期刊文献+
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于分治法的高维大数据集模糊聚类算法 被引量:5
1
作者 王宝文 阎俊梅 +1 位作者 刘文远 石岩 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第24期60-62,共3页
将高维的大数据集随机分成若干个子集,对每个子集聚类采用一种基于遗传算法的高维数据模糊聚类方法。该方法引入了一个模糊非相似矩阵来表示高维样本之间的非相似程度,并将高维样本随机初始化到二维平面,利用遗传算法迭代优化二维样本... 将高维的大数据集随机分成若干个子集,对每个子集聚类采用一种基于遗传算法的高维数据模糊聚类方法。该方法引入了一个模糊非相似矩阵来表示高维样本之间的非相似程度,并将高维样本随机初始化到二维平面,利用遗传算法迭代优化二维样本的坐标值,实现二维样本之间的欧氏距离向样本间的模糊非相似度的趋近。将得到的最优的二维样本用模糊C-均值聚类(FCM)算法聚类,克服了聚类有效性对高维样本空间分布的依赖。实验仿真表明,该算法有较好的聚类效果,且极大地提高了聚类的速度。 展开更多
关键词 模糊聚类 分治法 遗传算法 模糊非相似矩阵 大数据集 高维
在线阅读 下载PDF
基于遗传算法的高维数据模糊聚类 被引量:2
2
作者 王宝文 阎俊梅 +1 位作者 刘文远 石岩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第16期191-192,221,共3页
提出了一种基于遗传算法的高维数据模糊聚类方法。引入了一个模糊非相似矩阵来表示高维样本之间的非相似程度,并将高维样本初始化到二维平面。利用遗传算法进行迭代优化二维样本的坐标值,实现二维样本之间的欧氏距离向样本间的模糊非相... 提出了一种基于遗传算法的高维数据模糊聚类方法。引入了一个模糊非相似矩阵来表示高维样本之间的非相似程度,并将高维样本初始化到二维平面。利用遗传算法进行迭代优化二维样本的坐标值,实现二维样本之间的欧氏距离向样本间的模糊非相似度的趋近,使高维样本映射到二维平面。最后将得到的最优的二维样本利用模糊C-均值聚类(FCM)算法聚类,克服了聚类有效性对高维样本空间分布的依赖。实验仿真表明利用该方法有较好的聚类效果,且比用FCM算法直接聚类收敛速度快。 展开更多
关键词 模糊聚类 模糊非相似矩阵 遗传算法 高维数据
在线阅读 下载PDF
利用隶属函数宽度的模糊插值推理方法 被引量:3
3
作者 李霞 李瑞华 石岩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第11期139-141,203,共4页
提出了一种基于隶属函数的宽度的模糊推理方法,该方法应用范围广,使用于所有正规的凸模糊集,能够保证结果的正规性和凸性,而且能够很好地推广到多输入情况。
关键词 模糊推理 规则库 稀疏模糊规则库 凸模糊集合的宽度
在线阅读 下载PDF
稀疏规则库条件下的模糊推理方法
4
作者 李霞 李瑞华 +1 位作者 张敬敏 石岩 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第8期1901-1905,共5页
当模糊规则库是稀疏型时,利用Kóczy线性插值推理方法不能保证推理结论的正规性和凸性,为了解决这一问题,石岩曾提出了插值推理方法的推理条件,当满足这些条件时利用Kóczy线性插值推理方法得到的推理结论也满足正规性和凸性;... 当模糊规则库是稀疏型时,利用Kóczy线性插值推理方法不能保证推理结论的正规性和凸性,为了解决这一问题,石岩曾提出了插值推理方法的推理条件,当满足这些条件时利用Kóczy线性插值推理方法得到的推理结论也满足正规性和凸性;但是这些条件却限制了模糊推理系统的应用,而且如果多次推理中在同一输入点遇到稀疏情况,必须进行相同的计算才能得到正确的推理结果,这样增加了系统的计算量,降低了系统的速度和效率。因此提出了一种新的稀疏模糊推理方法,不仅能够简单的给出正确的推理结果,还能在相应的位置增加规则,提高规则库的紧密程度。 展开更多
关键词 模糊推理 规则库 稀疏模糊规则库 模糊集合的相似度 近似推理方法
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部