模糊c均值聚类算法相关论文
控制图作为现代工业生产中重要的质量诊断工具,能够发现制造过程中的异常波动。控制图模式识别对利用控制图对加工过程进行有效监......
脑部疾病已经逐渐成为危害人类生命健康的头号杀手,而三维影像作为疾病诊断的有效工具,改进和实现对三维图像的自动分割成为当前的......
切伦科夫荧光成像因具有临床上广泛可用的放射性核素探针而成为近年来光学分子影像领域的研究热点,但放射性核素在衰变过程中产生......
由于具有广泛临床可用的放射性核素探针,切伦科夫荧光成像(Cerenkov Luminescence Imaging,CLI)成为近年来光学分子影像领域的研究......
模糊C均值(FCM)聚类分析作为非监督模式识别的一个重要分支,在模式识别、数据挖掘、计算机视觉以及模糊控制等领域具有广泛的应用......
图像分割是图像分析的重要前期过程,同时也是整个图像处理工程中最基本的技术之一。由于图像本身存在着很多的不确定性及复杂性,而......
目前,盲人群体的出行具有极大的不便,盲道作为辅助盲人出行的重要设施,其作用并未得到充分的发挥。因此,如何有效的利用盲道信息以......
传统诊断脑肿瘤的方法无非是通过医生人工的诊断,然而这会受到医生的主观影响。脑肿瘤MR图像的自动分类需要更高的准确率,因为这会......
高速动车组作为一种新型的交通运输方式,给人们出行带来了很多便利。近年来,我国的高铁行业得到迅速的发展,高铁运营总里程已经突......
人脑是人类精神和智力活动的器官,是中枢神经系统的最高级部分,是人类所有活动的中枢,脑的健康关系到人的生活质量。由于打架、车......
生物工程是20世纪70年代兴起的一门综合应用学科，对人类社会的进步起着至关重要的作用。生物发酵作为生物工程的一个分支，是一种利用......
医学CT成像是一门重要的依序图像采集技术，医学 CT图像能够比较清晰地显示人体器官、组织的解剖结构，能够辅助医生判别各种病变类型......
随着科技的快速发展各个行业领域对数字图像的运用也日益增多,图像的数据由于各种各样的外因会造成缺失,图像修复技术作为图像处理......
作为数据挖掘技术的研究前沿,数据流具有实时连续、高速到达以及动态变化等特点,在如无线传感器网络、金融分析市场、网络入侵检测......
当今世界工业化进程的不断加快,给我们的物质生活带来了很大的改变。同时,也引发了生态环境的退化及由此蔓延的环境问题导致污染日......
在处理复杂问题时,模糊商空间作为模糊粒度计算方法比起单一的商空间模型表现出很强的优势,模糊商空间下的分层递阶的结构,可以对......
聚类分析是无监督模式识别的一个重要分支，作为一个重要的数据挖掘工具已经广泛应用于多个领域。它是把一个没有类别标记的数据集按......
本文首先综述了无线传感器网络的体系结构、特性以及无线传感器网络技术的国内外研究现状。根据不同的分类准则,分别介绍了基于测......
随着信息时代的高速发展,信息分类已经成为各行各业快速有效地获取有用信息不可缺少的步骤。模糊聚类分析作为研究分类问题的重要......
当今世界数据量的剧增使得学者们针对数据处理做了许多研究,数据挖掘技术应运而生,聚类算法是数据挖掘技术的一种。聚类算法的目标......
近年来信息技术发展速度与数据更新速度加快,而数据来源复杂多样,数据量以前所未有的速度迅猛增长。为了从庞大的数据中,快速准确......
图像分割是计算机视觉和图像分析等邻域中重要技术之一。尽管国内外诸多研究人员对图像分割开展了大量的工作,研究出了许多不同的......
随着因特网、通信技术、智能手机行业等的飞速发展,视频的获取和传输变得极为便利。同时视频本身具有信息量丰富、观看舒适等优势,......
肺癌疾病是威胁人类生命健康的头号杀手,是癌症发病率最高的恶性肿瘤,占癌症死因首位,是医学界尚在攻克的难题。目前,对于肺癌的预......
为了解决当前就业质量评价误差大的缺陷,提出灰色关联度法和模糊C均值(FCM)的就业质量评价模型。首先对就业质量评价相关研究工作......
本文主要研究的是基于T-S模糊模型的辨识方法。在由模糊c均值聚类算法和递推最小二乘算法组成的传统辨识方法的中，前、后件参数分别......
时间序列指的是在不同时间点上收集到的反映某一事物、现象等随时间变化的数据的集合。通过对这一系列数据的研究,我们能找到隐含......
遥感图像分类一直以来都是遥感图像处理领域的重要研究内容，如何解决多类别图像的分类识别问题并满足一定的分类精度，是遥感图像研究......
我国水资源分布不均匀,可用水资源短缺,并且农业用水量较大,农业用水效率低下。因此亟需通过提高农业用水效率来减少农业用水量。......
摘要：光学相干断层扫描(Optical Coherence Tomography, OCT)以无创的形式对视网膜的结构进行检测,可得到高分辨率的图像。由于不同......
目前,电厂安装的在线监测与诊断系统,主要实现了实时显示重要参数、在线计算锅炉效率,供电煤耗率等经济性指标的功能。针对不同的......
当电力电缆由于各种原因而出现绝缘劣化时,就会产生局部放电现象。通过对其产生的局部放电信号进行监测以及对放电类型进行识别,就......
本文首先介绍了模糊C均值聚类(FCM)算法,但由于FCM聚类算法没有考虑到样本的各特征对聚类结果的影响,因此本文在此基础上又介绍了......
随着计算机网络以及多媒体技术的应用普及，人们开始要求更多的图像信息。又由于彩色图像比灰度图像更容易观察越来越受到青睐并迅速......
对充满随机性的电动汽车进行有序充电管理,是当今“绿色出行”时代亟待解决的问题。基于数据挖掘技术首先建立起电动汽车的数学模......
本文以烟草企业的RFM模型为背景,利用数据挖掘算法中的模糊C均值聚类(FCM)算法对模型中的三个指标:客户订烟金额、客户订烟次数以......
提出一种改进的模糊C均值聚类算法用来对车牌图像进行分割,算法中通过图像的灰度直方图来初始化聚类中心与聚类数目,并对聚类中的......
模糊C均值(FCM)聚类算法无法识别非凸数据,算法中基于欧式距离的相似性度量只考虑数据点之间的局部一致性特征而忽略了全局一致性......
光伏发电作为一种可再生能源发电技术,使用规模日益扩大,光伏发电的精准预测已成为数据挖掘的重要研究领域,但是光伏发电本身的随......
词义消歧是自然语言处理中的难点问题,为提高消歧效果,提出一种基于多节点组合特征的词义消歧方法。根据依存语法理论,选择歧义词......
初始聚类中心的选择极大地影响了模糊C均值聚类算法的性能,一个好的初始聚类中心能显著加快算法的收敛速度和减少算法的运行时间。......
模糊C均值聚类算法（FCM）是一种比较有代表性的模糊聚类算法,主要是通过迭代更新聚类中心和隶属度矩阵,使目标函数值达到最小.FCM算法......
提出一种应用模糊C均值聚类（FCM）对暂态电能质量扰动进行识别的新方法。该识别方法分层实现,第一层判断信号中是否包含暂态振荡扰动,......
对传统的C.复杂度语音端点检测方法改进，提出一种基于小波变换的C0复杂度（WC0）方法，其特征门限估计采用模糊C均值聚类算法和贝叶斯信息......
针对不规则形状分布的数据，提出了一种新型模糊聚类算法．该方法结合了近邻函数准则分类算法，对模糊C均值聚类算法进行了拓展．仿真实验......
根据小数据量法的思想提出了一个新的算法:模糊C均值聚类小数据量法.将模糊C均值聚类算法用于小数据量法线性区域的选择,提高了算......
本文将小波算法、分水岭算法及基于区域的模糊 C 均值算法相结合,提出了一种基于规则的二次分割方法实现对脑组织磁共振图像的分割......
