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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
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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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模糊C-均值聚类分析的黑龙江省大豆种植业战略分区研究 被引量:1
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作者 孙立娜 左鹏 +1 位作者 于金平 苏睿 《大豆科技》 2014年第2期10-17,共8页
基于黑龙江省大豆总产量、大豆总种植面积、大豆化肥(农药)施用量、以及气候因素(全年地表总积温、全年总降水量、全年光照)等影响因子,构建黑龙江省大豆种植业战略分区指标体系,采用模糊C-均值聚类算法为区划方法,对黑龙江省大豆种植... 基于黑龙江省大豆总产量、大豆总种植面积、大豆化肥(农药)施用量、以及气候因素(全年地表总积温、全年总降水量、全年光照)等影响因子,构建黑龙江省大豆种植业战略分区指标体系,采用模糊C-均值聚类算法为区划方法,对黑龙江省大豆种植业进行战略分区。研究结果将黑龙江省富锦市、海伦市、讷河县等6个县市分为大豆主产区,将克山县,宝清县,五大连池等7个县市分为大豆高产区,将穆棱市,密山市,庆安县等23个县市分为大豆中产区,将呼兰区,方正县,木兰县等43个县市分为大豆低产区。为黑龙江省大豆产业发展的进一步研究,高效利用现有土地资源,实现大豆产业腾飞提供科学决策依据。 展开更多
关键词 黑龙江 大豆种植业 战略分区 模糊c-均值聚类算法
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基于模糊核C-均值聚类分析的HRRP识别 被引量:3
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作者 单凯晶 肖怀铁 朱俊 《电光与控制》 北大核心 2010年第5期42-45,共4页
由于雷达目标及其所处环境的复杂性,导致目标之间的关系往往是非线性的,因此,基于核方法的模式识别方法被广泛应用于雷达目标识别中。在对模糊核C-均值聚类算法深入研究的基础上,提出一种基于模糊核C-均值聚类的高分辨距离像识别算法。... 由于雷达目标及其所处环境的复杂性,导致目标之间的关系往往是非线性的,因此,基于核方法的模式识别方法被广泛应用于雷达目标识别中。在对模糊核C-均值聚类算法深入研究的基础上,提出一种基于模糊核C-均值聚类的高分辨距离像识别算法。该算法针对特征提取后一维距离像数据的特点,采用组合核函数以降低由于数据属性数值过大造成的权重过大对识别效果的影响;同时,算法可以在训练过程中通过有效性函数自适应地确定最佳聚类数目。仿真实验结果表明,基于组合核函数的识别算法同基于传统的高斯核的算法都能有效识别雷达目标,但前者具有更高的目标识别率。 展开更多
关键词 模糊c-均值聚类算法 一维距离像 特征提取 有效性函数 核函数
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模糊C均值地震属性聚类分析 被引量:20
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作者 杨培杰 印兴耀 张广智 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期322-324,347,共4页
地震多属性聚类分析是进行储层预测的有效工具。本文提出了基于模糊C均值的地震属性聚类方法,该方法可以将多种地震属性进行分析从而生成有效的特征图,它可以寻找各个类的最优聚类中心,并给出样本点属于每一类的隶属度。此算法是一个简... 地震多属性聚类分析是进行储层预测的有效工具。本文提出了基于模糊C均值的地震属性聚类方法,该方法可以将多种地震属性进行分析从而生成有效的特征图,它可以寻找各个类的最优聚类中心,并给出样本点属于每一类的隶属度。此算法是一个简单迭代过程,且算法的关键取决于两个参数:其一是聚类数要远小于聚类样本的总个数;其二是加权参数要适中,过大或过小均不利于聚类效果的改善。模型试验和实际资料的应用表明了该方法原理简单且算法鲁棒性好,具有很好的实际应用价值。 展开更多
关键词 地震属性 聚类分析 模糊C均值
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基于模糊c-均值聚类的微阵列基因表达数据分析 被引量:8
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作者 宫改云 毛用才 +1 位作者 高新波 刘三阳 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期291-295,共5页
微阵列技术已成为染色体研究的主要工具,但是它所面临的挑战是如何对海量数据进行分析.利用模糊c 均值聚类对这些数据进行分析,从而发现有差异的基因表达.结果表明,模糊聚类是一种用来为微阵列基因表达数据寻找有差异的基因表达的一种... 微阵列技术已成为染色体研究的主要工具,但是它所面临的挑战是如何对海量数据进行分析.利用模糊c 均值聚类对这些数据进行分析,从而发现有差异的基因表达.结果表明,模糊聚类是一种用来为微阵列基因表达数据寻找有差异的基因表达的一种有用工具. 展开更多
关键词 模糊c-均值聚类 微阵列基因表达数据 差异基因表达 微阵列DNA芯片
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满足本地差分隐私的混合噪音感知的模糊C均值聚类算法
6
作者 张朋飞 程俊 +4 位作者 张治坤 方贤进 孙笠 王杰 姜茸 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第3期739-757,共19页
在大数据和物联网应用中,本地差分隐私(LDP)技术用于保护聚类分析中的用户隐私,但现有方法要么在LDP下交互式地进行聚类,需要消耗大量隐私预算,要么没有同时考虑到聚类数据中蕴含的表示数据质量的高斯噪音以及为满足LDP保护的拉普拉斯噪... 在大数据和物联网应用中,本地差分隐私(LDP)技术用于保护聚类分析中的用户隐私,但现有方法要么在LDP下交互式地进行聚类,需要消耗大量隐私预算,要么没有同时考虑到聚类数据中蕴含的表示数据质量的高斯噪音以及为满足LDP保护的拉普拉斯噪音,致使聚类精度低下。同时,对于衡量用户提交数据和簇心之间的距离选择较为武断,没有充分利用到用户提交的噪音数据中蕴含的噪音模式。为此,该文创新性地提出一种满足LDP的混合噪音感知的模糊C均值聚类算法(mnFCM),该算法的主要思想是同时建模用户上传数据中蕴含的表示用户质量的高斯噪音以及为保护用户数据注入的拉普拉斯噪音,进而设计出混合噪音感知的距离替代传统的欧式距离,来衡量样本数据与簇心间的相似性。特别地,在mnFCM中,该文首先设计了混合噪音感知的距离计算方法,在此基础上给出算法新的目标函数,并基于拉格朗日乘子法设计了求解方法,最后理论上分析了求解算法的收敛性。该文进一步理论分析了mnFCM的隐私、效用和复杂度,分析结果表明所提算法严格满足LDP、相对于对比算法更接近非隐私下的簇心以及和非隐私算法具有接近的复杂度。在两个真实数据集上的实验结果表明,mnFCM在满足LDP下,聚类精度提高了10%~15%。 展开更多
关键词 聚类分析 隐私保护 本地差分隐私 模糊C均值聚类 拉普拉斯机制
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基于模糊C-均值聚类法和粒子群优化算法的江西省无水港选址分析 被引量:3
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作者 徐兵 束斌 《南昌大学学报(工科版)》 CAS 2018年第4期403-408,共6页
从经济因素、交通因素、政治因素角度出发研究江西省11个市建立无水港的潜力,建立含9个评价指标的评价指标体系。给出了基于粒子群优化算法求解模糊目标C-均值聚类模型的求解步骤,然后将模糊C-均值聚类模型与粒子群优化算法相结合,建立... 从经济因素、交通因素、政治因素角度出发研究江西省11个市建立无水港的潜力,建立含9个评价指标的评价指标体系。给出了基于粒子群优化算法求解模糊目标C-均值聚类模型的求解步骤,然后将模糊C-均值聚类模型与粒子群优化算法相结合,建立江西省无水港选址的聚类模型,并进行求解,得到江西省无水港选址的3类聚类中心、以及江西省11个市归属3类聚类中心的录属度,进而将江西省11个市分为3类。从多经济重心联动发展视角,建议江西省近期应从第2类城市(九江、赣州、吉安、宜春、抚州、上饶)之中选址来建设无水港,从而推动江西省整体经济的发展;从区域平衡发展视角,建议应对第3类城市(景德镇、萍乡、新余、鹰潭)加大交通基础设施建设、大力发展物流产业等,促进地区经济的平衡。 展开更多
关键词 无水港 模糊c-均值聚类模型 粒子群优化算法 选址规划
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基于模糊C均值算法的电力变压器聚类分析 被引量:4
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作者 刘丁源 裴磊 +4 位作者 魏炯 高华锋 蔺庚立 王勇 郭海涛 《能源与环保》 2021年第6期224-228,共5页
为有效处理电力变压器观测数据,提升电力变压器检修计划的针对性,提出了基于模糊C均值算法的电力变压器大数据的聚类分析方法。该方法使用主成分分析方法对电力变压器的观测参数进行压缩,得到4个主要参数,然后基于所确定的主要参数使用... 为有效处理电力变压器观测数据,提升电力变压器检修计划的针对性,提出了基于模糊C均值算法的电力变压器大数据的聚类分析方法。该方法使用主成分分析方法对电力变压器的观测参数进行压缩,得到4个主要参数,然后基于所确定的主要参数使用模糊C均值算法对观测数据进行无监督分类,对所得聚类进行解释从而确定检修的优先级。实验过程展示了使用该方法的具体操作步骤,表明了该方法具备提升电力变压器检修针对性的潜力。 展开更多
关键词 聚类分析 模糊C均值 主成分分析 电力变压器 检修
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可能性模糊C-均值聚类新算法 被引量:34
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作者 武小红 周建江 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1996-2000,共5页
模糊C-均值聚类(FCM)对噪声数据敏感和可能性C-均值聚类(PCM)对初始类中心非常敏感易导致一致性聚类.可能性模糊C-均值聚类(PFCM)综合了FCM和PCM算法并且克服了这些缺点.但是PFCM必须先运行FCM来计算参数.提出一种新的PCM算法,新的PCM... 模糊C-均值聚类(FCM)对噪声数据敏感和可能性C-均值聚类(PCM)对初始类中心非常敏感易导致一致性聚类.可能性模糊C-均值聚类(PFCM)综合了FCM和PCM算法并且克服了这些缺点.但是PFCM必须先运行FCM来计算参数.提出一种新的PCM算法,新的PCM算法利用协方差矩阵来计算参数衡量了数据集的紧凑程度且无须先运行FCM,在新的PCM和FCM基础上提出了新PFCM算法,该算法无须事先运行FCM以计算参数,减少了算法运算时间.对数据集的测试实验结果表明了提出的新算法能同时产生模糊隶属度和典型值,减少聚类时间,同时具有更好的分类准确率. 展开更多
关键词 模糊聚类 模糊c-均值聚类 可能性c-均值聚类 可能性模糊c-均值聚类
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基于模糊c-均值的设备性能退化评估方法 被引量:19
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作者 潘玉娜 陈进 李兴林 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1794-1797,共4页
为了更好地实现基于状态的维护模式,提出了一种基于模糊c-均值聚类的性能退化评估方法.该方法以正常状态和失效时刻的数据为基础,建立智能评估模型,以待测数据隶属于正常状态的程度作为退化指标.以6307滚动轴承为研究对象,对其疲劳寿命... 为了更好地实现基于状态的维护模式,提出了一种基于模糊c-均值聚类的性能退化评估方法.该方法以正常状态和失效时刻的数据为基础,建立智能评估模型,以待测数据隶属于正常状态的程度作为退化指标.以6307滚动轴承为研究对象,对其疲劳寿命加速试验中全寿命周期的性能退化进行评估,结果验证了该方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 模糊c-均值聚类 性能退化评估 轴承
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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:24
11
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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基于核模糊C-均值和EM混合聚类算法的遥感图像分割 被引量:5
12
作者 王民 张鑫 +2 位作者 贠卫国 卫铭斐 王静 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2017年第12期999-1005,共7页
针对聚类算法在应用中分割速度慢、抑制噪声能力弱等问题,本文提出一种基于核模糊C-均值(Kernel Fuzzy Cmeans,KFCM)和融合期望最大化(EM)算法混合聚类的遥感图像分割。首先给原始KFCM算法引入隐含变量来对像素预定义类别,然后利用EM算... 针对聚类算法在应用中分割速度慢、抑制噪声能力弱等问题,本文提出一种基于核模糊C-均值(Kernel Fuzzy Cmeans,KFCM)和融合期望最大化(EM)算法混合聚类的遥感图像分割。首先给原始KFCM算法引入隐含变量来对像素预定义类别,然后利用EM算法评价预定义的类别是否最优,以此完成对遥感图像的聚类分割。在利用EM算法进行评价时,对KFCM引入空间邻域信息,采用惯性权重对其初始化参数进行优化增强算法效率。与传统的聚类分割方法进行比较,研究结果表明,该方法速度快、效果好、精度也能满足应用要求,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 遥感图像 模糊c-均值 EM 空间邻域 惯性权重
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一种改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法 被引量:13
13
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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基于区间值模糊逻辑神经元的区间值模糊C-均值聚类神经网络 被引量:7
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作者 李文化 王智顺 +1 位作者 谢维信 何振亚 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第10期99-103,共5页
本文提出了一种基于区间值模糊逻辑神经元的三层前馈自组织神经网络模型,用来实现区间值模糊C-均值聚类分析.网络第一、二层神经元的输入、输出和权连接取值属于区间值模糊集I[0,1].第一层神经元为区间值线性神经元;第二层为区间值模... 本文提出了一种基于区间值模糊逻辑神经元的三层前馈自组织神经网络模型,用来实现区间值模糊C-均值聚类分析.网络第一、二层神经元的输入、输出和权连接取值属于区间值模糊集I[0,1].第一层神经元为区间值线性神经元;第二层为区间值模糊相等神经元,其功能是实现输入样本与各类的匹配运算.本文采用区间值模糊相等关系作为匹配的指标为了定义区间值模糊相等神经元,本文在点值模糊相等关系的基础上推导了区间值模糊相等关系的计算方法;第三层神经元为模糊竞争神经元,各神经元的输出代表输入样本的模糊分类结果此外.本文提出了一种区间值模糊竞争学习算法用于区间值模糊C-均值聚类神经网络的训练. 展开更多
关键词 c-均值聚类 自组织神经网络 区间值模糊
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对手抑制式模糊C-均值算法 被引量:18
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作者 魏立梅 谢维信 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第7期63-66,共4页
从竞争学习的角度提出模糊C 均值算法中隶属度的新解释 ,并基于隶属度的新解释提出对手抑制式模糊C 均值算法 .理论分析和实验表明 :对手抑制式模糊C 均值算法提高了模糊C
关键词 模糊c-均值算法 隶属度 竞争学习
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模糊c-均值算法在区域土壤预测制图中的应用 被引量:16
16
作者 檀满枝 陈杰 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期571-577,共7页
基于模糊c-均值算法和地统计学空间插值,在面积约为1km2的研究区内进行区域土壤预测制图。研究结果表明:根据研究区123个剖面和土钻样点,通过分析它们在形态学上的特征和定量属性,建立了9类诊断特征土层。通过FCM算法模型,获得4类最佳... 基于模糊c-均值算法和地统计学空间插值,在面积约为1km2的研究区内进行区域土壤预测制图。研究结果表明:根据研究区123个剖面和土钻样点,通过分析它们在形态学上的特征和定量属性,建立了9类诊断特征土层。通过FCM算法模型,获得4类最佳分类数,模糊指数为1.7。类别数目与研究区受地形、母质和土地利用方式影响的主要成土过程决定的土纲下土壤类型数目一致。将经过对称对数比转换的隶属度成分数据进行单一模糊类别隶属度土壤预测制图,4种类别土壤在空间上具有明显的渐变过渡特征,制图结果较理想。在单一类别隶属度土壤图的基础上生成最大隶属度土壤图,与常规土壤调查土壤图具有共同参比的基础。 展开更多
关键词 模糊逻辑 模糊c-均值算法 对称对数比转换 土壤空间预测制图
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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
17
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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遗传+模糊C-均值混合聚类算法 被引量:23
18
作者 陈金山 韦岗 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第2期210-215,共6页
本文提出了一种新的结合遗传算法(GA)和模糊C^-均值算法(FCM)的混合聚类算法(HCA)。它通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索,达到快速收敛至全局最优解,较好地解决了GA在达到全局最优解前收敛慢和FCM算法容易陷入局部极小的问题。... 本文提出了一种新的结合遗传算法(GA)和模糊C^-均值算法(FCM)的混合聚类算法(HCA)。它通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索,达到快速收敛至全局最优解,较好地解决了GA在达到全局最优解前收敛慢和FCM算法容易陷入局部极小的问题。三组不同分布类型的数据聚类实验表明,该算法具有较好的通用性和有效性。 展开更多
关键词 混合聚类算法 遗传算法 模糊c-均值算法
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基于小波和模糊C-均值聚类算法的汽油机爆震诊断研究 被引量:7
19
作者 王彦岩 杨建国 宋宝玉 《内燃机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期56-59,64,共5页
提出了一种小波变换和模糊C-均值聚类相结合的汽油机爆震诊断方法,并对某汽油机进行了爆震试验,利用小波变换方法从汽油机振动信号中提取了轻微爆震特征。以振动信号小波变换后的特征子带信号为样本信号,以特征子带信号的4个时域参数作... 提出了一种小波变换和模糊C-均值聚类相结合的汽油机爆震诊断方法,并对某汽油机进行了爆震试验,利用小波变换方法从汽油机振动信号中提取了轻微爆震特征。以振动信号小波变换后的特征子带信号为样本信号,以特征子带信号的4个时域参数作为燃烧模式特征值,利用模糊C-均值聚类方法对燃烧模式进行分类,用贴近度方法进行爆震诊断。结果表明:小波结合模糊C-均值聚类方法能够利用振动信号有效地分类燃烧模式,并能诊断出轻微爆震。 展开更多
关键词 内燃机 汽油机 爆震诊断 小波变换 模糊c-均值聚类
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粗糙模糊C-均值算法及其在图像聚类中的应用 被引量:6
20
作者 王丹 吴孟达 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期76-80,共5页
提出一种新的粗糙模糊C均值算法(RFCM),该算法基于粗糙集的上、下近似的概念改进了FCM的目标函数,从而改变了隶属度函数的分布,使得隶属度函数的分布更加合理,同时RFCM的时间复杂性比FCM更低。将RFCM用于图像的聚类,相对于FCM算法,图像... 提出一种新的粗糙模糊C均值算法(RFCM),该算法基于粗糙集的上、下近似的概念改进了FCM的目标函数,从而改变了隶属度函数的分布,使得隶属度函数的分布更加合理,同时RFCM的时间复杂性比FCM更低。将RFCM用于图像的聚类,相对于FCM算法,图像的边缘更光滑,同时对初始隶属度矩阵敏感度更低。该算法具有较好的稳定性,是一种实用的算法。 展开更多
关键词 粗糙集 模糊c-均值算法 粗糙模糊c-均值算法
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