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粗糙模糊C-均值算法及其在图像聚类中的应用 被引量：6
1
作者 王丹 吴孟达 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期76-80,共5页
提出一种新的粗糙模糊C均值算法(RFCM),该算法基于粗糙集的上、下近似的概念改进了FCM的目标函数,从而改变了隶属度函数的分布,使得隶属度函数的分布更加合理,同时RFCM的时间复杂性比FCM更低。将RFCM用于图像的聚类,相对于FCM算法,图像... 提出一种新的粗糙模糊C均值算法(RFCM),该算法基于粗糙集的上、下近似的概念改进了FCM的目标函数,从而改变了隶属度函数的分布,使得隶属度函数的分布更加合理,同时RFCM的时间复杂性比FCM更低。将RFCM用于图像的聚类,相对于FCM算法,图像的边缘更光滑,同时对初始隶属度矩阵敏感度更低。该算法具有较好的稳定性,是一种实用的算法。 展开更多
关键词 粗糙集 模糊c-均值算法 粗糙模糊c-均值算法
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点密度函数加权模糊C-均值算法的聚类分析 被引量：28
2
作者 刘小芳 曾黄麟 吕炳朝 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第24期64-65,96,共3页
基于模糊C-均值算法具有对数据集进行等划分趋势的缺陷,文章利用数据点的密度大小作为权值,借助数据本身的分布特性,提出了一种新的加权模糊C-均值算法,该方法不仅在一定程度上克服了模糊C-均值算法的缺陷,而且具有良好的收敛性。
关键词 模糊c-均值算法 点密度函数 加权 模糊聚类分析
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基于半监督核模糊c-均值算法的北京一号小卫星多光谱图像分类 被引量：9
3
作者 刘小芳 何彬彬 李小文 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期301-306,325,共7页
针对遥感图像数据大多不服从高斯分布以及遥感图像分类存在非线性、模糊性和标记数据少等问题,提出基于半监督核模糊c-均值算法的多光谱遥感图像分类方法。首先,把半监督学习理论和核理论同时引入模糊c-均值算法,形成半监督核模糊c-均... 针对遥感图像数据大多不服从高斯分布以及遥感图像分类存在非线性、模糊性和标记数据少等问题,提出基于半监督核模糊c-均值算法的多光谱遥感图像分类方法。首先,把半监督学习理论和核理论同时引入模糊c-均值算法,形成半监督核模糊c-均值算法。然后,用该算法与k-均值算法、最大似然算法、多类支持向量、半监督核支持向量、模糊c-均值算法、核模糊c-均值算法和半监督模糊c-均值算法对IRIS数据和北京一号小卫星多光谱图像进行分类试验。最后,对其分类结果进行评价。结果表明,对比其他分类算法,半监督核模糊c-均值算法能显著提高分类精度。 展开更多
关键词 遥感图像分类 半监督核模糊c-均值算法 北京一号小卫星 核理论 半监督学习
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模糊c-均值算法和万有引力算法求解模糊聚类问题 被引量：14
4
作者 谷文祥 郭丽萍 殷明浩 《智能系统学报》 2011年第6期520-525,共6页
针对单纯使用模糊c-均值算法(FCM)求解模糊聚类问题的不足,首先,提出一种改进的万有引力搜索算法,通过一定概率按照不同方式对速度进行更新,有效增大了种群的搜索域.其次,提出了模糊万有引力搜索算法(FG-SA).最后,在模糊万有引力搜索算... 针对单纯使用模糊c-均值算法(FCM)求解模糊聚类问题的不足,首先,提出一种改进的万有引力搜索算法,通过一定概率按照不同方式对速度进行更新,有效增大了种群的搜索域.其次,提出了模糊万有引力搜索算法(FG-SA).最后,在模糊万有引力搜索算法(FGSA)和模糊c-均值算法(FCM)的基础上,提出了一种新算法(FGSAFCM)来求解模糊聚类问题,有效避免了单纯使用模糊c-均值算法时对初始值敏感且易于陷入局部最优的缺点.采用目标函数和有效性评价函数作为评价标准,选取10个经典数据集作为测试数据,实验结果表明,新算法比单一的模糊c-均值算法有更高的准确性和鲁棒性. 展开更多
关键词 模糊聚类 模糊c-均值算法 万有引力搜索算法 模糊万有引力搜索算法
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基于多阶段的模糊C-均值算法的模糊聚类分析研究 被引量：7
5
作者 黄力明 吴小俊 王士同 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 1999年第4期19-22,共4页
对模糊聚类分析算法进行研究，在模糊Ｃ－ 均值算法（ＦＣＭ）的基础上加以改进，将聚类过程分为二个阶段，形成多阶段模糊Ｃ－ 均值算法（ＭＦＣＭ），使其对Ｉｒｉｓ数据聚类．研究表明：多阶段的模糊Ｃ－ 均值算法比模糊Ｃ－ 均值算... 对模糊聚类分析算法进行研究，在模糊Ｃ－ 均值算法（ＦＣＭ）的基础上加以改进，将聚类过程分为二个阶段，形成多阶段模糊Ｃ－ 均值算法（ＭＦＣＭ），使其对Ｉｒｉｓ数据聚类．研究表明：多阶段的模糊Ｃ－ 均值算法比模糊Ｃ－ 均值算法性能优越． 展开更多
关键词 隶属函数 模糊聚类分析 模糊c-均值算法
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对手抑制式模糊C-均值算法 被引量：18
6
作者 魏立梅 谢维信 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第7期63-66,共4页
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 :对手抑制式模糊C 均值算法提高了模糊C
关键词 模糊c-均值算法 隶属度 竞争学习
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模糊c-均值算法在区域土壤预测制图中的应用 被引量：14
7
作者 檀满枝 陈杰 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期571-577,共7页
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个剖面和土钻样点,通过分析它们在形态学上的特征和定量属性,建立了9类诊断特征土层。通过FCM算法模型,获得4类最佳... 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个剖面和土钻样点,通过分析它们在形态学上的特征和定量属性,建立了9类诊断特征土层。通过FCM算法模型,获得4类最佳分类数,模糊指数为1.7。类别数目与研究区受地形、母质和土地利用方式影响的主要成土过程决定的土纲下土壤类型数目一致。将经过对称对数比转换的隶属度成分数据进行单一模糊类别隶属度土壤预测制图,4种类别土壤在空间上具有明显的渐变过渡特征,制图结果较理想。在单一类别隶属度土壤图的基础上生成最大隶属度土壤图,与常规土壤调查土壤图具有共同参比的基础。 展开更多
关键词 模糊逻辑 模糊c-均值算法 对称对数比转换 土壤空间预测制图
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模拟信源标量量化的模糊c-均值算法
8
作者 杨保峰 沈越泓 《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 2006年第6期520-525,共6页
为改进模拟信源标量量化的收敛速度,将模糊逻辑中的模糊c-均值算法进行适当改造,应用到模拟信源的标量量化过程中,即形成了模拟信源标量量化的模糊c-均值算法。算法将迭代过程中的分区矩阵“元素化”放宽了限制条件。仿真结果表明,新的... 为改进模拟信源标量量化的收敛速度,将模糊逻辑中的模糊c-均值算法进行适当改造,应用到模拟信源的标量量化过程中,即形成了模拟信源标量量化的模糊c-均值算法。算法将迭代过程中的分区矩阵“元素化”放宽了限制条件。仿真结果表明,新的模糊c-均值算法在选择合适的精度E的条件下,随着分区数目增加和训练序列长度的增加,收敛速度要远优于传统的c-均值算法,同时通过控制参数E,可以在收敛速度和量化失真度量M SE之间进行权衡。 展开更多
关键词 标量量化 c-均值算法 模糊c-均值算法 隶属度
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基于单亲遗传算法和模糊C-均值算法的混合聚类算法 被引量：2
9
作者 韩斌 《华东船舶工业学院学报》 2000年第3期20-23,共4页
介绍了基于单亲遗传算法和模糊C -均值算法的混合聚类算法 ,克服了模糊C -均值算法的局部最优问题以及采用普通遗传算法聚类时搜索速度和聚类精度的矛盾。实际运算表明 。
关键词 混合聚类分析 单亲遗传算法 模糊c-均值算法
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基于模糊c-均值算法的水耕人为土土系预测制图 被引量：1
10
作者 白浩然 赵美芳 +4 位作者 王飞 张培育 谢龙涛 朱燕香 潘剑君 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1124-1133,共10页
[目的]本文旨在研究模糊c-均值算法(fuzzy c-means,FCM)在平原农区水耕人为土土系预测制图中的应用。[方法]挖掘28个标准土壤剖面,深度100 cm,并根据中国土壤系统分类体系与各大成土因素对水耕人为土土系空间变异的影响,遴选13种土壤类... [目的]本文旨在研究模糊c-均值算法(fuzzy c-means,FCM)在平原农区水耕人为土土系预测制图中的应用。[方法]挖掘28个标准土壤剖面,深度100 cm,并根据中国土壤系统分类体系与各大成土因素对水耕人为土土系空间变异的影响,遴选13种土壤类型诊断依据。结合FCM对所有土壤剖面样点数据进行模糊聚类分析,利用2种地统计学插值方法对其输出结果进行插值,并去模糊化得到土系预测图。利用土钻采集48个土系类型验证点,计算土系预测图与验证样点的混淆矩阵。[结果]28个土壤剖面共被分为10种土系类型,与手动检索建立的土系类型一致。比较利用2种插值技术得到的土系预测图,发现利用反距离加权插值(inverse distance weighted,IDW)获取的土系预测图更为准确、合理。选择基于IDW方法获取的土系预测图进行制图精度验证,发现验证点参与模糊连续聚类或不参与模糊连续聚类,其Kappa系数均为0.61,总分类精度均为0.65,满足土壤制图精度的基本要求。[结论]FCM算法与地统计学插值方法相结合能很好地实现平原农区水耕人为土土系的制图预测。在土壤诊断依据选择合理的前提下,可以广泛应用于平原农区景观变化较小区域土系的空间预测与制图。 展开更多
关键词 模糊c-均值算法 平原农区 水耕人为土 土系预测制图
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基于Canopy聚类的噪声自适应模糊C-均值算法 被引量：3
11
作者 陈凯 陈秀宏 孙慧强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第7期2200-2204,2218,共6页
针对局部空间信息的模糊C-均值算法中空间影响因子容易受到噪声影响出现错误标志的问题,提出一种融合局部和非局部空间信息的模糊C-均值聚类图像分割算法(NLWFLICM)。在WFLICM算法的模糊影响因子中引入非局部空间信息,根据噪声程度自适... 针对局部空间信息的模糊C-均值算法中空间影响因子容易受到噪声影响出现错误标志的问题,提出一种融合局部和非局部空间信息的模糊C-均值聚类图像分割算法(NLWFLICM)。在WFLICM算法的模糊影响因子中引入非局部空间信息,根据噪声程度自适应地设置局部和非局部信息权重,并重新标记中心点的模糊影响因子。实验结果表明,NLWFLICM算法具有比WFLICM算法更强的鲁棒性和自适应性,并在一定程度上提高了WFLICM算法对含有大量噪声图像进行分割的鲁棒性,同时保留了图像的纹理。为了提高算法的聚类性能和收敛速度,结合Canopy算法能够快速对数据进行粗聚类的优点,提出基于Canopy聚类与非局部空间信息的FCM图像分割改进算法(Canopy-NLWFLICM),可以在NLWFLICM算法聚类前对聚类中心进行预处理,从而提高收敛速度和图像分割精度。 展开更多
关键词 聚类算法 Canopy算法 模糊c-均值算法 局部和非局部空间信息
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基于模糊C-均值算法粗糙集理论的云模型在岩爆等级评价中的应用 被引量：20
12
作者 郝杰 侍克斌 +2 位作者 王显丽 白现军 陈功民 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期859-866,874,共9页
岩爆等级评价具有模糊性和不确定性,而粗糙集理论的云模型对处理模糊性和不确定性问题具有独特优势,由此提出了基于模糊C均值(简称FCM)算法粗糙集的云模型理论在岩爆等级评价中的新模型。该模型选用岩石单轴抗压强度σ_c、洞室围岩最大... 岩爆等级评价具有模糊性和不确定性,而粗糙集理论的云模型对处理模糊性和不确定性问题具有独特优势,由此提出了基于模糊C均值(简称FCM)算法粗糙集的云模型理论在岩爆等级评价中的新模型。该模型选用岩石单轴抗压强度σ_c、洞室围岩最大的切向应力σ_θ、岩石单轴抗拉强度σ_t和岩石弹性能量指数W_(et)作为岩爆等级评价因子,依据岩爆分级标准计算各评价因子隶属于不同岩爆等级的云数字特征。同时,以国内外40例岩爆工程为研究对象,运用基于FCM算法的粗糙度理论进行因子属性重要性评价,计算各评价因子权重。根据正向正态云发生器,得到待评样本的综合确定度,由最大综合确定度判定岩爆级别。研究表明:该模型的评价结果与实际情况基本一致,具有一定的可行性,为岩爆预测提供了一种新的研究方法与思路。 展开更多
关键词 岩爆等级评价 云模型 粗糙集 模糊c-均值(FCM)算法 综合确定度
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模糊C-均值算法在高考志愿填报中的应用 被引量：1
13
作者 严卫 黄芳 谭欣 《微计算机信息》 2009年第33期160-161,159,共3页
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。文中详细阐述了对院校推荐模型的分析,FCM算法的实现及其在院校推荐模型中的应用。利用FCM算法构建的院校推荐模型能根... 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。文中详细阐述了对院校推荐模型的分析,FCM算法的实现及其在院校推荐模型中的应用。利用FCM算法构建的院校推荐模型能根据考生考虑因素的主次来有效地对所推荐的院校进行合理地分类。 展开更多
关键词 志愿填报 模糊c-均值算法 院校推荐模型
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基于模糊C-均值聚类算法的动态等值研究
14
作者 杨濛濛 《中国设备工程》 2024年第1期97-98,共2页
近年来,随着特高压交直流输电线路的不断建立,需要准确地模拟交直流大电网故障期间的暂态特性已十分困难。电磁暂态仿真计算结果较为准确,但计算量太大,因此需要在计算前对被仿真网络进行动态等值。本文首先介绍了模糊C-均值聚类算法(F... 近年来,随着特高压交直流输电线路的不断建立,需要准确地模拟交直流大电网故障期间的暂态特性已十分困难。电磁暂态仿真计算结果较为准确,但计算量太大,因此需要在计算前对被仿真网络进行动态等值。本文首先介绍了模糊C-均值聚类算法(FCM)及基于物理等效的动态等值计算方法;然后,提出了基于模糊C-均值聚类算法的动态等值计算方法及其流程图。最后,对某区域进行FCM机组分群,并进行动态等值计算,结果表明,采用基于FCM的动态等值方法,等值前后的动态特性基本一致,该方法具有良好的实用性。 展开更多
关键词 模糊c-均值聚类算法 动态等值 参数聚合
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基于粒子群优化算法的模糊C-均值聚类 被引量：27
15
作者 张利彪 周春光 +2 位作者 马铭 刘小华 孙彩堂 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期217-222,共6页
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算法的基于梯度下降的迭代过程,使算法具有很强的全局搜索能力,很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极小... 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算法的基于梯度下降的迭代过程,使算法具有很强的全局搜索能力,很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极小的缺陷;同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度.实验结果表明,与FCM相比本文算法聚类更为准确,效率更高. 展开更多
关键词 粒子群优化算法 模糊聚类 模糊c-均值算法
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基于自适应模糊C-均值的增量式聚类算法 被引量：11
16
作者 张忠平 陈丽萍 +1 位作者 王爱杰 林志杰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期60-62,65,共4页
针对模糊C-均值(FCM)算法不能很好地处理更新数据的缺点,提出基于FCM的自适应增量式聚类算法AIFCM。该算法结合密度和集合的思想,给出一种自动确定聚类初始中心的方法,能在聚类过程中动态改变聚类结果数,改善聚类的质量,减少人为的主观... 针对模糊C-均值(FCM)算法不能很好地处理更新数据的缺点,提出基于FCM的自适应增量式聚类算法AIFCM。该算法结合密度和集合的思想,给出一种自动确定聚类初始中心的方法,能在聚类过程中动态改变聚类结果数,改善聚类的质量,减少人为的主观因素,获得比较符合用户需求的聚类结果,并能在原有聚类结果的基础上简单有效地处理更新数据,过滤噪声数据,较好地避免大量重复计算。 展开更多
关键词 聚类分析 模糊c-均值算法 增量式聚类 AIFCM算法
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新的混合模糊C-均值聚类算法 被引量：6
17
作者 王浩 王秀友 陈蕴 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第4期917-919,922,共4页
基于量子行为的粒子群算法(QPSO)是一种改进的粒子群优化算法。它使用的参数个数少,在解的收敛性和全局搜索能力上优于基本的粒子群算法(PSO)。将QPSO算法与模糊C-均值(FCM)算法相结合提出一种新的混合模糊C-均值聚类算法(QPSO-FCM),新... 基于量子行为的粒子群算法(QPSO)是一种改进的粒子群优化算法。它使用的参数个数少,在解的收敛性和全局搜索能力上优于基本的粒子群算法(PSO)。将QPSO算法与模糊C-均值(FCM)算法相结合提出一种新的混合模糊C-均值聚类算法(QPSO-FCM),新算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程,在一定程度上克服了FCM算法易陷入局部极小的缺陷,降低了FCM算法的初值敏感度。实验结果表明,改进后的新算法与FCM算法和PSO与FCM结合算法相比,具有良好的收敛性,聚类效果也有较好的改善。 展开更多
关键词 聚类 量子粒子群算法 粒子群算法 模糊c-均值算法 模糊聚类 加权
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遗传+模糊C-均值混合聚类算法 被引量：23
18
作者 陈金山 韦岗 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第2期210-215,共6页
本文提出了一种新的结合遗传算法(GA)和模糊C^-均值算法(FCM)的混合聚类算法(HCA)。它通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索,达到快速收敛至全局最优解,较好地解决了GA在达到全局最优解前收敛慢和FCM算法容易陷入局部极小的问题。... 本文提出了一种新的结合遗传算法(GA)和模糊C^-均值算法(FCM)的混合聚类算法(HCA)。它通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索,达到快速收敛至全局最优解,较好地解决了GA在达到全局最优解前收敛慢和FCM算法容易陷入局部极小的问题。三组不同分布类型的数据聚类实验表明,该算法具有较好的通用性和有效性。 展开更多
关键词 混合聚类算法 遗传算法 模糊c-均值算法
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基于模糊C-均值的增量式聚类算法 被引量：22
19
作者 王洪春 彭宏 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2007年第6期156-157,161,共3页
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目,在新增数据后,可以进行增量式聚类,结果对孤立点不敏感,并能完成FCM不具备的非球型或椭球型分布的数据集的聚类,实验结果显示算法的有效性和优越性。
关键词 数据挖掘 模糊c-均值算法 增量式聚类算法
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基于免疫遗传算法的模糊C-均值聚类 被引量：9
20
作者 孙洋 罗可 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第23期152-153,169,共3页
为了克服FCM算法对初值的敏感性,提出了一种基于免疫遗传算法的FCM算法。该算法利用免疫系统原理和遗传算子自适应调整的方法(即免疫遗传算法)来改进FCM算法。实验证明该算法能有效解决未成熟收敛的问题,保证了种群的多样性,使聚类问题... 为了克服FCM算法对初值的敏感性,提出了一种基于免疫遗传算法的FCM算法。该算法利用免疫系统原理和遗传算子自适应调整的方法(即免疫遗传算法)来改进FCM算法。实验证明该算法能有效解决未成熟收敛的问题,保证了种群的多样性,使聚类问题最终快速、有效地收敛到全局最优解。 展开更多
关键词 聚类算法 模糊c-均值算法 免疫遗传算法 免疫遗传FCM算法
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