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FCM聚类算法中模糊加权指数m的优化被引量：7: 1; 作者石海霞叶水生《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第5期62-64,73,共4页; 研究模糊加权指数m对FCM(Fuzzy c-means)算法的聚类性能的影响,从划分熵入手提出了变权划分熵的概念,并基于模糊决策理论提出了一种最优加权指数m*的选取方法。该方法利用小的目标函数值和小的变权划分熵对应好的数据分类结果这一特性,... 展开更多; 关键词模糊加权指数 FCM 变权划分熵模糊决策; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应模糊加权指数的FCM聚类测量图像分割方法被引量：5: 2; 作者李晓冰《红外技术》 CSCD 北大核心 2013年第3期146-149,共4页; 针对采用FCM聚类进行测量图像分割时,模糊加权指数难以确定的问题,通过分析FCM聚类原理,依据测量图像分割的具体要求,根据加权指数对不同模糊聚类过程的作用程度,提出了一种基于自适应模糊加权指数的FCM聚类测量图像分割方法。实验结果... 展开更多; 关键词图像分割 FCM聚类模糊加权指数收敛速度测量图像; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于子集测度的模糊加权指数进化计算方法: 3; 作者周丽娟王加阳《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第5期1777-1780,共4页; 为解决在模糊C-均值聚类应用过程中,模糊加权指数的确定缺乏理论依据和有效评价方法的问题,提出了一种基于子集测度的模糊加权指数进化计算方法。根据子集测度理论定义聚类有效性函数,在聚类过程中通过循环进化迭代计算聚类的有效性,并... 展开更多; 关键词模糊聚类模糊加权指数子集测度聚类有效性进化计算; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊相关度的模糊C均值聚类加权指数研究被引量：21: 4; 作者肖满生阳娣兰 +1 位作者张居武唐文评《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第A12期3388-3390,共3页; 在极小化模糊C均值(FCM)聚类目标函数的过程中,针对目前模糊加权指数m的确定缺乏理论依据和有效评价方法的问题,提出了一种基于模糊相关度的模糊加权指数计算方法。首先定义模糊相关度的聚类有效性函数,然后通过Gauss迭代计算FCM聚类有... 展开更多; 关键词模糊加权指数模糊C均值聚类有效性模糊相关度; 在线阅读下载PDF 职称材料

模糊C均值聚类区间型模糊化参数模型被引量：15: 5; 作者肖满生肖哲 +1 位作者文志强于惠钧《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期868-873,共6页; 针对经典模糊C均值聚类算法中模糊加权指数对聚类的影响及其取值范围不确定性问题,提出了一种区间型模糊加权指数的设计模型。分析该模型设计的理论依据及对聚类结果的影响,推导出包括模糊隶属度划分矩阵、模糊聚类中心等基于该模型的... 展开更多; 关键词模糊C均值区间型模糊加权指数模糊化参数不确定性; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名FCM聚类算法中模糊加权指数m的优化被引量：7: 1; 作者石海霞叶水生; 机构南昌航空大学计算机学院; 出处《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第5期62-64,73,共4页; 基金国家自然科学基金项目(60773055); 文摘研究模糊加权指数m对FCM(Fuzzy c-means)算法的聚类性能的影响,从划分熵入手提出了变权划分熵的概念,并基于模糊决策理论提出了一种最优加权指数m*的选取方法。该方法利用小的目标函数值和小的变权划分熵对应好的数据分类结果这一特性,将m的确定转化为一个带约束的非线性规划问题,从而确定最佳取值m*。实验结果表明该方法是非常有效和灵敏的。; 关键词模糊加权指数 FCM 变权划分熵模糊决策; Keywords Fuzzy weighted exponent FCM Variable weight partition entropy Fuzzy decision; 分类号 O159 [理学—基础数学] TV551.3 [水利工程—水利水电工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应模糊加权指数的FCM聚类测量图像分割方法被引量：5: 2; 作者李晓冰; 机构 [; 出处《红外技术》 CSCD 北大核心 2013年第3期146-149,共4页; 文摘针对采用FCM聚类进行测量图像分割时,模糊加权指数难以确定的问题,通过分析FCM聚类原理,依据测量图像分割的具体要求,根据加权指数对不同模糊聚类过程的作用程度,提出了一种基于自适应模糊加权指数的FCM聚类测量图像分割方法。实验结果表明:该算法可以减少聚类迭代次数,确保分类的准确性,提高图像分割质量。; 关键词图像分割 FCM聚类模糊加权指数收敛速度测量图像; Keywords image segmentation, FCM, coefficient of fuzzy weight, convergence rate, measurement image; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于子集测度的模糊加权指数进化计算方法: 3; 作者周丽娟王加阳; 机构湖南工业大学科技学院中南大学信息科学与工程学院; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第5期1777-1780,共4页; 基金湖南省科技厅计划基金项目(2008CK3083) 湖南省教育厅科研基金项目(09C352 09C339); 文摘为解决在模糊C-均值聚类应用过程中,模糊加权指数的确定缺乏理论依据和有效评价方法的问题,提出了一种基于子集测度的模糊加权指数进化计算方法。根据子集测度理论定义聚类有效性函数,在聚类过程中通过循环进化迭代计算聚类的有效性,并将其值反馈到模糊加权指数的变化中,使收敛到一个稳定解。通过实验得到的加权指数符合预期的结果,理论分析和实验结果表明了该方法的有效性。; 关键词模糊聚类模糊加权指数子集测度聚类有效性进化计算; Keywords fuzzy clustering fuzzy weighted exponent subset measuring clustering validity evolution computing; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊相关度的模糊C均值聚类加权指数研究被引量：21: 4; 作者肖满生阳娣兰张居武唐文评; 机构湖南工业大学科技学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第A12期3388-3390,共3页; 基金湖南省教育厅科研项目(09C339) 湖南省科技厅科技计划项目(2008CK3083); 文摘在极小化模糊C均值(FCM)聚类目标函数的过程中,针对目前模糊加权指数m的确定缺乏理论依据和有效评价方法的问题,提出了一种基于模糊相关度的模糊加权指数计算方法。首先定义模糊相关度的聚类有效性函数,然后通过Gauss迭代计算FCM聚类有效性并将其反馈到模糊加权指数的变化中,从而使m收敛到一个稳定的最优解。理论分析和实验结果表明,该算法是有效的,所得到加权指数m符合预期的结果。; 关键词模糊加权指数模糊C均值聚类有效性模糊相关度; Keywords fuzzy weighting exponent Fuzzy C-Means(FCM) clustering validity fuzzy relevance; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名模糊C均值聚类区间型模糊化参数模型被引量：15: 5; 作者肖满生肖哲文志强于惠钧; 机构湖南工业大学科技学院湖南工业大学计算机与通信学院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期868-873,共6页; 基金国家自然科学基金(61170102) 湖南省自然科学基金(13JJ9017) 湖南省教育厅科研项目(13C032)资助课题; 文摘针对经典模糊C均值聚类算法中模糊加权指数对聚类的影响及其取值范围不确定性问题,提出了一种区间型模糊加权指数的设计模型。分析该模型设计的理论依据及对聚类结果的影响,推导出包括模糊隶属度划分矩阵、模糊聚类中心等基于该模型的模糊化参数表示方法。理论分析和实验证明,区间型模糊化参数模型的设计在基于模糊划分的数据处理中取得了很好的效果。; 关键词模糊C均值区间型模糊加权指数模糊化参数不确定性; Keywords fuzzy C-Means（FCM） interval fuzzy weighted index fuzzifier parameter uncertainty; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	FCM聚类算法中模糊加权指数m的优化	石海霞叶水生	《计算机应用与软件》 CSCD	2009	7	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于自适应模糊加权指数的FCM聚类测量图像分割方法	李晓冰	《红外技术》 CSCD 北大核心	2013	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于子集测度的模糊加权指数进化计算方法	周丽娟王加阳	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2011	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于模糊相关度的模糊C均值聚类加权指数研究	肖满生阳娣兰张居武唐文评	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2010	21	在线阅读下载PDF 职称材料
5	模糊C均值聚类区间型模糊化参数模型	肖满生肖哲文志强于惠钧	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2015	15	在线阅读下载PDF 职称材料