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采用混合策略联合优化的模糊C-均值聚类信息熵点云简化算法 被引量:1
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作者 黄鹤 黄佳慧 +2 位作者 刘国权 王会峰 高涛 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期214-226,共13页
针对传统聚类算法处理点云简化问题时精度低、耗时长且易丢失特征信息等问题,提出了一种基于动态精英自适应混合策略的鹈鹕算法(DEAMPOA)与加权熵法联合优化的模糊C-均值聚类(FCM)信息熵点云简化算法。采用动态自适应种群混合策略,同时... 针对传统聚类算法处理点云简化问题时精度低、耗时长且易丢失特征信息等问题,提出了一种基于动态精英自适应混合策略的鹈鹕算法(DEAMPOA)与加权熵法联合优化的模糊C-均值聚类(FCM)信息熵点云简化算法。采用动态自适应种群混合策略,同时融合了精英反向化思路,显著提升了鹈鹕优化算法(POA)的收敛趋势和全局寻优能力,提高了寻找FCM最优聚类中心的成功率;利用DEAMPOA结合加权熵法对FCM进行优化,提高鲁棒性的同时增强了搜索精度,得到较好的聚类结果;在8种UCI标准数据集上与4种算法对比进行聚类性能评估实验,验证了所提方法综合性能优越;将所提方法与信息熵融合,并应用在三维点云KITTI数据集简化中。实验结果表明:与包围框简化法、随机采样简化法和特征选择简化法对比,所提方法全局误差简化前后点集之间平均欧式距离(MED)指标分别降低了2.25%、6.93%、5.74%,点云简化效果最优且运行速度满足要求。 展开更多
关键词 c-均值 鹈鹕优化算法 点云简化 信息熵
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改进模糊聚类语义分割声环境功能区划图
2
作者 曾宇 姚琨 秦勤 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第2期210-215,共6页
声环境功能区划多采用地理信息系统进行研究,但公开发布的声环境功能区划方案中的文字和图片无法直接用于地理信息系统分析。首先提出改进模糊C均值聚类超像素方法,对声环境功能区划图进行语义分割以获取声功能区信息。接着采用简单线... 声环境功能区划多采用地理信息系统进行研究,但公开发布的声环境功能区划方案中的文字和图片无法直接用于地理信息系统分析。首先提出改进模糊C均值聚类超像素方法,对声环境功能区划图进行语义分割以获取声功能区信息。接着采用简单线性迭代聚类构建超像素,提取声环境功能区划图特征矩阵,基于K-means++改进模糊C均值聚类算法,语义分割超像素粒化的声环境功能区划图,并以声功能区面积占比计算结果偏差为评价指标,分析超像素尺度对分割结果的影响。然后基于不同图像特征矩阵构建方法和聚类中心初始化方法,使用模糊C均值聚类、高斯混合模型聚类、K-medoids聚类语义分割声环境功能区划图,最后比较不同组合方案的声功能区面积占比计算结果偏差,验证方法的有效性。 展开更多
关键词 声学 声环境功能区划图 彩色图像分割 模糊C均值 简单线性迭代 K-means++算法
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引导模糊C均值聚类算法在联合反演综合解释中的应用
3
作者 陈易周 刘江 +2 位作者 涂齐催 李炳颖 娄敏 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期865-874,共10页
不同地球物理方法的反演结果常常存在差异,根据不同方法的联合反演结果得到最终合理解释是了解地下结构的关键。为此,提出了一种引导式模糊C均值(FCM)聚类算法,即在FCM聚类算法的基础上,结合现有地质认识,引入先验约束信息指导聚类中心... 不同地球物理方法的反演结果常常存在差异,根据不同方法的联合反演结果得到最终合理解释是了解地下结构的关键。为此,提出了一种引导式模糊C均值(FCM)聚类算法,即在FCM聚类算法的基础上,结合现有地质认识,引入先验约束信息指导聚类中心的确定,对地球物理联合反演结果进行综合定量解释,旨在降低传统人工解释的主观性和局限性。模型测试表明,与传统FCM聚类技术相比,引导FCM聚类技术效果更好,特别是处理复杂地质结构的反演数据时,能够有效地区分不同地质体。实际数据的应用结果证明了引导FCM聚类技术在多属性地球物理联合反演结果综合解释中的应用潜力较大。该技术不仅提升了地球物理数据解释的科学性,而且为地下资源勘探提供了一个更可靠和精确的工具。 展开更多
关键词 模糊C均值 联合反演 综合解释 先验约束信息 多属性
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可能性模糊C-均值聚类新算法 被引量:34
4
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 模糊c-均值 可能性c-均值 可能性模糊c-均值
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改进的模糊C-均值聚类方法 被引量:12
5
作者 牛强 夏士雄 +1 位作者 周勇 张磊 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期1257-1259,1272,共4页
该文针对模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点的缺陷,将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中,其中对传统遗传算法的编码方案、遗传算子约束条件及适应值函数等方面进行改进,提出了一种基于改进遗传算法的模糊聚类方法。实验... 该文针对模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点的缺陷,将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中,其中对传统遗传算法的编码方案、遗传算子约束条件及适应值函数等方面进行改进,提出了一种基于改进遗传算法的模糊聚类方法。实验表明,将改进的遗传算法与FCM算法结合起来进行聚类分析,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,比单一使用FCM算法进行聚类分析的效果要好。 展开更多
关键词 C均值算法 模糊 遗传算法 优化计算
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一种改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法 被引量:13
6
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-均值算法 FCM算法 遗传算法 迭代步数 运行时间
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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
7
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 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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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
8
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) 模糊 矢量量化 说话人识别 语音特征 语音识别
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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
9
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 自组织神经网络 区间值模糊
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基于模糊C-均值聚类和支持向量机的大坝安全变形预警模型及应用 被引量:5
10
作者 范振东 崔伟杰 +1 位作者 杨孟 张毅 《水电能源科学》 北大核心 2014年第12期71-74,共4页
针对传统大坝安全变形预警模型预报精度不高的问题,提出了一种基于模糊C-均值聚类(FCM)与支持向量机(SVM)相结合的混合建模方法,该方法利用FCM算法将训练集划分为具有不同聚类中心的子集,运用SVM对每一类子集进行训练和建模,并针对FCM... 针对传统大坝安全变形预警模型预报精度不高的问题,提出了一种基于模糊C-均值聚类(FCM)与支持向量机(SVM)相结合的混合建模方法,该方法利用FCM算法将训练集划分为具有不同聚类中心的子集,运用SVM对每一类子集进行训练和建模,并针对FCM的聚类有效性问题,介绍了聚类数c和模糊加权指数m的参数自适应算法。将所提出的混合模型与标准支持向量机模型进行比较,可知本文模型的精度和泛化能力均得到了一定程度的提高。 展开更多
关键词 大坝安全 预警模型 模糊c-均值 支持向量机 有效性
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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
11
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
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遗传+模糊C-均值混合聚类算法 被引量:23
12
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 混合算法 遗传算法 模糊c-均值算法
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基于模糊C-均值的增量式聚类算法 被引量:22
13
作者 王洪春 彭宏 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2007年第6期156-157,161,共3页
给出了一种新的基于FCM的聚类算法,能根据由数据的分布的特性自动获取要聚类的数目,在新增数据后,可以进行增量式聚类,结果对孤立点不敏感,并能完成FCM不具备的非球型或椭球型分布的数据集的聚类,实验结果显示算法的有效性和优越性。
关键词 数据挖掘 模糊c-均值算法 增量式算法
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基于模糊C-均值聚类航天图像分割方法的研究 被引量:4
14
作者 赵冬 赵光恒 王天慧 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期1667-1674,共8页
在图像分割领域,模糊C-均值聚类算法得到了广泛的应用,但存在计算量大、易受噪声影响、目标与背景对比较弱时对边界处的像素分辨能力低等问题。针对以上问题对标准模糊C-均值聚类算法进行了改进:利用一维灰度直方图来降低计算量;并在此... 在图像分割领域,模糊C-均值聚类算法得到了广泛的应用,但存在计算量大、易受噪声影响、目标与背景对比较弱时对边界处的像素分辨能力低等问题。针对以上问题对标准模糊C-均值聚类算法进行了改进:利用一维灰度直方图来降低计算量;并在此基础上,考虑每一层灰度级的邻域像素之间的空间一致性;然后,构造特征散度来重构聚类算法的目标函数。最后用一幅测试图像和两幅航天高分辨率图像对改进的方法进行试验,结果表明,对于削弱上述问题的影响,算法较标准模糊C-均值聚类算法有较大提高。 展开更多
关键词 图像分割 模糊c-均值 特征散度 空间一致性
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模糊C-均值聚类图像分割算法的一种改进 被引量:24
15
作者 李琳 范九伦 赵凤 《西安邮电大学学报》 2014年第5期56-60,共5页
针对传统模糊C-均值聚类算法对含噪图像分割时未充分考虑空间信息的问题,提出一种改进的模糊C-均值聚类算法,将图像的局部和非局部两种空间信息引入到模糊C-均值聚类算法的目标函数中,以使两种空间信息在含噪图像分割中发挥互补作用。... 针对传统模糊C-均值聚类算法对含噪图像分割时未充分考虑空间信息的问题,提出一种改进的模糊C-均值聚类算法,将图像的局部和非局部两种空间信息引入到模糊C-均值聚类算法的目标函数中,以使两种空间信息在含噪图像分割中发挥互补作用。将改进算法应用于不同含噪图像的分割实验,结果表明图像像素的均方误差均比改进前有所降低。 展开更多
关键词 图像分割 模糊c-均值 局部空间信息 非局部空间信息
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基于模糊c-均值算法和遗传算法的新聚类方法 被引量:6
16
作者 郭海湘 诸克军 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期93-96,共4页
为了得到最佳聚类数和相应的每一类中的样本 ,文中首先介绍了一种新聚类方法 ,用该方法构造了一个既考虑类与类之间的分散程度、又考虑同一类紧凑程度的目标评价函数 ;再运用模糊c -均值算法 (FCM )进行迭代 ,求得每一类的中心和隶属度... 为了得到最佳聚类数和相应的每一类中的样本 ,文中首先介绍了一种新聚类方法 ,用该方法构造了一个既考虑类与类之间的分散程度、又考虑同一类紧凑程度的目标评价函数 ;再运用模糊c -均值算法 (FCM )进行迭代 ,求得每一类的中心和隶属度值 ;然后运用遗传算法搜索全局极值点 ;最后运用该算法对我国全要素生产力进行了模糊分类 . 展开更多
关键词 模糊 模糊c-均值 遗传算法
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边坡稳定性分类评价的同伦模糊C-均值聚类算法 被引量:3
17
作者 文建华 周翠英 +1 位作者 黄林冲 程晔 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期1457-1461,共5页
针对单一模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心初值敏感性问题,引入同伦理论,提出了同伦模糊C-均值聚类算法。以三峡库岸研究程度较高的36个边坡为对象,采用同伦模糊C-均值聚类算法对边坡的稳定性进行分类,研究边坡最佳分类级数和算法的收... 针对单一模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心初值敏感性问题,引入同伦理论,提出了同伦模糊C-均值聚类算法。以三峡库岸研究程度较高的36个边坡为对象,采用同伦模糊C-均值聚类算法对边坡的稳定性进行分类,研究边坡最佳分类级数和算法的收敛性、可靠性。边坡聚类结果研究表明,同伦模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心的选取没有明显的依赖性,是一个具有全局最优解的聚类方法,其结果明显好于单一模糊C-均值聚类算法。 展开更多
关键词 同伦理论 模糊c-均值算法 边坡稳定性分
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一种改进的模糊C-均值聚类算法 被引量:8
18
作者 曹易 张宁 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2012年第4期351-354,共4页
由于现有模糊C-均值聚类算法固有的局限性,本文提出了一种改进的模糊C-均值聚类算法.首先用概率密度函数来确定初始聚类中心点和聚类数,其次用竞争学习思想提出使对手增加抑制因子来修改隶属度得到加快收敛速度的效果,最后提出用一个类... 由于现有模糊C-均值聚类算法固有的局限性,本文提出了一种改进的模糊C-均值聚类算法.首先用概率密度函数来确定初始聚类中心点和聚类数,其次用竞争学习思想提出使对手增加抑制因子来修改隶属度得到加快收敛速度的效果,最后提出用一个类内差异与类间差异兼备的新的有效性指标来作为迭代条件的目标函数.通过实验获取参数的最优取值范围,通过与经典模糊C-均值聚类算法的比较,证明了该改进算法不仅加快了收敛速度,而且在聚类结果的质量上有一定程度的提高. 展开更多
关键词 模糊c-均值 概率密度 隶属度 有效性指标
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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
19
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-均值算法 图像分割 模糊 遗传算法 FCM
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基于模糊核C-均值聚类分析的HRRP识别 被引量:3
20
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-均值算法 一维距离像 特征提取 有效性函数 核函数
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