模糊C-均值聚类算法相关论文
随着工业技术的进步,现在的工业过程逐渐向着复杂化的方向发展。这些复杂工业过程一旦出现故障就可能导致员工受伤和巨额的经济损......
随着数据库和信息技术的快速发展,人们面对的数据量以爆炸式的速度增长,为了更好的利用资源,从这些数据中获取有价值的信息,数据挖......
随着计算机、网络和多媒体技术的迅速发展,人们越来越多的接触到大量的视频信息。如何从包含大量信息的庞大视频库中检索出所需要......
学位
为了精确评价纱线疵点的种类与个数,提出了一种融合空间模糊C-均值(FCM)聚类的纱线疵点检测算法。首先利用融合空间FCM聚类算法提......
期刊
随着互联网的发展,复杂网络的聚类问题已成为学者们的研究热点之一。对复杂网络的聚类有助于发现网络内部不同类别所包含的节点和......
随着计算机技术和数据库技术的飞速发展,数据挖掘技术的应用越来越广泛。聚类分析是数据挖掘领域中一个十分活跃的研究方向,对它进......
作为图像处理和图像分析的一个重要研究内容，边缘检测技术被广泛地应用到路面裂缝的自动监测与识别过程中。一个完整的路面破损图像......
随着互联网的快速发展及数据库的广泛应用,信息的供给能力和对信息的分析能力之间的矛盾日益突出,人们迫切需要一种能够对数据信息......
供水管道系统是城市生命线工程的重要组成部分,在国民经济中发挥着越来越重要的作用。随着管道长时间的运营损耗、设备的自然老化......
民航业的高速发展与有限空域资源之间的激烈矛盾,造成了较大经济损失,严重影响了我国航空运输业的健康发展。终端区作为航路和机场......
学位
近二十年来,关于非线性科学的研究发展速度非常快.非线性动力系统具有多样性,而且依赖于之前的状态,发生变化的方式更复杂,在一般......
模糊C-均值(FCM)聚类算法是一种结合无监督聚类和模糊集合概念的图像分割技术,比较有效,但存在着受初始聚类中心和隶属度矩阵影响,......
提出了一种基于径向基函数神经网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Networks)、模糊C-均值聚类(FCM)算法和递归正交最小二乘......
针对单一模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心初值敏感性问题,引入同伦理论,提出了同伦模糊C-均值聚类算法。以三峡库岸研究程度较高......
客户是企业的重要资源和宝贵财富，是企业赖以生存和发展的基础。了解客户的需求，提升客户的满意度，成为众多企业关注的焦点。以某宾馆......
期刊
为了克服传统模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法特征描述单一、易受复杂灰度影响而出现误分割的缺点,将万有引力和图像局部熵......
针对模糊C-均值聚类算法过度依赖初始聚类中心的选取,从而易受孤立点和样本分布不均衡的影响而陷入局部最优状态的不足,提出一种基......
针对仿冒主用户(PUE)恶意干扰并占用有效频段所造成的频谱资源稀缺问题,提出了一种基于高斯函数特征提取的PUE攻击检测方法。在论......
针对模糊C-均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)算法在欠定混合矩阵估计中精度低、鲁棒性差的缺点,提出一种基于遗传模拟退火......
为了提高动态汽车衡的测量精度,针对测量数据的信号处理问题,采用小波变换对动态汽车衡测量数据进行数字滤波。小波变换不但能滤除......
为了准确预测铁路隧道突水风险等级,降低隧道施工过程中的突水灾害风险,结合相关规范,在调研分析影响隧道突水灾害的风险因素集的......
将克隆选择策略引入C-均值聚类算法,有效地克服了传统C-均值聚类算法在解决入侵检测问题中的稳定性差、收敛性不好和聚类效果不理......
通过将半监督学习的思想引入到模糊C-均值聚类方法中,提出一种基于半监督的模糊C-均值聚类算法,有效解决了模糊C-均值聚类算法随机......
本文提出了一个在模糊聚类中判别聚类有效性的新指标.该指标可有效地对类间有交叠或有多孤立点的情况做出准确的判定.文中基于模糊......
针对模糊C-均值聚类算法对初始化分类参数的选择比较敏感而导致分类结果差异性较大的不足,提出了基于互包含度的有效性函数进行数......
往复式压缩机气阀是整个机体中故障率最高的部件，针对其故障模式复杂难以辨识的特点，选取部分气阀振动信号的时域和频域参数作为特征......
针对模糊C-均值本文提出将基于蚁群算法的模糊聚类算法应用于文本聚类中，聚类采用二级结构，蚁群算法（ACA）作为一级结构，模糊C-均值聚类F......
目的探讨颅脑MRI图像模糊聚类分割算法中最佳模糊聚类数。方法利用VC＋＋编程读取DICOM格式的MRI图像,然后运用模糊聚类分割技术对50幅......
针对模糊C-均值聚类算法对初始化分类参数(包括起始聚类中心位置和初始化分类隶属度矩阵)的选择比较敏感而导致分类结果差异性较大......
海上仪器设备长期暴露于复杂的海洋环境下,其所处的海上大气环境直接影响仪器设备的腐蚀程度,从而对仪器性能的发挥带来巨大影响。......
灰度不均匀性分布是磁共振成像中经常发生的一种病态混扰,它给医生读片诊断和磁共振图像(MRI)计算机自动化处理带来很大困难。针对......
基于农业生态系统环境要素、水的资源属性、水资源的高效利用内涵、生产力水平、土地利用方式、种植结构及种植模式等因子,选取构......
在模糊C-均值（FCM）聚类算法基础上,提出一种将粒子群优化算法与FCM聚类算法相结合产生基于粒子群的C均值算法（PSO-FCM均值算法）。用KDD......
提出一种新的、基于模糊C均值聚类理论的分布式拒绝服务攻击检测方法.该方法根据分布式拒绝服务的攻击特征,利用模糊C-均值聚类方......
利用粒子群优化（PSO）算法全局寻优的特点,很大程度上避免了模糊C-均值聚类（FCM）算法对初值敏感、易陷入局部收敛的缺陷.利用收敛速度快......
针对信用评价数据存在离群点和噪声问题,提出一种基于离群点剔除的支持向量机（SVM）信用风险评价模型.该模型利用模糊c-均值聚类算法......
随着公路建设迅速发展,公路等级要求不断提高,对公路路面进行检查与维护已成为最近几年公路建设的首要任务。路面裂纹是大多数路面......
提出了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的通信信号调制识别方法,该方法采用模糊C-均值（FCM）聚类算法对数据进行聚类,并获取基函数的参......
结合工程设备系统故障发生具有随机性的特点 ,基于概率粗集 (PRS)理论模型实现了故障诊断知识的提取。通过改进的模糊 C-均值聚类......
情节代表帧选取方法是视频语义分析和基于内容的视频检索的很重要的方法。代表帧的使用大大减少了视频索引的数据量,同时也为视频......
针对模糊C-均值聚类算法对初始化分类参数(包括起始聚类中心位置和初始化分类隶属度矩阵)的选择比较敏感而导致分类结果差异性较大......
针对分水岭变换算法在图像分割中容易产生过分割的问题,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类算法相结合的彩色图像分割算法。......
使用模糊c均值聚类(FCM)结合贝叶斯准则(BIC)估计门限阈值时,FCM-BIC估计门限阈值算法(FBD)在低信噪比情况下鲁棒性较低,而且FCM对......
Classification systems such as Slope Mass Rating(SMR) are currently being used to undertake slope stability analysis. In......
论述了模糊C-均值聚类算法的原理与步骤,选取光谱分析中磨损元素的含量和3个定量铁谱参数作为特征参数,将模糊C-均值聚类算法应用......
由于电力变压器的故障原因、故障现象和故障机理间存在着随机性和模糊性等不确定因素,故障特征量和故障征兆间没有明确的一一对应......
考虑到图像存在异常像素,将邻域因素考虑在内对模糊C-均值聚类算法(FCM)和异常像素检测算法(APD)提出了改进。首先,提出了邻域因素......
模糊C-均值聚类算法(FCM)已广泛地运用到MR图像的分割中。但传统的算法中未利用图像的空间信息,在分割叠加了噪声和附加了偏移场的......
多时段是间歇过程的固有特征,对间歇过程划分阶段可以提高故障诊断的精度。采用模糊C-均值聚类(FCM)算法划分阶段存在对初始聚类中......
