模糊C-均值相关论文
针对红外和可见光图像融合存在的轮廓信息不全、边缘及纹理细节信息缺失等问题，提出一种改进简化脉冲耦合神经网络（Improved Simplif......
构件式的软件开发方法代表了面向对象软件开发技术的进一步发展。随着大型软件系统的日益复杂化,基于构件的软件开发方法在设计、......
基因芯片技术的广泛应用产生了海量的基因表达数据。如何分析和处理这些基因表达数据,从中获取有用的生物学或医学信息,已经成为后......
神经网络用于模式识别的最大特点在于其能够自适应学习输入模式内部、输入与输出模式之间的内在规律,为解决那些很难用精确的数学......
图像分割是图像处理的重点和难点之一,至今仍然没有一个通用且有效的图像分割算法能满足各种不同的需要,这也正是图像分割算法的研......
工业制糖结晶过程需要操作人员不断地观察罐内晶粒状况，以便采取相应的操作。目前多数糖厂都是抽样探棒取出糖膏样品在灯下观察或手......
在信息时代,大量信息给人们带来方便的同时,也带来了一系列问题,比如,信息量过大,超过了人们掌握、消化的能力;一些信息真伪难辨,......
脊波双框架系统是一种基于脊波的新的图像表示系统,它继承了脊波的核心思想即将空间中的“线奇异”转化为“点奇异”,再用小波变换......
随着图像采集技术的发展,人们可获得分辨率越来越高的图像,高效地提取高分辨率图像中大量可辨识信息对图像工程应用有重要意义。传......
随着信息技术的发展，数据流模型已成为诸多应用的常用模型，其固有特点也致使传统聚类算法在此模型上面临严峻挑战。其次，一系列数据流......
聚类分析是一种无监督的机器学习方法,可以在没有规则库的情况下,通过未标识数据集建立异常检测模型,因此在异常检测领域占有重要......
图像分割是根据不同应用需要将图像分割成若干个具有独特性质且互不重叠的区域,进而将感兴趣区域与背景分离的过程,由于图像的多样......
在信息时代迅猛发展的大环境前提下,数据量也随之增长到海量级别,例如图像分类、病理检测、网页推荐等领域,其中标记数据特别稀少,......
聚类是应用于数据挖掘中的一个主要关键性技术手段,将模糊理论应用到模糊聚类分析中,为实际生活中许多的具有“中介性”属性的数据......
随着互联网的兴起,各种类型数据包括文本、音频和图像等以惊人的速度增加。而文本数据与音频和图像数据相比,它占用网络资源少,传......
异常检测在电信、保险、银行、灾害气象预报、医疗领域等多个领域得到了广泛应用,特别在计算机图形图像、网络安全等研究领域,基于......
摘要：采用模糊c-均值聚类方法，建立在给定候选物流中心基础上的区域物流中心选择的模糊聚类数学模型，将物流系统规划布局问题转化为一......
基于模糊C-均值(FCM)聚类的模型具有在图像分割中可以保留原始图像中大部分信息的优点,自适应双通道脉冲发放皮层模型(ADSCM)具有......
利用不同自然日负荷间的相似性与差异性,提出一种基于负荷曲线间差值的母线分布式光伏无监督辨识方法.首先,采用模糊C-均值算法,根......
随着国民经济的发展,铁路运输在国民经济中的地位越来越重要,日益需要对机车车辆的关键部件进行状态检测与故障诊断,以保证安全、......
图像分割是图像分析和模式识别中的重要问题.所谓图像分割是指将图像中具有特殊意义的不同区域区分开来,使这些区域互不相交,并且......
聚类是一个古老的问题，它伴随着人类社会的产生和发展而不断深化，人类要认识世界就必须区别不同的事物并认识事物间的相似性，而每个概......
为提高模糊C均值(FCM)算法的自动化程度,提出基于微分进化算法的FCM图像分割算法(DEFCM),利用微分进化算法全局性和鲁棒性的特点自......
用核方法来改造传统的学习算法是近年来机器学习领域研究的一个热点.本文提出了一种新的应用核方法在原输入空间中进行聚类的思想,......
针对直觉模糊集合数据的聚类问题,提出了一种基于目标函数的聚类方法.该方法定义了直觉模糊集合间的加权相似性准则,解决了数据聚......
为解决模糊C-均值聚类(FCM)算法在图像分割尤其是医学图像分割中存在的计算量大、运行时间过长的问题,提出了一种改进方法。利用收......
期刊
利用脑肿瘤核磁共振(Magnetic resonance, MR)图像提供的关于肿瘤和脑组织的形状、大小与定位等信息准确地分割出脑肿瘤区域,对监......
模糊C-均值(FCM)聚类集成算法是一种利用集成思想提高聚类质量的方法。针对FCM聚类集成算法随着数据量的增加时间复杂度过高的问题......
文章提出了将HCM,FCM和核方法结合在一起的,一种改进模糊核聚类算法。该算法的思想是将样本数据映射到特征空间,然后在特征空间内......
为了改善模糊C-均值聚类算法(FCM)对噪声图像的分割效果,Stelios等提出了鲁棒性的模糊局部C-均值聚类算法(FLICM),通过引入模糊因......
文章提出了2种基于佳点集遗传算法的模糊聚类新方法GgaFca和HGgaFca.GgaFca可用于发现指定簇数(c)的聚类中心,具有对初始输入不敏......
本文将多克隆算子和模糊c-均值算法相结合，将多克隆的免疫基因策略作用于特定的亲合度函数来指导聚类过程，得到一种无监督的聚类分析......
给出了一种改进的模糊C-均值图像分割算法。该算法充分考虑了图像的空间信息,在图像存在噪声的情况下能产生区域一致的分割结果,并......
提出了一种复杂系统最佳聚类数的确定方法,首先检验系统的可聚性,然后给定合理的聚类数区间,最后在聚类数区间中搜寻得到最佳聚类......
针对矩阵加权融合算法计算量大、传感器数量不易扩充的特点,提出了一种带反馈的模糊最大熵融合算法。该算法采用模糊C-均值算法和......
鉴于使用单一特征无法获得令人满意的分类效果以及SVM在小训练样本时具有良好的分类性能,提出了基于多种目标分解方法和SVM的极化S......
为了更好地改善图像分割效果,提出一种自适应空间信息的模糊聚类算法(adaptive spatial information fuzzy clustering,ASIFC)。算......
传统的机器学习方法是在训练数据和测试数据分布一致的前提下进行的,但在一些现实世界中的应用中,训练数据和测试数据是来自不同领......
借鉴平稳小波变换的多尺度分析思想，结合模糊聚类均值法，提出了一种高鲁棒性的图像边缘提取算法，该算法利用平稳小波变换的位移不变性......
在低分辨率城市航空影像中建筑群由于阴影的存在造成其灰度呈现明暗变化 ,采用基于像素级的分割方法以及阈值分割方法均不能得到好......
海面目标监视雷达能够实现目标回波的自动采集、自动跟踪，已在多个工程项目中推广应用．鉴于在海面目标监视雷达对目标侦测过程中，会出......
实施动态取证的关键是如何从海量的数据中实时挖掘有效犯罪入侵证据信息。基于已有取证数据分析方法的不足,提出利用模糊C均值聚类......
将用正弦函数描述的微粒群算法引入到模糊c均值聚类算法中,增加了模糊c均值聚类算法隶属度矩阵初始化的多样性,减慢了局部搜索,促......
为解决选定特征上的聚类问题和模糊C-均值聚类存在的初始值敏感、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进萤火虫算法的模糊软子......
在利用遗传模糊C-均值对图像像素进行初步分类的基础上,采用概率松弛算法对目标与背景间的疑似像素进行进一步分割和目标提取,很好......
目的提出一种基于改进的模糊C-均值（improved fuzzy C-means,IFCM）聚类算法及支持向量机（support vector machine,SVM）的检测算法,以实......
