【摘 要】
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针对传统模糊C-均值聚类算法在聚类有效性方面存在的不足,引入遗传算法对其进行改进,在聚类过程中,不采用梯度法求聚类中心,而代之以改进的模糊遗传算法,从而实现遗传算法与模糊C-均值聚类算法的有机融合,形成一种新型遗传模糊C-均值聚类算法。将所提出的新型算法应用于导弹打击目标选择中的目标分类问题,其结果优于用传统的模糊C-均值聚类算法的结果,并验证算法的可行性和有效性。
【机 构】
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第二炮兵工程学院,系统工程研究所,陕西,西安,710025 西北工业大学电子工程系,陕西,西安,7
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针对传统模糊C-均值聚类算法在聚类有效性方面存在的不足,引入遗传算法对其进行改进,在聚类过程中,不采用梯度法求聚类中心,而代之以改进的模糊遗传算法,从而实现遗传算法与模糊C-均值聚类算法的有机融合,形成一种新型遗传模糊C-均值聚类算法。将所提出的新型算法应用于导弹打击目标选择中的目标分类问题,其结果优于用传统的模糊C-均值聚类算法的结果,并验证算法的可行性和有效性。
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