【摘 要】
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针对城市快速路交通状态划分问题，提出一种改进的模糊C．均值（FCM）算法．为了解决FCM算法对初始聚类中心敏感、聚类前必须对聚类数和模糊加权指数给出恰当赋值等问题．首先采用减法聚
【机 构】
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西南交通大学数学学院,西南交通大学交通运输与物流学院
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针对城市快速路交通状态划分问题，提出一种改进的模糊C．均值（FCM）算法．为了解决FCM算法对初始聚类中心敏感、聚类前必须对聚类数和模糊加权指数给出恰当赋值等问题．首先采用减法聚类得到最大聚类数及相应的初始聚类中心，然后基于模糊决策的方法优选参数m，最终将聚类有效性函数融入FCM聚类，动态确定交通状态的分类．对上述方法通过Matlab6．5编程得出结果，对比分析表明提出的方法能够提高城市快速路交通流状态的分类效果．
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