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基于模糊C-means聚类的地球化学数据分析被引量：1: 1; 作者孟海东管世明徐贯东《金属矿山》 CAS 北大核心 2012年第4期106-108,143,共4页; 采用数据挖掘技术中模糊C-means聚类算法,以地球化学元素为数据对象、样品分析结果为属性值,对某已知金矿区和锡矿区岩石样品的元素组合特征进行了分析。聚类分析得出的元素组合关系与已知地质资料相一致,表明模糊C-means聚类算法能够... 展开更多; 关键词数据挖掘模糊c-means聚类地球化学元素元素组合特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

雷达数据关联中动态加权模糊C-均值聚类算法研究被引量：1: 2; 作者张冰冰于洋 +1 位作者刘砚菊陈亮《现代雷达》 CSCD 北大核心 2013年第5期22-25,29,共5页; 针对雷达本身及测量的运动目标淹没在大量的杂波中而导致所测数据的不准确问题,文中对雷达测量的大量目标数据进行卡尔曼滤波,以减少数据关联时的计算冗余量;并对模糊C-均值(C-Means)聚类算法进行改进,改进后的算法利用实时目标航迹斜... 展开更多; 关键词航迹斜率变化率模糊c-means聚类算法加权的模糊c-means聚类算法曲线运动目标均方根误差; 在线阅读下载PDF 职称材料

HSI空间和改进C-means的彩色人民币号码分割方法被引量：2: 3; 作者闵晶妍陈红兵《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期119-124,共6页; 针对采集到的人民币号码图像都是彩色图像并携带有噪声这一现象,本文提出基于HSI空间和改进的C-means算法的人民币彩色号码图像分割方法。选用HSI颜色空间作为彩色分割空间,在HSI空间内,将HSI的3-D搜索问题转化为3个1-D的搜索问题,求取... 展开更多; 关键词人民币号码图像 HSI c-means聚类彩色图像分割; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ε邻域的三支决策聚类分析被引量：4: 4; 作者刘强施虹 +1 位作者王平心杨习贝《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第6期140-144,共5页; 传统的聚类方法大都是二支决策,即决策一个元素属于一个类或者不属于一个类。然而在处理不确定性信息时,强制将其中的元素划分到一个类中,往往容易带来较高的决策风险。三支决策聚类将确定的元素放入核心域中,将不确定的元素放入边界域... 展开更多; 关键词三支聚类邻域 K-MEANS聚类 k-medoid聚类 FUZZY c-means聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

AFCM聚类和张量不变量用于磁源多目标定位被引量：4: 5; 作者李青竹李志宁 +1 位作者石志勇范红波《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第20期2523-2537,共15页; 为了实现不同位置、磁矩和埋深的多个磁偶极子同步定位,提出通过自适应模糊c-means(Adaptive Fuzzy c-means Clustering,AFCM)聚类和张量不变量进行磁目标多源定位的方法。首先,在磁梯度张量系统的二维平面网格测量基础上,利用归一化磁... 展开更多; 关键词自适应模糊c-means聚类张量不变量多目标定位磁梯度张量测量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于并行Apriori的物流路径频繁模式研究被引量：6: 6; 作者曹菁菁任欣欣徐贤浩《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第11期257-264,共8页; 传统的频繁路径挖掘分析主要通过关联规则算法实现,但其在处理大型数据集时,会产生占用内存过多,数据处理速度慢等问题,对此提出一种基于Fuzzy c-means聚类算法的并行Apriori算法模型。该模型通过Fuzzy c-means算法完成对原始数据集的... 展开更多; 关键词大数据频繁路径 HADOOP FUZZY c-means聚类算法 APRIORI算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于各向异性扩散的图像分割算法研究: 7; 作者陈金林刘谢进《天津师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2013年第1期35-37,共3页; 针对煤矿井下图像对比度小、纹理不清晰和数据量大等问题,根据各向异性扩散在图像处理中具有良好的边缘保持与增强的作用,提出一种基于各向异性扩散的图像分割算法.首先在图像分割前对原图像进行各向异性扩散运算,在消除原图像噪声的同... 展开更多; 关键词图像分割各向异性扩散模糊C-均值(Fuzzy c-mean FCM)聚类边缘保持纹理特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊C-means聚类的地球化学数据分析被引量：1: 1; 作者孟海东管世明徐贯东; 机构内蒙古科技大学矿业工程学院维多利亚大学工程与科学学院; 出处《金属矿山》 CAS 北大核心 2012年第4期106-108,143,共4页; 基金教育部"春晖计划"合作项目(编号:Z2009-1-01041) 内蒙古自治区高等学校科学研究重点项目(编号:NJZZ11140); 文摘采用数据挖掘技术中模糊C-means聚类算法,以地球化学元素为数据对象、样品分析结果为属性值,对某已知金矿区和锡矿区岩石样品的元素组合特征进行了分析。聚类分析得出的元素组合关系与已知地质资料相一致,表明模糊C-means聚类算法能够客观、有效地发现地球化学元素的组合特征。同时,对位于内蒙古地区某多金属成矿带的地球化学采样数据进行了分析,根据聚类结果推断该地区是寻找金、银多金属矿产资源的目标区域。; 关键词数据挖掘模糊c-means聚类地球化学元素元素组合特征; Keywords Data mining Fuzzy c-means clustering Geochemical elements Combination characteristics of elements; 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

题名雷达数据关联中动态加权模糊C-均值聚类算法研究被引量：1: 2; 作者张冰冰于洋刘砚菊陈亮; 机构沈阳理工大学信息科学与工程学院; 出处《现代雷达》 CSCD 北大核心 2013年第5期22-25,29,共5页; 文摘针对雷达本身及测量的运动目标淹没在大量的杂波中而导致所测数据的不准确问题,文中对雷达测量的大量目标数据进行卡尔曼滤波,以减少数据关联时的计算冗余量;并对模糊C-均值(C-Means)聚类算法进行改进,改进后的算法利用实时目标航迹斜率的变化率对传统的模糊C-Means聚类算法进行动态加权,从而使模糊C-Means聚类算法的目标函数最优化,优化后的目标函数确定的聚类中心更加逼近目标的实际值,从而保证数据关联的准确度,并减少了计算时间,提高算法的效率。仿真实验表明,将文中基于目标航迹斜率变化率动态加权的模糊C-Means聚类算法应用于曲线运动目标的数据关联中,与传统的模糊C-Means聚类算法相比,可以提高数据关联准确度和效率。; 关键词航迹斜率变化率模糊c-means聚类算法加权的模糊c-means聚类算法曲线运动目标均方根误差; Keywords change rate of the slope of the target track fuzzy c-means clustering algorithm weighted fuzzy c-means clustering al-gorithm curve moving target root-mean square error; 分类号 TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名HSI空间和改进C-means的彩色人民币号码分割方法被引量：2: 3; 作者闵晶妍陈红兵; 机构襄樊学院物理与电子工程学院; 出处《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期119-124,共6页; 基金湖北省教育厅项目(人民币号码识别系统的算法研究Q20082508); 文摘针对采集到的人民币号码图像都是彩色图像并携带有噪声这一现象,本文提出基于HSI空间和改进的C-means算法的人民币彩色号码图像分割方法。选用HSI颜色空间作为彩色分割空间,在HSI空间内,将HSI的3-D搜索问题转化为3个1-D的搜索问题,求取图像在3个1-D方向上的灰度直方图,该方法根据图像当前点3×3邻域内每个像素灰度值与当前点灰度值差值的大小情况,确定聚类算法中当前点的灰度值p(m)的值,采用C-means聚类算法分别确定文字和非文字的聚类中心,利用欧式距离进行人民币号码前景和背景的聚类判断。该方法直接对彩色人民币号码图像进行分割,考虑了当前点与邻域像素点之间的相互关系,具有一定的自适应性。实验结果表明,提出的号码图像分割方法不受图像噪声和局部边缘变化的影响,且变换后数据量减少,易于计算,该方法对字母和数字的分割都有效,鲁棒性较强。; 关键词人民币号码图像 HSI c-means聚类彩色图像分割; Keywords RMB number image HSI c-means cluster color image segmentation; 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

题名基于ε邻域的三支决策聚类分析被引量：4: 4; 作者刘强施虹王平心杨习贝; 机构江苏科技大学计算机学院江苏科技大学理学院河北师范大学数学与信息科学学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第6期140-144,共5页; 基金国家自然科学基金(No.61503160 No.61572242) 江苏省高校自然科学基金(No.15KJB110004); 文摘传统的聚类方法大都是二支决策,即决策一个元素属于一个类或者不属于一个类。然而在处理不确定性信息时,强制将其中的元素划分到一个类中,往往容易带来较高的决策风险。三支决策聚类将确定的元素放入核心域中,将不确定的元素放入边界域中延迟决策,可以有效地降低决策风险。利用数学形态学中膨胀与腐蚀的思想,提出了一种使用样本的ε邻域将二支聚类转化为三支聚类的方法。该方法在二支聚类的结果上,利用每个类中元素的ε邻域收缩得到核心域,扩张得到边界域。在UCI数据集上的实验结果显示该方法可以降低聚类结果的DBI,提高聚类结果的平均轮廓系数和准确率。; 关键词三支聚类邻域 K-MEANS聚类 k-medoid聚类 FUZZY c-means聚类; Keywords three-way clustering neighborhood k-means clustering k-medoid clustering fuzzy c-means clustering; 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AFCM聚类和张量不变量用于磁源多目标定位被引量：4: 5; 作者李青竹李志宁石志勇范红波; 机构陆军工程大学车辆与电气工程系; 出处《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第20期2523-2537,共15页; 基金水下测控技术重点实验室基金项目(No.6142407190307) 军内科研项目。; 文摘为了实现不同位置、磁矩和埋深的多个磁偶极子同步定位,提出通过自适应模糊c-means(Adaptive Fuzzy c-means Clustering,AFCM)聚类和张量不变量进行磁目标多源定位的方法。首先,在磁梯度张量系统的二维平面网格测量基础上,利用归一化磁源强度和张量缩并的不变量改进倾斜角对目标二维分布区域进行预识别。然后,利用张量衍生不变关系定位方法计算识别区域内各节点处的磁偶极子初始位置三维坐标,这些坐标将在磁源的真实位置空间周围形成稠密点云。最后,AFCM聚类算法将对这些初始位置解集点云进行三维聚类并自动检测簇质心数目,估计的簇质心数即为目标数量,簇质心即为目标位置坐标,张量矩阵和位置矢量可用于目标磁矩计算。仿真数据集表明,在5 nT/m方差的高斯噪声环境下,对20个磁偶极子目标数目估计精度为100%,水平位置估计精度大于91.7%,埋深估计精度大于85.6%;实测中,在2.1 m×2.1 m和1.2 m×1.2 m测区内对多个小型磁铁的坐标估计偏差小于0.091 m。; 关键词自适应模糊c-means聚类张量不变量多目标定位磁梯度张量测量; Keywords adaptive fuzzy c-means clustering tensor invariants multi-target positioning magnetic gradient tensor measurement; 分类号 TH763 [机械工程—精密仪器及机械] TP212.9 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于并行Apriori的物流路径频繁模式研究被引量：6: 6; 作者曹菁菁任欣欣徐贤浩; 机构武汉理工大学物流工程学院华中科技大学管理学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第11期257-264,共8页; 基金国家自然科学基金重点国际(地区)合作与交流项目(No.71620107002) 国家自然科学基金青年项目(No.61502360); 文摘传统的频繁路径挖掘分析主要通过关联规则算法实现,但其在处理大型数据集时,会产生占用内存过多,数据处理速度慢等问题,对此提出一种基于Fuzzy c-means聚类算法的并行Apriori算法模型。该模型通过Fuzzy c-means算法完成对原始数据集的聚类分析,将同一区域的物流路径数据划分到内部相似度较高的数据类,并利用Apriori算法对各数据类中的频繁模式进行挖掘分析,进而获得各区域的物流频繁路径。同时通过Hadoop平台实现算法的并行化,有效提高算法运行效率和质量。通过对物流频繁路径的挖掘分析,使管理者更清楚货物流向,可为配送路径优化等决策提供支持。; 关键词大数据频繁路径 HADOOP FUZZY c-means聚类算法 APRIORI算法; Keywords big data frequent path Hadoop Fuzzy c-means clustering algorithm Apriori algorithm; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于各向异性扩散的图像分割算法研究: 7; 作者陈金林刘谢进; 机构淮南师范学院数学与计算科学系; 出处《天津师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2013年第1期35-37,共3页; 基金安徽省高等学校省级自然科学研究项目(KJ2011Z354) 淮南市科技计划资助项目(2011A08017); 文摘针对煤矿井下图像对比度小、纹理不清晰和数据量大等问题,根据各向异性扩散在图像处理中具有良好的边缘保持与增强的作用,提出一种基于各向异性扩散的图像分割算法.首先在图像分割前对原图像进行各向异性扩散运算,在消除原图像噪声的同时,更好地划分了图像的边缘和纹理区域;然后提取图像的纹理特性运用到聚类算法中,从而对图像进行分割.实验证明:与未经扩散处理的分割算法相比,基于各向异性扩散的图像分割算法不仅改善了分割效果,而且提高了计算速度.; 关键词图像分割各向异性扩散模糊C-均值(Fuzzy c-mean FCM)聚类边缘保持纹理特征; Keywords image segmentation anisotropic diffusion fuzzy c-mean clustering edge preservation texture characteristic; 分类号 TP391.72 [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	基于模糊C-means聚类的地球化学数据分析	孟海东管世明徐贯东	《金属矿山》 CAS 北大核心	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	雷达数据关联中动态加权模糊C-均值聚类算法研究	张冰冰于洋刘砚菊陈亮	《现代雷达》 CSCD 北大核心	2013	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	HSI空间和改进C-means的彩色人民币号码分割方法	闵晶妍陈红兵	《光电工程》 CAS CSCD 北大核心	2012	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于ε邻域的三支决策聚类分析	刘强施虹王平心杨习贝	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2019	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	AFCM聚类和张量不变量用于磁源多目标定位	李青竹李志宁石志勇范红波	《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于并行Apriori的物流路径频繁模式研究	曹菁菁任欣欣徐贤浩	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2019	6	在线阅读下载PDF 职称材料
7	一种基于各向异性扩散的图像分割算法研究	陈金林刘谢进	《天津师范大学学报（自然科学版）》 CAS	2013	0	在线阅读下载PDF 职称材料