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基于区域生长和FCM模糊聚类的颅内出血CT图像分割 被引量:11
1
作者 汪亮 金福江 陈峻严 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期231-235,共5页
为了准确计算颅内额叶损伤的出血面积,提出了将区域生长、FCM模糊聚类用于额叶出血CT图的分割,提取出CT图中出血的目标区域,实现出血面积的精确计算。用该方法分割出的出血区域面积与CT图中实际的出血面积相对误差在5%左右。同时将该图... 为了准确计算颅内额叶损伤的出血面积,提出了将区域生长、FCM模糊聚类用于额叶出血CT图的分割,提取出CT图中出血的目标区域,实现出血面积的精确计算。用该方法分割出的出血区域面积与CT图中实际的出血面积相对误差在5%左右。同时将该图像分割方法与区域生长、阈值分割为一体的分割方法进行比较,发现当CT图中血块区域与周围的脑组织灰度值差异较小时,区域生长、FCM模糊聚类为一体的图像分割方法的分割结果较为精确。 展开更多
关键词 额叶损伤 出血面积 区域生长 fcm模糊聚类 图像分割
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改进FCM模糊聚类算法对主轴箱温度测点优化分析 被引量:1
2
作者 李志伟 《机械工程与自动化》 2020年第3期140-142,共3页
轮槽铣床主轴箱热变形数据样本量繁杂,利用传统的FCM模糊聚类算法对主轴箱温度测点进行分析时,需根据情况自行设置分类数,由于经验不足会使分析结果出现偏差,导致分析失效。基于以上情况,提出采用改进的FCM模糊聚类算法对主轴箱测点进... 轮槽铣床主轴箱热变形数据样本量繁杂,利用传统的FCM模糊聚类算法对主轴箱温度测点进行分析时,需根据情况自行设置分类数,由于经验不足会使分析结果出现偏差,导致分析失效。基于以上情况,提出采用改进的FCM模糊聚类算法对主轴箱测点进行优化分析,其原理为依据主轴箱温度及热变形量,增设聚类数c的自适应目标函数,并建立了改进的FCM模糊聚类算法可靠性分析模型,基于该模型分析得到了多元回归关键测点热误差分析数据。结果显示:采用FCM聚类算法对轮槽铣床主轴箱预先布置的温度测点进行分组优化,使主轴箱的关键测温点由21个缩减至6个,且分析结果准确度较高。该方法为机床温度测点优化分析提出了新的思维路径,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 fcm模糊聚类算法 主轴箱 温度测点 优化分析
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改进的FCM模糊聚类算法在说话人识别中的应用
3
作者 杨彦 赵力 《大众科技》 2005年第6期64-65,共2页
文章提出了一种将改进的FCM模糊聚类算法与矢量量化相结合的说话人识别的方法。
关键词 fcm模糊聚类 矢量量化 语言识别 特征参数
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基于FCM模糊聚类算法的企业环境效率实证研究
4
作者 陈敏娜 《黄冈师范学院学报》 2018年第3期21-26,共6页
根据环境影响评价因子筛选的要求,构建新的企业环境效率评价指标体系,以佛山市企业作为研究对象,利用MATLAB软件对其进行FCM模糊聚类,结果表明该指标体系能够有效的将企业分为9类。同时与K-means划分聚类算法和SOM神经网络聚类算法进行... 根据环境影响评价因子筛选的要求,构建新的企业环境效率评价指标体系,以佛山市企业作为研究对象,利用MATLAB软件对其进行FCM模糊聚类,结果表明该指标体系能够有效的将企业分为9类。同时与K-means划分聚类算法和SOM神经网络聚类算法进行比较分析,最终获得环境效率的最优聚类算法。 展开更多
关键词 企业环境效率 fcm模糊聚类 MATALB R语言
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基于改进模糊C-均值聚类的陆上风电场集电线路回路划分与拓扑结构优化
5
作者 易海 吕宙安 +5 位作者 张伶俐 陈希 柳典 黄雨薇 韩星星 许昌 《发电技术》 CSCD 2024年第4期675-683,共9页
【目的】在“双碳”目标以及我国能源结构加速转型的双重驱动下,风电产业规模不断快速增长,亟须降本增效以应对平价上网压力。集电线路的造价在投资中占比较大,存在可观的优化空间。为了降低投资成本,提出了一种改进模糊C-均值(fuzzy C-... 【目的】在“双碳”目标以及我国能源结构加速转型的双重驱动下,风电产业规模不断快速增长,亟须降本增效以应对平价上网压力。集电线路的造价在投资中占比较大,存在可观的优化空间。为了降低投资成本,提出了一种改进模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法。【方法】利用改进FCM聚类算法对陆上风电场集电线路回路进行划分。该算法综合考虑了方位角与欧式距离,以保障回路间线路不交叉,并使相邻机组聚集到同一回路;引入机位到聚类中心距离的修正因子,通过调节其数值限制回路容量。在回路划分的基础上,利用动态Prim算法对各回路进行集电线路优化选线。最后,通过某陆上风电场算例验证方法的有效性。【结果】与只考虑方位角的聚类方法相比,考虑方位角和间距的改进FCM算法优化效果更好,单回、双回连接对应的集电线路总造价分别降低了2.6%和5.4%。【结论】所提算法能够有效降低集电线路的总造价,具有一定的应用价值,可为风电场集电线路设计提供参考。 展开更多
关键词 陆上风电场 集电线路 拓扑结构优化 模糊C-均值(fcm)算法 动态Prim算法
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基于FCM自适应模糊聚类的温度测点优化 被引量:4
6
作者 周杰 李小汝 罗范杰 《制造技术与机床》 北大核心 2015年第2期39-42,共4页
在数控机床热误差建模中,温度测点的选择与优化是一个难点。针对传统的FCM模糊聚类方法对数控机床温度测点优化需要人为事先确定聚类数目,提出了一种FCM自适应模糊聚类测点优化方法。该方法在FCM聚类算法的基础上,建立了聚类数自适应函... 在数控机床热误差建模中,温度测点的选择与优化是一个难点。针对传统的FCM模糊聚类方法对数控机床温度测点优化需要人为事先确定聚类数目,提出了一种FCM自适应模糊聚类测点优化方法。该方法在FCM聚类算法的基础上,建立了聚类数自适应函数,并自动给出最佳聚类数。通过对一台立式铣床进行实验验证,结果表明:FCM自适应模糊聚类方法自动将机床的温度测点由13个减少到6个。结合多元回归分析,建立了关键测温点的热误差模型,所建立的热误差模型精度较高,热误差由50μm减小到10μm以下,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 热误差 fcm模糊聚类 自适应 测点优化
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基于多维波形差异度聚类分析的配电网故障区段定位方法 被引量:1
7
作者 罗晗菁 曾祥君 +3 位作者 喻锟 李志 谢志成 邓军 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2024年第6期58-68,97,共12页
谐振接地系统运行环境繁杂,单相接地故障发生状态多变,基于单一特征量的传统配电网故障区段定位方法存在各自的定位判别盲区,方法可靠性和适用性难以保障。针对上述问题提出了一种无需整定的基于多维波形差异度聚类分析的配电网故障区... 谐振接地系统运行环境繁杂,单相接地故障发生状态多变,基于单一特征量的传统配电网故障区段定位方法存在各自的定位判别盲区,方法可靠性和适用性难以保障。针对上述问题提出了一种无需整定的基于多维波形差异度聚类分析的配电网故障区段定位方法。依据故障点上下游各检测点零序电流暂态及稳态分量的波形差异性特征,通过离散Fréchet距离算法量化相邻检测点间的暂态及稳态波形差异度,并采用模糊C均值算法(fuzzyC-means,FCM)综合多特征信息以区分正常区段与故障区段,有效消除了单一特征定位盲区,实现故障区段自适应准确定位。PSCAD/EMTDC仿真结果以及10kV真型实验结果表明所提方法不仅保证了在不同故障工况下的定位可靠性和适用性,还具有耐高阻能力强、抗噪性高等优点。 展开更多
关键词 谐振接地系统 故障定位 零序电流 离散Fréchet距离 模糊C均值算法(fcm)
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模糊C-均值(FCM)聚类法与矢量量化法相结合用于说话人识别 被引量:7
8
作者 吴晓娟 韩先花 聂开宝 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期845-849,共5页
该文提出了一种将模糊C-均值聚类法与矢量量化法相结合进行说话人识别的方法。该算法将从语音信号中提取的 12阶 LPC(线性预测编码)倒谱系数作为待分类样本的 12个指标,先用矢量量化法求出每个说话人表征特征参数的码书,作为模糊聚类算... 该文提出了一种将模糊C-均值聚类法与矢量量化法相结合进行说话人识别的方法。该算法将从语音信号中提取的 12阶 LPC(线性预测编码)倒谱系数作为待分类样本的 12个指标,先用矢量量化法求出每个说话人表征特征参数的码书,作为模糊聚类算法的聚类中心,最后将待识别的特征矢量以得到的码书为聚类中心,进行聚类识别。该算法所使用的特征参数较少,计算比较简单,但识别率较矢量量化法高。 展开更多
关键词 模糊C-均值(fcm) 模糊 矢量量化 说话人识别 语音特征 语音识别
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CRM中的模糊C均值(FCM)客户聚类算法研究 被引量:8
9
作者 梁静国 张亚光 戈华 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 2004年第2期257-260,共4页
客户关系管理(CRM)中的客户聚类分析是一个新的研究领域,属于数据挖掘的应用范畴.CRM利用数据挖掘技术发现客户数据背后隐藏的、有用的、未曾预料的知识.包括利用聚类方法划分顾客类别.本文提出用模糊C均值(FuzzyC Means,FCM)聚类算法... 客户关系管理(CRM)中的客户聚类分析是一个新的研究领域,属于数据挖掘的应用范畴.CRM利用数据挖掘技术发现客户数据背后隐藏的、有用的、未曾预料的知识.包括利用聚类方法划分顾客类别.本文提出用模糊C均值(FuzzyC Means,FCM)聚类算法作为客户聚类的方法,得到不同客户群的聚类中心以及客户的隶属度矩阵,为客户群的特征分析提供了量化依据.并采用Matlab6.1为计算工具,最后给出了一个聚类分析实例.实验证明,本文采纳的方法可以得到满意的客户聚类结果. 展开更多
关键词 顾客关系管理(CRM) 模糊C均值(fcm) 客户
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基于模糊c-均值(FCM)聚类算法的给水管网压力监测点优化布置 被引量:1
10
作者 林英姿 刘览 +1 位作者 刘思宏 吕尊敬 《吉林建筑大学学报》 2018年第5期51-56,共6页
利用模糊c-均值(FCM)聚类算法,并结合EPANET软件,对给水管网水力模型进行了水力计算,在不同聚类类别数c值的划分下,以某市给水管网为对象,对其给水管网中节点流量变化的压力监测点进行了优化布置,以有效监测管网漏失和爆管事故.
关键词 模糊C-均值(fcm)算法 压力监测 优化布置 给水管网
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基于模糊C均值聚类算法的温度测点优化与建模研究 被引量:5
11
作者 黄娟 肖铁忠 +1 位作者 李小汝 罗范杰 《机床与液压》 北大核心 2015年第19期56-58,125,共4页
在数控机床热误差补偿技术中,温度测点的选择与优化是一个难点。通过热成像仪获得了某立式铣床的温度场,根据温度场的分布情况,在机床上布置多个温度传感器。根据测量的温度和热变形数据,采用FCM模糊聚类和相关分析对温度测点进行了分... 在数控机床热误差补偿技术中,温度测点的选择与优化是一个难点。通过热成像仪获得了某立式铣床的温度场,根据温度场的分布情况,在机床上布置多个温度传感器。根据测量的温度和热变形数据,采用FCM模糊聚类和相关分析对温度测点进行了分组优化,然后利用多元回归分析建立了关键测温点的热误差模型,并通过实验进行了验证。结果表明:该方法能有效减少测温点,测温点由13个减少到5个,所建立模型预测精度较好,Y,Z方向热误差由50μm减少到9μm以内。 展开更多
关键词 热误差 fcm模糊聚类 测点优化 多元回归
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网页优化策略的模糊C均值(FCM)聚类算法研究 被引量:2
12
作者 王玉龙 叶新铭 李秀华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第10期154-156,共3页
在对Web站点进行优化时,为了降低成本,往往需要在不改变硬件和网络配置的情况下提高网站的性能.此时,对构成网站的网页的修改就成为提高站点性能的主要途径.对网页的访问速度的测量已有很多成熟的方法,但是如何根据测试的结果指定合理... 在对Web站点进行优化时,为了降低成本,往往需要在不改变硬件和网络配置的情况下提高网站的性能.此时,对构成网站的网页的修改就成为提高站点性能的主要途径.对网页的访问速度的测量已有很多成熟的方法,但是如何根据测试的结果指定合理的优化策略,却鲜有论述.本文使用FCM算法对测试结果和网站日志进行聚类分析,从而得到一个良好的优化策略. 展开更多
关键词 Web 优化 模糊C均值(fcm) 算法 模糊C均值(fcm) 优化策略 算法研究 网页 WEB站点 fcm算法 降低成本 网络配置 访问速度
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复杂背景下苹果树花量模糊聚类准确估测模型 被引量:10
13
作者 刘双喜 孙林林 +3 位作者 王震 王冉冉 张宏建 王金星 《中国农机化学报》 2017年第8期74-81,共8页
为得到苹果树估产中花朵数量和苹果产量之间的关系,解决花朵数目识别问题,提出复杂背景下苹果树花量模糊聚类准确估测模型。首先,分析自然环境下开花期苹果树图像中目标花朵与复杂背景之间色彩特征,建立最佳果树色彩模型;其次,研究图像... 为得到苹果树估产中花朵数量和苹果产量之间的关系,解决花朵数目识别问题,提出复杂背景下苹果树花量模糊聚类准确估测模型。首先,分析自然环境下开花期苹果树图像中目标花朵与复杂背景之间色彩特征,建立最佳果树色彩模型;其次,研究图像中不同区域的不同色彩特征,选取不同分割阈值I/H>1.8和H>100,将复杂背景区域剔除,提取果树花朵簇轮廓面积特征;最后,建立花量FCM—模糊聚类快速准确估测模型,以花朵簇轮廓面积值作为聚类特征,分析花朵簇面积值样本聚类数目对花量估测的影响,建立最优模糊聚类估测模型。通过在国家苹果工程技术研究中心实验基地苹果园内采集花期苹果树图像,进行试验验证。结果表明,提出的复杂背景下花量FCM—模糊聚类快速准确估测方法具有较高的可靠性和适用性,可实现复杂背景下苹果树花量的快速准确估测,整体准确率可达92%。 展开更多
关键词 花量估测 复杂背景 fcm模糊 估测模型
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基于Gibbs随机场与模糊C均值聚类的图像分割新算法 被引量:35
14
作者 冯衍秋 陈武凡 +1 位作者 梁斌 林亚忠 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期645-647,共3页
模拟C均值聚类(FCM)是一种非常经典的非监督聚类技术,已被广泛用于图像的自动分割.由于传统的FCM算法进行图像分割仅利用了灰度信息,而没有考虑象素的空间位置信息,因而分割模型是不完整的,造成传统FCM算法只适用于分割噪声含量很低的图... 模拟C均值聚类(FCM)是一种非常经典的非监督聚类技术,已被广泛用于图像的自动分割.由于传统的FCM算法进行图像分割仅利用了灰度信息,而没有考虑象素的空间位置信息,因而分割模型是不完整的,造成传统FCM算法只适用于分割噪声含量很低的图像.为了克服传统FCM算法的局限性,本文利用Gibbs随机场所描述的邻域关系属性,引入先验空间约束信息,提出拒纳度的概念,建立包含灰度信息与空间信息的新聚类目标函数,继而提出基于Gibbs随机场与模糊C平均聚类的GFCM图像分割新算法.实验证明,利用本文所提GFCM算法可以有效地分割含噪声图像. 展开更多
关键词 图像分割 模糊C均值(fcm) Gibbs随机场(GRF) 多级逻辑模型(MLL)
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基于遗传算法的模糊聚类分析 被引量:12
15
作者 刘文远 王颖洁 +3 位作者 邓成玉 王宝文 石岩 方淑芬 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第19期117-118,138,共3页
模糊C-均值聚类(FCM)应用广泛,但是它容易陷入局部最优,且对初始值很敏感。该文提出了一种基于遗传算法的模糊聚类方法,首先用遗传算法对模糊聚类中聚类中心的个数和聚类中心的选取进行指导,然后利用FCM进行聚类。实验结果表明:该方法... 模糊C-均值聚类(FCM)应用广泛,但是它容易陷入局部最优,且对初始值很敏感。该文提出了一种基于遗传算法的模糊聚类方法,首先用遗传算法对模糊聚类中聚类中心的个数和聚类中心的选取进行指导,然后利用FCM进行聚类。实验结果表明:该方法可以在一定程度上避免FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,使聚类更合理,效果很好。 展开更多
关键词 遗传算法 模糊C-均值(fcm) 分析
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模糊C均值聚类图像分割的改进遗传算法研究 被引量:15
16
作者 杨凯 蒋华伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第33期179-182,共4页
基于模糊C均值(FCM)聚类算法,并利用遗传算法全局随机搜索的特点,提出了一种图像分割的改进遗传算法。该算法首先采用一种初值化算法确定合适的遗传算法的初始搜索范围,然后对遗传算法中的编码方式、交叉算子、变异算子等参数进行了一... 基于模糊C均值(FCM)聚类算法,并利用遗传算法全局随机搜索的特点,提出了一种图像分割的改进遗传算法。该算法首先采用一种初值化算法确定合适的遗传算法的初始搜索范围,然后对遗传算法中的编码方式、交叉算子、变异算子等参数进行了一些适当改进,进而给出了该算法的理论推导和算法的具体实现步骤。该算法除了解决模糊C均值聚类算法在医学图像分割中容易陷入局部最优解的问题,而且采用的初值化算法比标准的遗传模糊C均值聚类算法能确定更合适的遗传算法的初始搜索范围,从而加速了遗传算法的收敛过程。实验表明,该方法相对于标准的遗传模糊C均值聚类算法,效果要好得多。 展开更多
关键词 模糊C均值 模糊C均值(fcm)算法 遗传算法
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基于遗传-模糊聚类的说话人识别方法及其仿真研究 被引量:13
17
作者 林琳 王树勋 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期2338-2341,2345,共5页
利用遗传算法的全局收敛性及模糊C-均值(FCM)聚类强大的局部寻优能力,提出了一种基于遗传-模糊聚类的说话人识别方法。对说话人的训练语音数据进行遗传-模糊的软聚类分析,从而得到分类中心的全局最优解,作为每个说话人的语音模型,最后... 利用遗传算法的全局收敛性及模糊C-均值(FCM)聚类强大的局部寻优能力,提出了一种基于遗传-模糊聚类的说话人识别方法。对说话人的训练语音数据进行遗传-模糊的软聚类分析,从而得到分类中心的全局最优解,作为每个说话人的语音模型,最后利用最大总平均隶属度函数准则对待识别语音进行模糊聚类识别。除此之外,使用自适应参数增加遗传算法的局部搜索能力。实验结果表明,这种算法克服了传统硬聚类的缺点,避免了FCM对初值敏感及容易陷入最小值的缺陷,使聚类更加合理,更好地描述了说话人的语音特征。 展开更多
关键词 遗传算法 模糊C-均值(fcm) 说话人识别 最大总平均隶属度函数准则
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基于超像素和模糊聚类的医学超声图像分割算法 被引量:10
18
作者 陈放 杨艳 《半导体光电》 CAS 北大核心 2016年第1期146-150,共5页
图像分割在医学超声图像的定量、定性分析中均扮演着十分重要的作用,并直接影响到后续的分析、处理工作。针对医学超声图像对比度低和噪声强的特点,提出了一种将超像素和模糊聚类技术相结合的图像分割方法。该方法利用简单线性迭代聚类... 图像分割在医学超声图像的定量、定性分析中均扮演着十分重要的作用,并直接影响到后续的分析、处理工作。针对医学超声图像对比度低和噪声强的特点,提出了一种将超像素和模糊聚类技术相结合的图像分割方法。该方法利用简单线性迭代聚类算法产生多个超像素子区域,通过比较各个子区域间特征向量的相似性,利用模糊C均值(FCM)聚类技术对这些过分割区域进行合并,实现超声图像目标区域的有效分割。和传统的基于单像素的FCM聚类算法相比,该方法具有较强的鲁棒性,有效提高了目标区域的分割精度和分割效率,取得了较好的分割效果。 展开更多
关键词 图像分割 医学超声图像 超像素 模糊C均值(fcm)
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基于FCM聚类算法与自适应阈值的冠脉钙化分割与量化 被引量:2
19
作者 赵聪 陈晓冬 +3 位作者 张佳琛 汪毅 贾忠伟 陈向志 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期550-556,共7页
针对基于CTA图像进行冠脉钙化量化时存在的无法克服噪声以及阈值选择不稳定问题,提出一种基于聚类算法与自适应阈值的冠脉钙化分割与量化方法。首先根据CT值和空间位置对冠脉血管内的像素点构建特征向量,继而根据血管骨架点数目构建自... 针对基于CTA图像进行冠脉钙化量化时存在的无法克服噪声以及阈值选择不稳定问题,提出一种基于聚类算法与自适应阈值的冠脉钙化分割与量化方法。首先根据CT值和空间位置对冠脉血管内的像素点构建特征向量,继而根据血管骨架点数目构建自适应聚类数,使用模糊C均值(FCM)聚类算法将冠脉区域划分为CT值分布相似的区域;然后使用高斯函数拟合冠脉灰度直方图,根据高斯拟合参数构造自适应阈值,对上述区域进行钙化分割;最后根据分割结果,参考Agatston钙化分量化标准进行钙化分计算。在30组人体冠脉CTA数据的测试结果中,对冠脉钙化量化的灵敏度和特异性分别达到89.5%与98.6%,计算得到的钙化体积和Agatston钙化分与标准结果的皮尔逊系数分别为0.974与0.975,远高于同类型基于一阶微分进行阈值选择方法(DBTD)对应的0.523与0.501。实验结果表明,该方法可用于冠脉钙化分割与量化,且具有全自动、鲁棒性好、能有效抗噪等特点。 展开更多
关键词 CT图像处理 冠脉钙化 分割与量化 模糊C均值(fcm) 钙化分计算
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蚁群优化与模糊聚类结合的文本聚类研究 被引量:3
20
作者 王飞 张德贤 +1 位作者 韩金淑 陶永波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第32期126-129,共4页
针对模糊文本聚类算法(FCM)对输入顺序以及初始点敏感的问题,提出了一种使用蚁群优化的模糊聚类算法(FACA)。该算法采用蚁群聚类算法(ACA)找到聚类的初始中心点,以解决模糊聚类的输入顺序以及初始点敏感等问题。模糊文本聚类算法的线性... 针对模糊文本聚类算法(FCM)对输入顺序以及初始点敏感的问题,提出了一种使用蚁群优化的模糊聚类算法(FACA)。该算法采用蚁群聚类算法(ACA)找到聚类的初始中心点,以解决模糊聚类的输入顺序以及初始点敏感等问题。模糊文本聚类算法的线性复杂度使其更便于在计算机实现。与经典的基本模糊聚类以及蚁群聚类在真实数据集上仿真相比较,结果表明经蚁群优化过的模糊聚类算法(FACA)效果更有效,更适合应用于大型的数据集。 展开更多
关键词 文本 模糊(fcm) 蚁群(ACA) 蚁群优化的模糊算法(FACA)
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