模糊C-均值算法相关论文
目前,基层分类单元土族、土系的研究是我国的土壤系统分类研究的重点。土系调查制图一直都是土系研究的重点。其中,土系预测制图作......
图像分割是指把图像分为各具特性的不重叠区域以提取出感兴趣目标的技术和过程,是数字图像处理技术中的关键技术之一,也是计算机视......
随着图像信息量的骤增,图像处理成为目前研究领域的热点。图像分割技术是图像处理的基本环节,其结果直接影响后续的图像分析与理解......
本文主要从文本预处理和文本聚类两方面较为系统的研究了中文文本聚类的全过程。首先介绍了文本聚类关键技术的基本现状,让读者对......
伴随着计算机技术的不断发展,信息资源的电子化成为至关重要的问题。数学公式是许多科技文献的重要组成部分,由于手工输入困难,自......
伴随着数据挖掘的发展,对聚类的研究越来越深入。目前存在很多种聚类方法,其中模糊C-均值聚类算法应用最广泛,基于该算法提出了很......
作为数据挖掘技术的一个重要分支,聚类分析是数据挖掘中一种非常重要的挖掘方法。它主要研究数据之间的物理或逻辑关系,通过一组特......
牛乳体细胞图像分割算法是基于图像处理的体细胞自动分析、计数系统的关键部分,对提高牛乳质量检测和奶牛乳腺炎诊断的效率和准确......
聚类分析是用数学的方法研究分类问题的一门学科，近20年来得到了迅猛的发展，并在模式识别、计算机视觉、决策分析以及预测等领域中获......
对同一纵坐标上的点进行聚类，在模糊Ｃ－均值算法的基础上，提出了改进的模糊算法来解决图像处理中的不确定问题，并给出了一些实验结果．......
实现了基于混合蛙跳与模糊C-均值结合的图像分割算法。克服了由于FCM算法易受初始聚类中心和隶属度矩阵的影响而使图像分割效果不......
模糊C-均值(FCM)聚类算法是目前最流行的数据集模糊划分方法之一.但是,有关聚类类别数的合理选择和确定,即聚类有效性分析,对FCM算......
将遗传算法与模糊C均值聚类算法(FCM算法)结合,并运用于磨粒图像目标提取。遗传FCM算法的基本思路是:首先对模糊聚类中心进行编码,......
本文基于模糊C-均值算法设计了能对不在同一时刻到达的数据进行实时模糊聚类的N-伪递推模糊c-均值算法（N Pseudo Recursive Fuzzy c......
针对传统的模糊C-均值算法对于非球形分布的数据聚类效果不理想且易受到噪声数据的影响,利用可能性C-均值算法具有良好的抗噪声性......
为了探究足底压力特征在身份识别中的应用,提出了一种静态步态聚类算法。该算法首先从压力测试板提取的静态数据中提取当前常用的......
基于路径差异分析的缺陷定位所使用的方法通常分为两类,即基于路径距离度量的方法和基于元素信息统计的方法。现有的研究方法各有......
通过将模拟退火技术与模糊C-均值聚类相结合,提出了一种新的具有全局优化的模糊C-均值聚类算法,用于解决一般动态聚类方法中聚类结......
基于聚类的图像分割算法中,由于模糊C-均值算法需要初始化,并且目标函数存在许多局部极小点,如果初始化落在目标函数的局部极小点......
对加工表面纹理缺陷进行可靠的检测分析可以有效提高机械加工零件表面精加工的水平。基于计算机视觉技术对机械加工零件表面实现自......
基于模糊c-均值算法和地统计学空间插值,在面积约为1km2的研究区内进行区域土壤预测制图。研究结果表明:根据研究区123个剖面和土......
针对模糊C-均值算法(FCM)对初始值敏感的问题,提出禁忌搜索粒子群算法来优化FCM算法初始聚类中心.该混合算法是以粒子群算法为主体......
立地类型划分的科学与否是营造混交林成败的关键．应用模糊．C均值（FCM）算法改变了传统的立地类型组通过人为给定阅值的划分方式．本研究中......
从竞争学习的角度提出模糊Ｃ－均值算法中隶属度的新解释，并基于隶属度的新解释提出对手抑制式模糊Ｃ－均值算法，理论分析和实验表明：对手抑制......
利用粒子群优化(PSO)算法全局寻优、快速收敛的特点,结合模糊C-均值(FCM)图像分割算法提出一种新算法,用PSO算法代替了FCM算法的基......
把QPSO算法与模糊c-均值（FCM）算法相结合提出一种混合模糊聚类算法（QPSO—FCM），将FCM算法中基于梯度下降的迭代过程用新算法进行替代，能......
通过确定阈值实现图像的二值化分割是一种重要且实用的图像分割技术．本文提出了一种基于模糊聚类的二值化方法．这种方法将模糊C-均值......
利用改进的自适应粒子群优化算法（APSO）较强全局寻优、快速收敛的特点和模糊C-均值算法（FCM）对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺点。......
为解决传统的模糊C-均值(FCM)算法容易陷入局部最优解的问题,该文提出了一种基于平滑技术改进的FCM算法,考虑到处于不同位置的样本......
提出了一种增量式模糊聚类技术的改进算法，该算法仅对新增数据计算相似系数而直接聚类，其结果和动态聚类算法相同；该算法较好地解决了......
利用粒子群优化（PSO）算法全局寻优、快速收敛的特点，结合模糊C-均值（FCM）算法提出一种新的模糊聚类算法．新算法用PSO算法代替了FCM算法的......
通过将类间分离度函数引入到模糊 C-均值聚类算法中，结合半监督的思想，建立基于信息熵的半监督模糊 C-均值聚类模型，并对该模型的求解......
针对模糊C-均值（FCM）聚类算法易陷入局部极小值和时初始值敏感的缺点。本文提出了一种基于粒子群优化的模糊聚类算法。该算法利用粒......
针对模糊C-均值（FCM）聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点，提出了一种基于模拟退火粒子群优化的模糊聚类算法。该算法利用......
为了克服FCM算法对初值的敏感性，提出了一种基于免疫遗传算法的FCM算法。该算法利用免疫系统原理和遗传算子自适应调整的方法（即免疫......
针对于模糊C-均值（FcM）算法在初始聚类中心选取不佳的情况下容易产生聚类错误划分的情况，从FCM算法出发提出了一种基于笛卡尔乘积的FC......
模糊聚类问题由于其非凸性而成为一个难以解决的数学问题。在解决模糊聚类问题时，会出现很多局部极小值和鞍点。因此，启发式的模糊C-......
从计算方法角度对算法进行改进，引入高斯核函数，改良归一化条件并对迭代过程加以简化，从而改进了模糊核C均值算法。算法性能速度较经......
挖掘语言值关联规则是数量型属性关联规则中的一个重要研究内容。已有的语言值关联规则挖掘算法没有充分考虑隶属度的信息,为此改......
为改进模拟信源标量量化的收敛速度，将模糊逻辑中的模糊c-均值算法进行适当改造，应用到模拟信源的标量量化过程中，即形成了模拟信源标......
聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题.本文介绍了数据挖掘领域中对聚类分析的典型要求,研究分析了聚类的主要算法及其改进方法......
粒子群优化算法（PSO）的基础上，提出了基于模糊C-均值聚类（FCM）算法的粒子群优化算法．该算法在每次迭代过程中首先通过FCM算法把粒子群体......
介绍了基于单亲遗传算法和模糊Ｃ－均值算法的混合聚类算法，克服了模糊Ｃ－均值算法的局部最优问题以及采用普通遗传算法聚类时搜索速度和聚......
提出了一种分层处理的图像分割方案,该方案将分割过程分为两步:第一步,在低分辨率的条件下运用二维otsu阈值化方法对图像进行粗分......
提出了一种用于气测资料解释的改进的模糊C-均值算法。首先，基于气测资料构造适当的综合指标得到样本数据集；其次，根据最大最小距离算......
Web用户聚类是实现自适应网站和为用户提供个性化信息服务的关键技术之一。将FCM算法与差分进化算法相结合,提出一种用于解决web用......
提出一种基于模糊C-均值算法和粒子群优化算法的混合聚类算法．该算法利用粒子群优化算法全局寻优的特点．有效地克服了模糊C-均值算法......
本文针对当前企业财务信用问题,提出了基于模糊C均值聚类和综合评价相结合的财务等级分类方法。探讨了聚类分析方法在财务信用分类......
目的基于梯度下降的模糊聚类算法（FCM）选择最优解做改进,降低原FCM对初始值的敏感度,改进模糊C-均值算法,加快收敛速度,改善聚类的效......
