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......
模糊C-均值(Fuzzy C-means,FCM)算法的初始聚类中心是随机确定的,因此存在着易受初始聚类中心和隶属度矩阵影响,可能收敛到局部极......
本文讨论的是对模糊C-均值聚类方法的改进，在原有的模糊C-均值算法的基础上，提出一种快速模糊C-均值聚类算法。快速模糊C-均值聚类算......
医学图像分割一直是医学图像处理、分析中的经典难题和研究热点.分割过程中,存在图像特征空间维数过高、需处理的数据量太大等问题......
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......
针对数据挖掘聚类算法,本文着重讨论研究了两种数据聚类算法:基于粒子群优化的自组织特征映射神经网络聚类算法(PSOSOM)和基于遗传......
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......
在模糊c均值算法基础上,提出一种将粒子群算法与c均值算法相结合产生基于自适应粒子群优化的模糊聚类算法(APFC).用KDD cup99数据......
基于93个土壤表层样品重金属Cu、Zn、Cr、Cd、Pb和Hg全量浓度分析数据,应用模糊分类方法结合地统计学手段,对南京市边缘带梅山钢铁......
模糊聚类分析是非监督模式分类的一个分支,在模糊模式识别中占有重要的地位.该文对模糊聚类算法进行了优化研究.主要探讨了算法中......
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......
聚类分析是数据挖掘的一个重要研究领域。在所有的聚类方法中，模糊c-均值算法（FCM）是应用最为广泛的一种算法，它具有算法简单、局部搜......
采用行列双向压缩的数据处理策略,提出了一种基于主成分分析与模糊C-均值聚类算法的入侵检测样本数据压缩方法.该方法首先采用主成......
讨论的是对模糊C-均值聚类方法的改进,在原有的模糊C-均值算法的基础上,提出一种软硬结合的快速模糊C-均值聚类算法。快速模糊C-均......
模糊Ｃ－均值算法是一种比较有效的数据聚类方法．遗传算法则是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的高度并行、随机、自适应的搜索算......
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......
本文针对考生填报志愿时的盲目性,提出了一个采用模糊C-均值（FCM）聚类算法构建的院校推荐模型,以指导考生填报志愿。文中详细阐述了......
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......
模糊Ｃ－均值算法是一种比较有效的数据聚类方法，遗传算法则是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的高度并行、随机、自适应的搜索算......
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......
在模糊c均值算法基础上,提出一种将粒子群算法与c均值算法相结合产生基于自适应粒子群优化的模糊聚类算法（APFC）。用KDD cup99数据集......
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......
给出了一种新的基于FCM的聚类算法，能根据由数据的分布的特性自动获取要聚类的数日，在新增数据后,可以进行增量式聚类，结果对孤立点不......
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......
基于93个土壤表层样品重金属Cu、Zn、Cr、Cd、Pb和Hg全量浓度分析数据。应用模糊分类方法结合地统计学手段，对南京市边缘带梅山钢铁......
