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基于加权改进模糊C均值聚类的欠定混合矩阵估计
被引量：
5
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作者
孙建军
徐岩
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第6期1769-1773,共5页
语音欠定混合矩阵估计问题中,针对模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、易受噪声点干扰、鲁棒性差的缺陷,提出一种基于加权的进化规划与FCM相结合的改进算法(WE-FCM)。首先,利用进化规划(EP)算法强大的搜索能力优化FCM得到基于...
语音欠定混合矩阵估计问题中,针对模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、易受噪声点干扰、鲁棒性差的缺陷,提出一种基于加权的进化规划与FCM相结合的改进算法(WE-FCM)。首先,利用进化规划(EP)算法强大的搜索能力优化FCM得到基于进化规划的FCM算法(EP-FCM),以获得较佳的初始聚类中心;然后,利用局部离群点检测(LOF)算法对EP-FCM加权以降低噪声点的影响。通过仿真实验得出,所提算法在源信号数为3路和4路时归一化均方误差值与偏离角度值均远小于经典的K均值聚类(K-means)算法、K-Hough、基于遗传算法的FCM算法(GAFCM)和基于密度峰值的FCM算法(FDP-FCM)。实验结果表明,所提算法明显提高了FCM算法的鲁棒性和混合矩阵的估计精度。
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关键词
模糊C均值聚类
算法
进化规划
算法
局部离群点检测算法
加权
混合矩阵估计
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题名
基于加权改进模糊C均值聚类的欠定混合矩阵估计
被引量：
5
1
作者
孙建军
徐岩
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第6期1769-1773,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61461024)。
文摘
语音欠定混合矩阵估计问题中,针对模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、易受噪声点干扰、鲁棒性差的缺陷,提出一种基于加权的进化规划与FCM相结合的改进算法(WE-FCM)。首先,利用进化规划(EP)算法强大的搜索能力优化FCM得到基于进化规划的FCM算法(EP-FCM),以获得较佳的初始聚类中心;然后,利用局部离群点检测(LOF)算法对EP-FCM加权以降低噪声点的影响。通过仿真实验得出,所提算法在源信号数为3路和4路时归一化均方误差值与偏离角度值均远小于经典的K均值聚类(K-means)算法、K-Hough、基于遗传算法的FCM算法(GAFCM)和基于密度峰值的FCM算法(FDP-FCM)。实验结果表明,所提算法明显提高了FCM算法的鲁棒性和混合矩阵的估计精度。
关键词
模糊C均值聚类
算法
进化规划
算法
局部离群点检测算法
加权
混合矩阵估计
Keywords
Fuzzy C-Means clustering(FCM)algorithm
Evolutionary Programming(EP)algorithm
Local Outlier Factor(LOF)algorithm
weighting
mixing matrix estimation
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于加权改进模糊C均值聚类的欠定混合矩阵估计
孙建军
徐岩
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020
5
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