模糊Kohonen聚类网络用于骨髓细胞图像分割

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作者 刘正云 鲍旭东 +1 位作者 舒中力 罗立民 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期909-912,共4页

提出了一种基于图像的边界特点来确定模糊Kohonen聚类网络输出类别的方法 .该方法首先构建了图像的一个边界模型 ,然后利用Zernike矩求出边界模型的参数 ,最后根据参数的特点 ,自动确定模糊Kohonen聚类网络输出数目 .试验结果表明该方... 提出了一种基于图像的边界特点来确定模糊Kohonen聚类网络输出类别的方法 .该方法首先构建了图像的一个边界模型 ,然后利用Zernike矩求出边界模型的参数 ,最后根据参数的特点 ,自动确定模糊Kohonen聚类网络输出数目 .试验结果表明该方法构建的模糊Kohonen聚类网络能够实现图像的自动模糊分割 。 展开更多

关键词 骨髓细胞 图像分割 模糊kohonen聚类网络 边界模型 ZERNIKE矩 自动模糊分割 图像识别 图像处理

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模糊K-Harmonic-Kohonen网络的FTIR光谱数据聚类分析 被引量：7

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作者 陈勇 郭云柱 +3 位作者 王威 武小红 贾红雯 武斌 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期268-272,共5页

食品的品种不同则其含有营养成分和功效存在差异,得到的傅里叶变换红外光谱也存在差异。为了准确的实现品种分类,设计了一种将傅里叶变换红外光谱与模糊聚类分析方法相结合的品种鉴别方法。在模糊Kohonen聚类网络(FKCN)基础上将模糊K调... 食品的品种不同则其含有营养成分和功效存在差异,得到的傅里叶变换红外光谱也存在差异。为了准确的实现品种分类,设计了一种将傅里叶变换红外光谱与模糊聚类分析方法相结合的品种鉴别方法。在模糊Kohonen聚类网络(FKCN)基础上将模糊K调和聚类(FKHM)引入到Kohonen聚类网络的学习速率和更新策略中,提出了模糊K-Harmonic-Kohonen网络(FKHKCN)算法。FKHKCN利用模糊C均值(FCM)聚类的模糊隶属度计算其学习速率,以FKHM的聚类中心为基础通过推导计算得到FKHKCN的聚类中心,可以解决模糊Kohonen聚类网络方法对于初始类中心敏感而导致聚类结果不稳定的问题。FKHKCN作为一种模糊聚类算法,可实现傅里叶变换红外光谱数据的聚类分析。采用三种数据集:(1)采集产自四川的三种茶叶(优质和劣质的乐山竹叶青以及峨眉山毛峰)作为实验样本,样本总数为96。(2)两个品种(robusta和arabica)的咖啡样本。(3)三个品种(鸡肉、猪肉和火鸡)的肉类样本。首先对三个光谱数据集进行预处理,利用多元散射校正降低茶叶样本原始光谱数据集的散射影响,使用Savitzky-Golay减少噪声对肉类和咖啡这两个光谱数据集的影响。再利用主成分分析将高维的三种光谱数据集压缩至低维。然后采用线性判别分析进行特征提取,将光谱数据投影到求得的鉴别向量上。最后分别采用FCM,FKCN和FKHKCN对茶叶、肉类和咖啡进行判别。最终结果如下:FCM,FKCN和FKHKCN对茶叶品种的聚类准确率分别为90.91%,90.91%和93.94%;对肉类品种的聚类准确率分别为90.83%,0.00%和92.50%;对咖啡品种的聚类准确率分别为89.17%,89.17%和90.83%。以上实验结果表明:采用傅里叶红外光谱技术结合主成分分析、线性判别分析和FKHKCN的方法能够较有效地对食品的品种进行鉴别,且鉴别准确率比FCM和FKCN更高,聚类结果更稳定。 展开更多

关键词 傅里叶变换红外光谱 模糊K调和均值聚类 多元散射校正 模糊kohonen聚类网络 聚类分析

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模糊Kohonen网络在烟叶分类中的应用 被引量：11

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作者 曹均阔 叶水生 丁香乾 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期222-224,共3页

对于分类问题的处理有很多经典方法,但近年来因为人们对神经网络理论及其应用的重视,使得Kohonen网络(KN)越来越受到普遍关注。该文利用模糊控制策略将模糊c-均值算法与经典的Kohonen算法有机地结合起来,使网络性能到了很大改善。

关键词 模糊kohonen网络 烟叶分类 kohonen聚类网络 模糊控制策略 均值算法

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基于α截集法的生土窑居模糊随机可靠度分析 被引量：3

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作者 郭平功 童丽萍 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2012年第6期112-116,共5页

研究生土窑居的模糊随机可靠度,分析黄土力学材料参数对其影响.通过α截集法,将土体力学材料参数的模糊分布离散在区间上,将模糊随机可靠度问题转化为随机可靠度问题;基于强度折减法,建立土体黏聚力、内摩擦角与富裕安全系数的映射关系... 研究生土窑居的模糊随机可靠度,分析黄土力学材料参数对其影响.通过α截集法,将土体力学材料参数的模糊分布离散在区间上,将模糊随机可靠度问题转化为随机可靠度问题;基于强度折减法,建立土体黏聚力、内摩擦角与富裕安全系数的映射关系,用不含交叉项的二次多项式响应面函数代表生土窑居的功能函数,进而进行随机可靠度分析.对河南三门峡陕县的生土窑居的模糊随机可靠度进行了研究,表明该地区生土窑居可靠性较高,营造时选址合理,同时指出:模糊随机可靠指标在一定区间上分布,而模糊验算点为一定值;变异系数的增大将导致模糊随机可靠指标的迅速减小;黏聚力对可靠指标的影响比内摩擦角大. 展开更多

关键词 α截集 强度折减法 模糊随机可靠度 富裕安全系数 响应面 黏聚力 内摩擦角

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基于粗糙集和神经网络结合的鱼病诊断方法 被引量：5

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作者 徐妙君 吴远红 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第7期1738-1741,共4页

为了实现鱼病的快速和大批量诊断的目的,将粗糙集理论和神经网络紧密结合建立一种新的高效鱼病诊断模型。利用粗糙集进行知识获取,即把鱼病的典型案例作为样本空间形成"症状—疾病"的决策表,然后根据粗糙集的知识简化方法,去... 为了实现鱼病的快速和大批量诊断的目的,将粗糙集理论和神经网络紧密结合建立一种新的高效鱼病诊断模型。利用粗糙集进行知识获取,即把鱼病的典型案例作为样本空间形成"症状—疾病"的决策表,然后根据粗糙集的知识简化方法,去掉冗余的属性和样本。利用性能优良的模糊kohonen聚类网络进行聚类分析,最后形成鱼病的分类规则,新的鱼病就可通过此规则进行诊断。该模型充分融合了粗糙集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力,实验证明模型具有很好的分类效率,可以实现鱼病的快速诊断。 展开更多

关键词 粗糙集 模糊kohonen聚类网络 鱼病诊断 条件属性 症状集

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一种Web用户访问路径的可能性模糊聚类算法 被引量：3

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作者 于洪 罗虎 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第1期135-139,共5页

结合Web用户访问特点,针对Web用户访问路径聚类分析中普遍存在的对象类别不确定性现象进行了研究.结合模糊聚类和可能性聚类的特点,提出来一种新的用户访问路径的可能性模糊聚类算法.新方法通过定义相关的截集,自动地将对象分配到若干簇... 结合Web用户访问特点,针对Web用户访问路径聚类分析中普遍存在的对象类别不确定性现象进行了研究.结合模糊聚类和可能性聚类的特点,提出来一种新的用户访问路径的可能性模糊聚类算法.新方法通过定义相关的截集,自动地将对象分配到若干簇中,避免了人工干预,实现了交叉聚类的目的.新方法建立在leader聚类算法的框架上,只需要扫描数据集一遍使得算法效率大大提高.在标准数据集上的对比试验表明新算法不仅是有效的,而且效率较高. 展开更多

关键词 WEB挖掘 路径聚类 模糊聚类 可能性聚类 截集

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一种新的基于Fuzzy c-means的高效自适应截集算法

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作者 高晶 常亮 吴铁峰 《现代电子技术》 2006年第14期100-101,104,共3页

提出了一种新的模糊聚类方法-自适应截集算法。该方法克服了聚类数目c要求预先确定、局部最优、分类不确定等弱点,对算法结构加以改进,增加聚类有效性问题的分析,在聚类过程中可动态调整聚类数目。针对时间消耗问题,利用模糊截集提高分... 提出了一种新的模糊聚类方法-自适应截集算法。该方法克服了聚类数目c要求预先确定、局部最优、分类不确定等弱点,对算法结构加以改进,增加聚类有效性问题的分析,在聚类过程中可动态调整聚类数目。针对时间消耗问题,利用模糊截集提高分类识别的速度。经实验表明,本算法可以提高聚类算法的可靠程度和分类识别的正确性。 展开更多

关键词 模糊聚类 聚类数 自适应截集算法 聚类分析

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基于遗传算法的截集FCM灰度图像分割方法研究 被引量：3

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作者 李春华 杨戍 刘少亭 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2006年第1期85-88,共4页

以截集模糊C均值聚类(Sectional Set Fuzzy C-means algorithm:SSFCM)算法为基础,提出一种自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm)改进截集FCM算法。传统FCM算法中一般使用一维直方图初始化方法,使初始化与聚类算法相分离,没有形... 以截集模糊C均值聚类(Sectional Set Fuzzy C-means algorithm:SSFCM)算法为基础,提出一种自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm)改进截集FCM算法。传统FCM算法中一般使用一维直方图初始化方法,使初始化与聚类算法相分离,没有形成整体,而且同一幅一维直方图可能对应不同的原始图像。引入自适应遗传算法,与截集FCM算法有机结合,用遗传算法解决初始化问题的同时,以遗传算法的寻优性能来指导聚类。实验表明,该算法效率较传统FCM算法和未改进截集FCM算法有很大的提高,同时能够保持较好的分割效果和质量。 展开更多

关键词 图像分割 截集模糊C均值聚类算法 自适应遗传算法

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一种基于模糊熵和FKCN的边缘检测方法 被引量：22

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作者 王保平 刘升虎 +2 位作者 张家田 张艳宁 范九伦 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期664-669,共6页

根据邻域内的灰度分布是有序的、具有方向性以及灰度实质具有结构性三种图像边缘的基本特征,通过引入模糊熵,构造出了一组基于模糊熵的信息测度分量来定量描述图像的这些边缘特征.利用训练样本获取该组分量,并组成一特征向量对模糊Koho... 根据邻域内的灰度分布是有序的、具有方向性以及灰度实质具有结构性三种图像边缘的基本特征,通过引入模糊熵,构造出了一组基于模糊熵的信息测度分量来定量描述图像的这些边缘特征.利用训练样本获取该组分量,并组成一特征向量对模糊Kohonen聚类网络(FKCN)进行训练.用训练好的FKCN聚类网络直接提取其它图像的边缘.该方法无需确定阈值,对弱边界检测较敏感,在特征的选取上充分地考虑了边缘和噪声的本质区别,具有优异的抗噪性能. 展开更多

关键词 边缘检测 模糊熵 模糊kohonen聚类网络

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一种新的高效软聚类方法: 被引量：33

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作者 裴继红 范九伦 谢维信 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第2期83-86,共4页

本文提出了一种新的高效软聚类方法──截集模糊Ｃ－均值聚类（Ｓ２ＦＣＭ）．该方法将传统的硬聚类（ＨＣＭ）和经典的模糊聚类（ＦＣＭ）相统一，并进行了合理的推广而得出的一种有效的聚类方法，Ｓ２ＦＣＭ聚类算法的思想更符合人的... 本文提出了一种新的高效软聚类方法──截集模糊Ｃ－均值聚类（Ｓ２ＦＣＭ）．该方法将传统的硬聚类（ＨＣＭ）和经典的模糊聚类（ＦＣＭ）相统一，并进行了合理的推广而得出的一种有效的聚类方法，Ｓ２ＦＣＭ聚类算法的思想更符合人的分类习惯，模拟实验表明，其总体性能优于ＦＣＭ算法和ＨＣＭ算法。 展开更多

关键词 模糊聚类 截集模糊聚类 半模糊聚类 软聚类

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一种新的模糊支持向量机 被引量：7

11

作者 哈明虎 彭桂兵 +1 位作者 赵秋焕 马丽娟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第25期151-153,194,共4页

基于类中心设计隶属度函数的模糊支持向量机能有效地解决支持向量机对噪声或孤立点敏感度高的问题,但是,由于它对支持向量赋予较小的隶属度,从而降低了其分类作用。基于此,提出一种新的隶属度函数设计方法;同时,针对模糊支持向量机普遍... 基于类中心设计隶属度函数的模糊支持向量机能有效地解决支持向量机对噪声或孤立点敏感度高的问题,但是,由于它对支持向量赋予较小的隶属度,从而降低了其分类作用。基于此,提出一种新的隶属度函数设计方法;同时,针对模糊支持向量机普遍存在因核函数计算量大,而导致训练时间长的问题,通过使用一种高效的截集模糊C-均值聚类方法对训练样本进行聚类,然后以聚类中心作为样本进行训练,以减少训练样本来提高训练速度。根据上述新的隶属度函数设计方法和截集模糊C-均值聚类方法,构建了一种基于截集模糊C-均值聚类并改进了隶属度函数的模糊支持向量机,数值试验表明这种新的模糊支持向量机有效地提高了训练速度和分类精度。 展开更多

关键词 模糊支持向量机 隶属度函数 截集模糊C-均值聚类

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基于TS模糊模型的热工过程建模方法 被引量：8

12

作者 郭颖 吕剑虹 +1 位作者 吴波 向文国 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期210-215,240,共7页

热工过程对象通常具有复杂的动态特性和非线性、强耦合、不确定性等特征,从而使得常规建模方法难以取得满意的效果,因此提出一种改进型TS模糊模型在线建模方法。此建模方法基于以下思想,首先提出基于中心粒群算法的截集模糊C-均值聚类... 热工过程对象通常具有复杂的动态特性和非线性、强耦合、不确定性等特征,从而使得常规建模方法难以取得满意的效果,因此提出一种改进型TS模糊模型在线建模方法。此建模方法基于以下思想,首先提出基于中心粒群算法的截集模糊C-均值聚类算法并对TS模糊模型进行模型结构离线辨识,确定模型的结构和前件部分参数的初始值;然后应用解耦扩展卡尔曼滤波算法进行后件参数在线辨识,同时对前件辨识结果进行精确修正。最后,对煤气炉、500MW机组及气化炉等热工过程进行仿真计算表明本方法具有精度高、计算量小等优点。 展开更多

关键词 TS模糊模型 截集模糊C-均值聚类 解耦扩展卡尔曼滤波 热工过程 辨识建模

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多时相遥感影像变化检测算法研究

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作者 余银峰 贾振红 +2 位作者 覃锡忠 杨杰 庞韶宁 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期25-27,共3页

本文首次将非下采样Contourlet变换和上下截集模糊Kohonen聚类网络相结合,提出了一种无监督的多时相遥感影像变化检测算法。该算法采用非下采样Contourlet变换提取与对数比图像中的每个像素相对应的多尺度和多方向纹理,并采用上下截集模... 本文首次将非下采样Contourlet变换和上下截集模糊Kohonen聚类网络相结合,提出了一种无监督的多时相遥感影像变化检测算法。该算法采用非下采样Contourlet变换提取与对数比图像中的每个像素相对应的多尺度和多方向纹理,并采用上下截集模糊Kohonen聚类网络将这些多尺度和多方向纹理分为变化类与未变化类两类,最终得到变化检测图像。实验结果表明,与传统方法相比,对于高斯和斑点噪声,该算法具有更高的抗噪性能和检测精确度。 展开更多

关键词 非下采样CONTOURLET变换 上下截集模糊kohonen聚类网络 多尺度多方向 多时相遥感影像

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一种基于三维直方图和RFKCN的图像分割方法 被引量：7

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作者 陈子阳 王保平 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期1556-1562,共7页

该文提出了一种基于三维直方图和抑制式模糊Kohonen聚类网络(RFKCN)的图像分割方法.该方法分为2步,第1步是像素的模糊化,通过模糊均值和模糊中值构造两幅冗余图像;第2步是通过冗余图像和原始图像组成一个三维特征矢量集,并利用RFKCN聚... 该文提出了一种基于三维直方图和抑制式模糊Kohonen聚类网络(RFKCN)的图像分割方法.该方法分为2步,第1步是像素的模糊化,通过模糊均值和模糊中值构造两幅冗余图像;第2步是通过冗余图像和原始图像组成一个三维特征矢量集,并利用RFKCN聚类网络对该特征矢量集进行聚类,从而达到图像分割的目的.由于新方法不仅利用了图像像元点的灰度分布信息,而且充分考虑了像元点之间的灰度相关信息及其模糊信息,构造出三维特征空间,根据各信息间的竞争性、冗余性和互补性,进行有效的融合,增加了聚类分割的精确度.理论分析和实验表明,该方法具有良好的分割性能. 展开更多

关键词 图像分割 三维直方图 边缘检测 抑制式模糊kohonen聚类网络

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一种基于视觉感知特性的图象纹理分割方法 被引量：2

15

作者 王晓丹 赵荣椿 吴崇明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第15期52-54,共3页

基于视觉感知多分辨率、多通道特性、并行性和模糊性，提出了一种基于视觉感知特性的图象纹理分割方法，它由2D最佳正交极可分方向滤波器特征提取，改进的模糊Kohonen聚类网络（IFKCN）特征聚类粗分割、粗分割结果的细化等几个步骤组成... 基于视觉感知多分辨率、多通道特性、并行性和模糊性，提出了一种基于视觉感知特性的图象纹理分割方法，它由2D最佳正交极可分方向滤波器特征提取，改进的模糊Kohonen聚类网络（IFKCN）特征聚类粗分割、粗分割结果的细化等几个步骤组成。实验结果表明了方法的有效性。 展开更多

关键词 方向滤波 模糊kohonen聚类网络 图象处理 图象纹理分割 视觉感知特性

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基于不完全树结构小波变换及FKCN的纹理分割 被引量：2

16

作者 王晓丹 赵荣椿 吴崇明 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 2001年第1期26-29,共4页

提出了一种新的不完全树结构小波变换用于纹理特征提取 ,提出了一种与人类视觉过程相一致的多分辨率多通道纹理分析方法 ,它由 (1 )特征提取 :使用不完全树结构小波变换抽取纹理特征 ;(2 )基于模糊 Kohonen聚类网络的特征粗分类 :使用... 提出了一种新的不完全树结构小波变换用于纹理特征提取 ,提出了一种与人类视觉过程相一致的多分辨率多通道纹理分析方法 ,它由 (1 )特征提取 :使用不完全树结构小波变换抽取纹理特征 ;(2 )基于模糊 Kohonen聚类网络的特征粗分类 :使用缩减的特征向量对网络进行训练 ,得到粗分割结果 ;(3)粗分割结果的细化等几部分构成。 展开更多

关键词 纹理分割 不完全树结构小波变换 模糊kohonen 聚类网络(FKCN)

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一种基于视觉感知特性及IFKCN的图象纹理分割方法

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作者 王晓丹 赵荣椿 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期31-34,共4页

提出了一种基于视觉感知特性及改进的模糊 Kohonen聚类网络的图象纹理分割方法 ,它由 2 D最佳正交极可分方向滤波器特征提取 ,特征图象的四叉树平滑 ,改进的模糊 Kohonen聚类网络 (IFKCN)特征聚类及边缘确定四部分组成。

关键词 图象分割 图象纹理分割 方向滤波 视觉感知特性 模糊kohonen聚类网络IFKCN

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