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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:30
1
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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基于多阶段的模糊C-均值算法的模糊聚类分析研究 被引量:7
2
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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利用模糊C-均值聚类分析法实现织物组织结构自动识别 被引量:1
3
作者 陈春升 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2006年第4期50-52,共3页
文章提出了一种新的有效的织物组织结构识别算法。用彩色扫描仪输入紧密织物组织的灰度图像并将其转换为数字文件,然后通过灰度图像形态学处理获得增强图像。基于纱线间隙和经纬纱交叉区的存在,通过一阶和二阶的统计量可获取4种区域结... 文章提出了一种新的有效的织物组织结构识别算法。用彩色扫描仪输入紧密织物组织的灰度图像并将其转换为数字文件,然后通过灰度图像形态学处理获得增强图像。基于纱线间隙和经纬纱交叉区的存在,通过一阶和二阶的统计量可获取4种区域结构特征。利用模糊C-均值聚类分析法得出识别经纬浮点的非监督的判别准则。实验材料包括平纹、斜纹和缎纹织物,实验结果表明这3种基础组织结构模式可以得到有效识别。 展开更多
关键词 组织结构 识别 灰度图像 模糊c-均值 聚类分析
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一种改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法 被引量:13
4
作者 安良 胡勇 +1 位作者 胡良梅 孟玲玲 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2003年第3期354-358,共5页
模糊C-均值(FCM)聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小,鉴于遗传算法(GA)的并行全局搜索能力,文章将遗传算法引入进来对FCM聚类算法加以改进,并对所提出的新算法与经典算法的迭代步数和运行时间进行比较。实验结果表明:... 模糊C-均值(FCM)聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小,鉴于遗传算法(GA)的并行全局搜索能力,文章将遗传算法引入进来对FCM聚类算法加以改进,并对所提出的新算法与经典算法的迭代步数和运行时间进行比较。实验结果表明:该算法与FCM聚类算法相比收敛速度更快,迭代步数更少。 展开更多
关键词 改进模糊c-均值聚类算法 fcm聚类算法 遗传算法 迭代步数 运行时间
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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
5
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)聚类法 模糊聚类 矢量量化 说话人识别 语音特征 语音识别
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基于遗传算法的模糊聚类分析 被引量:12
6
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-均值聚类(fcm) 聚类分析
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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:25
7
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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基于自适应模糊C-均值的增量式聚类算法 被引量:11
8
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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改进的模糊C-均值聚类算法 被引量:24
9
作者 关庆 邓赵红 王士同 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第10期27-29,88,共4页
为了克服模糊C-均值(FCM)聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点,提出了一种基于改进量子蚁群的模糊聚类算法。将量子计算原理和蚁群算法相结合来改进FCM算法。初期采用量子遗传算法生成信息素分布,后期利用蚁群算法的全局搜索... 为了克服模糊C-均值(FCM)聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点,提出了一种基于改进量子蚁群的模糊聚类算法。将量子计算原理和蚁群算法相结合来改进FCM算法。初期采用量子遗传算法生成信息素分布,后期利用蚁群算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免聚类陷入局部最优解。实验证明该算法保证了种群的多样性,有较好的全局收敛性,克服了模糊C-均值聚类算法的不足,能有效解决未成熟收敛的问题,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 聚类分析 模糊c-均值聚类 蚁群算法 量子计算
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改进的快速模糊C-均值聚类算法 被引量:13
10
作者 陈松生 王蔚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第10期167-169,共3页
为解决模糊C-均值(FCM)聚类算法在大数据量中存在的计算量大、运行时间过长的问题,提出了一种改进方法:先用多次随机取样聚类得到的类中心作为FCM算法的初始类中心,以减少FCM算法收敛所需的迭代次数;接着通过数据约减,压缩参与迭代运算... 为解决模糊C-均值(FCM)聚类算法在大数据量中存在的计算量大、运行时间过长的问题,提出了一种改进方法:先用多次随机取样聚类得到的类中心作为FCM算法的初始类中心,以减少FCM算法收敛所需的迭代次数;接着通过数据约减,压缩参与迭代运算的数据集,减少每次迭代过程的运算时间。该方法使FCM算法运算速度大大提高,且不影响算法的聚类效果。 展开更多
关键词 模糊聚类分析 模糊c-均值 多次随机取样 数据约减
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基于模糊核加权C-均值聚类的高光谱图像分类 被引量:19
11
作者 赵春晖 齐滨 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2016-2021,共6页
高光谱图像分类是高光谱数据分析的重要研究内容之一。模糊C-均值聚类算法因其算法简单、收敛速度快等优点受到广泛的关注。由于高光谱数据的维数较高,其光谱波段的非线性特性使得传统模糊C-均值聚类算法无法在原始空间得到较好的聚类... 高光谱图像分类是高光谱数据分析的重要研究内容之一。模糊C-均值聚类算法因其算法简单、收敛速度快等优点受到广泛的关注。由于高光谱数据的维数较高,其光谱波段的非线性特性使得传统模糊C-均值聚类算法无法在原始空间得到较好的聚类结果。另外,模糊C-均值聚类算法在计算聚类中心时,仅使用了各样本对聚类中心的隶属度,忽略了样本之间固有存在的空间分布特征。为此提出了模糊核加权C-均值聚类算法,在计算模糊核聚类中心时,根据样本的空间分布特征,为每个样本分配不同的权值,使得每个核聚类中心随着样本的不同而各有不同。标准数据和实际高光谱数据的实验结果均表明,相比较传统模糊C-均值均聚类算法,模糊核加权C-均值聚类算法在总体分类精度上有较大的提高。 展开更多
关键词 聚类分析 模糊c-均值聚类 非参数加权特征提取 样本空间分布
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基于免疫遗传算法的模糊C-均值聚类 被引量:9
12
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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基于遗传模糊C-均值聚类算法的图像分割 被引量:37
13
作者 徐月芳 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期549-553,共5页
将遗传算法 (GA)与模糊 C-均值聚类算法 (FCM算法 )相结合 ,并运用于图像分割 ,以期解决标准 FCM算法在图像分割中运算速度慢和对初始值依赖大的两大缺陷。首先对模糊聚类中心进行编码 ,然后依据 FCM算法的目标函数建立适应度函数 ,在... 将遗传算法 (GA)与模糊 C-均值聚类算法 (FCM算法 )相结合 ,并运用于图像分割 ,以期解决标准 FCM算法在图像分割中运算速度慢和对初始值依赖大的两大缺陷。首先对模糊聚类中心进行编码 ,然后依据 FCM算法的目标函数建立适应度函数 ,在适当的交叉率和变异率下 ,最终实现了基于遗传模糊 C-均值算法的图像分割。考虑在一维图像分割特征向量情况下 ,通过引入直方图统计特性 ,实现了遗传模糊 C-均值算法的快速运算。最后 ,运用真实的磨粒图像对算法进行了详细验证 ,并与标准 FCM算法进行了对比 ,分割实验表明了本文方法比标准 FCM算法具有更快的计算速度和更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 模糊c-均值聚类算法 图像分割 模糊聚类 遗传算法 fcm
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基于遗传搜索权重的模糊C-均值-VIKOR模型的绿色供应商选择 被引量:13
14
作者 徐建中 孙颖 孙晓光 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第4期159-163,共5页
针对绿色供应商数量增多带来巨大计算复杂性的问题,文章提出基于遗传启发式属性权搜索策略优化模糊C-均值(GW-FCM)与VIKOR相结合的绿色供应商选择模型。基于巩固数据挖掘技术,制定优化方案搜索属性权使FCM交替优化,在约束区间内改进属性... 针对绿色供应商数量增多带来巨大计算复杂性的问题,文章提出基于遗传启发式属性权搜索策略优化模糊C-均值(GW-FCM)与VIKOR相结合的绿色供应商选择模型。基于巩固数据挖掘技术,制定优化方案搜索属性权使FCM交替优化,在约束区间内改进属性权,由此得到合理的供应商划分。构建绿色供应商评价指标体系包括:绩效评价指标和环境评价指标,基于上述聚类方法分两步聚类,根据绩效评价值和环境评价值聚类确定最佳绿色供应商集群,最后采用VIKOR结合GA搜索的属性权对最佳绿色供应商集群进行最终排名。利用数据挖掘方法与多准则决策分析解决绿色供应商选择问题,有效降低选择复杂度和决策者工作量,案例分析说明了该方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 遗传算法(GA) 模糊c-均值(fcm) 属性权 VIKOR 绿色供应商
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基于粒子群和免疫克隆的模糊C-均值聚类 被引量:2
15
作者 刘福荣 高晓智 王常虹 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2009年第3期585-589,共5页
目的基于梯度下降的模糊聚类算法(FCM)选择最优解做改进,降低原FCM对初始值的敏感度,改进模糊C-均值算法,加快收敛速度,改善聚类的效果.方法该算法通过克隆选择改变粒子群优化算法(PSO)中群体的多样性,用PSO代替了FCM算法的基于梯度下... 目的基于梯度下降的模糊聚类算法(FCM)选择最优解做改进,降低原FCM对初始值的敏感度,改进模糊C-均值算法,加快收敛速度,改善聚类的效果.方法该算法通过克隆选择改变粒子群优化算法(PSO)中群体的多样性,用PSO代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程.结果算法具有很强的全局搜索能力,很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极值的缺陷,同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度.通过机器学习中的W ine和Iris数据对所提出的算法进行验证,取W ine样本数据为178个,条件属性为13,聚类类别数为3;Iris数据150个,条件属性个数为4,对这两类数据分别进行聚类分析,将试验结果与单纯的FCM和基于PSO的FCM比较,聚类的正确性有所提高.结论基于粒子群和免疫克隆的模糊C-均值聚类算法具有很强的全局搜索能力,提高了聚类的效果和效率. 展开更多
关键词 粒子群优化算法 聚类分析 克隆选择 模糊c-均值算法
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基于免疫克隆选择的模糊聚类分析 被引量:1
16
作者 刘福荣 高晓智 +1 位作者 王常虹 王巧灵 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2008年第3期62-65,共4页
模糊c-均值聚类(FCM)应用广泛,但它容易陷入局部最优,且对初始值很敏感。提出了一种基于免疫克隆选择算法的模糊聚类方法,首先,用克隆选择算法对模糊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,是一种有监督学习和... 模糊c-均值聚类(FCM)应用广泛,但它容易陷入局部最优,且对初始值很敏感。提出了一种基于免疫克隆选择算法的模糊聚类方法,首先,用克隆选择算法对模糊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,是一种有监督学习和无监督学习结合的一种算法,实验结果表明:该方法在一定程度上避免FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,使聚类更有效,更合理。 展开更多
关键词 克隆选择 模糊c-均值聚类 聚类分析
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基于改进QPSO的模糊C-均值聚类算法 被引量:3
17
作者 杨照峰 时合生 《现代电子技术》 2014年第7期118-120,共3页
针对模糊C-均值聚类算法容易陷入局部极值等缺陷,提出了基于改进QPSO的模糊C-均值聚类,算法利用QPSO的优点,并对量子门更新策略进行了改进。实验结果显示该算法提高了模糊聚类算法的聚类效果以及搜索能力,在全局寻优能力、跳出局部最优... 针对模糊C-均值聚类算法容易陷入局部极值等缺陷,提出了基于改进QPSO的模糊C-均值聚类,算法利用QPSO的优点,并对量子门更新策略进行了改进。实验结果显示该算法提高了模糊聚类算法的聚类效果以及搜索能力,在全局寻优能力、跳出局部最优能力、收敛速度等方面具有优势。 展开更多
关键词 模糊c-均值聚类 量子粒子群优化 聚类分析 量子门更新策略
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新型区间数据模糊C-均值聚类算法 被引量:4
18
作者 岳明道 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第13期157-160,共4页
在传统模糊C-均值聚类算法的基础上,提出了一种新型区间值数据模糊聚类算法。运用区间分割策略改进了区间距离的计算公式,成功解决了区间距离计算方法存在的缺陷。提出了区间值数据模糊聚类的数学模型,并拓广模糊C-均值算法对区间值数... 在传统模糊C-均值聚类算法的基础上,提出了一种新型区间值数据模糊聚类算法。运用区间分割策略改进了区间距离的计算公式,成功解决了区间距离计算方法存在的缺陷。提出了区间值数据模糊聚类的数学模型,并拓广模糊C-均值算法对区间值数据进行聚类。仿真验证了所提出算法的有效性。 展开更多
关键词 聚类分析 区间值数据 区间距离 模糊c-均值
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基于退火的状态转移式模糊C-均值聚类算法
19
作者 李霞 卢宗庆 谢维信 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期86-88,102,共4页
传统的模糊C -均值 (FCM)聚类是一种基于梯度下降的优化算法 ,该方法对初始化较敏感 ,且易陷入局部极小。借用模拟退火中系统温度的概念 ,提出基于退火的状态转移式模糊C -均值聚类方法 ,利用温度来控制类别中心的选取概率。实验结果表... 传统的模糊C -均值 (FCM)聚类是一种基于梯度下降的优化算法 ,该方法对初始化较敏感 ,且易陷入局部极小。借用模拟退火中系统温度的概念 ,提出基于退火的状态转移式模糊C -均值聚类方法 ,利用温度来控制类别中心的选取概率。实验结果表明 ,该方法可克服系统对数据集及初始解的敏感度 ,且能尽量避免陷入局部极小 ,而获得质量更优的解。 展开更多
关键词 聚类分析 模糊算法 退火算法 状态转移式 模糊c-均值聚类算法
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一种扩展的条件模糊C-均值聚类算法
20
作者 曾振东 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第13期22-26,共5页
在综合分析标准的模糊C-均值聚类算法和条件模糊C-均值聚类算法基础上,对模糊划分空间进行修改,进一步弱化模糊划分矩阵的约束,给出一种扩展的条件模糊C-均值聚类算法。算法的划分矩阵和原型不依赖于背景约束及模糊划分矩阵的隶属度总... 在综合分析标准的模糊C-均值聚类算法和条件模糊C-均值聚类算法基础上,对模糊划分空间进行修改,进一步弱化模糊划分矩阵的约束,给出一种扩展的条件模糊C-均值聚类算法。算法的划分矩阵和原型不依赖于背景约束及模糊划分矩阵的隶属度总和。实验结果表明:该算法可以得到不同的聚类原型,并具有很好的聚类效果。 展开更多
关键词 模糊C_均值聚类(fcm) 条件模糊c-均值聚类(Cfcm) 模糊划分矩阵
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