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模糊聚类算法

本专题为模糊聚类算法相关文档资料,可适用于二级分类(三级分类)领域,主题内容包含改进的快速模煳聚类图像分割算法,0基于模煳聚类的彩色图像分割算法,基于FCM的快速模煳聚类算法研究等
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  • 第26卷 第8期 计 算 机 仿 真 2009年8月 文章编号:1006—9348(2009)08—0212—04 改进的快速模糊聚类图像分割算法 李志梅 ,肖德贵 (1.湖南大学计算机通信学院,湖南 长沙 410082; 2.桂林航天工业[立即查看]

  • 模糊图像分割 论文 ·计算技术与自动化· 基于模糊聚类的彩色图像分割算法 潘红艳 (温州大学计算机科学与工程学院,浙江 温州 325000) 摘 要:提出了基于 HSV空间的模糊聚类彩色图像分割算法。运用模糊 C方法(FcM fzzy cs[立即查看]

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    2011-12-14

    LiDAR第 21卷 第 2期 2007年4月 电子测量与仪器学报 JOURNAL OF ELECTRONIC MEASUREMENT AND NSTRUMENT If.21 Ⅳ0.2 · 15 · 基于 FCM 的快速模糊聚类算法研究 匡[立即查看]

  • 第 18卷.第 Q期 2008年 10月 计 算 机 技 术 与发 展 ∞ M P1玎ER,rECHN0 0GY I凸IND DEVEL0PM匪NT V01.18 No.10 Oct. 2008 一 种基于用户需求的加权模糊聚类分析算法 岑[立即查看]

  • 南昌大学硕士学位论文基于模糊聚类的图像分割算法研究姓名:王洪蕾申请学位级别:硕士专业:通信与信息系统指导教师:王平20091229摘要摘要图像分割是图像分析、识别和理解的基础,是图像技术研究的热点和焦点,其分割结果的好坏直接影响到图像分析的[立即查看]

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    2017-09-20

    模糊聚类分析算法研究摘 要 摘要 聚类就是按照事物间的相似性进行区分和分类的过程,在这一过程中没有教师指导,因此是一种无监督的分类。聚类分析则是用数学方法研究和处理所给定对象的分类。传统的聚类分析是一种硬划分,它把每个待辨识的对象严格地划分[立即查看]

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    2017-10-22

    模糊C均值聚类算法关于模糊C均值聚类 聚类是这样一个过程, 它将特征向量以自组织的模式分组 到类中。假设{ (q): q= 1, , Q}是一组特征向量的集合, 每个 特征向量 (q) = ( 1(q) , , N (q) )有N 个组件。[立即查看]

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    2011-06-03

    第25卷第 6期 2004年1月 微 计 算 机 应 用 MICROCOMPUTER APPLICATIONS V01.25,No.6 NOV.,2004 基于MATLAB的模糊聚类分析的传递方法 唐庭安 陈 新 陈新度 (广东工业大学机电[立即查看]

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    2011-04-25

    第22卷 Vo1.22 第2期 No.2 重 庆 工 学 院 学 报(自然科学) Jora of Chogqig Istitte of Techoogy(Natra Sciece) 2008年 2月 Feb.2008 模糊 c均值聚类算法 [立即查看]

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    2017-11-13

    离群模糊核聚类算法1000-9825/2004/15(07)1021~2004JoraofSoft-ware软件,,o1.15.No.7 离群模糊核聚类算法 沈红斌1,2,王士同H,吴小俊, (江南大学信息学院,江苏无锡214036) (华[立即查看]

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    2017-10-23

    [研讨]模糊c均值聚类算法关于模糊C均值聚类聚类是这样一个过程, 它将特征向量以自组织的模式分组 到类中。假设{ (q): q= 1, , Q}是一组特征向量的集合, 每个 特征向量 (q) = ( 1(q) , , N (q) )有N 个[立即查看]

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    2017-10-22

    改进的模糊C均值聚类算法改进的模糊 C-均值聚类算法 关 庆,邓赵红,王士同 GUAN Qig,DENG Zhaohog,WANG Shitog江南大学 信息工程学院,江苏 无锡 214122Schoo of Iformatio Techo[立即查看]

  • 模糊C均值聚类算法的实现215111957浅谈模糊 C 均值聚类算法的并行化研究 摘 要: 使用 Ite Parae Ampifier 高性能工具,针对模糊 C 均值聚类算法在多核平台的性能问题,找出串行程序的热点和并发性,提出并行化设计方[立即查看]

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    2017-10-22

    一种新的模糊C均值聚类算法,, 第自然科学版卷 第期 河南大学学报 ,, , ,:,,, ,:,,,年月,:,, , ,,,:~,,:,;,,,,,,;,,,~,,:;,:;,,,,,,,,,,, !,,,,:,,,一种新的模糊 均值聚类算[立即查看]

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    2014-03-24

    模糊聚类算法Sadaaki Miyamoto, Hidetomo Ichihashi, Katshiro HodaAgorithms for Fzzy CsterigStdies i Fzziess ad Soft Comptig, Vom[立即查看]

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    2014-04-04

    matlab是一个计算简便,使用方便的无敌高级软件。模糊聚类算法分析及程序实现 山东工业职业学院 彭丽英 董佳佳 摘要:本文详细介绍了模糊聚类算法的产生过程以及应用模糊聚类算法进行模糊分析的 ASP 代码,最后通过一个具体的实例,对模糊聚类[立即查看]

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    2017-11-19

    一种改进的模糊核聚类算法第 26 卷第 3 期 西 华 大 学 学 报 〃 自 然 科 学 版年 5 月 2007 Vo126 ,No13 May 2007 Jo r a of Xiha U iversit y 〃Nat ra Sciece[立即查看]

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    2017-11-19

    多核模糊聚类算法的研究多核模糊聚类算法的研究 第39卷第5期 2009年9月 中国海洋大学 PERIoDICALOFOCEANUNIVERSITYOFCHINA 39(5):1047,1050 Sep.,2009 多核模糊聚类算法的研究 赵[立即查看]

  • 特征空间属性加权模糊核聚类算法特征空间属性加权模糊核聚类算法 第26卷第8期 2006年8月 计算机应用 CompterAppicatios V0_26No.8 Ag.2006 文章编号:1001—9081(2006)08—1888—02 [立即查看]

  • 《农业网络信息))2o04年第 5期 交流园地 析 算 法 的 L A B 语 言 实 现 所,南宁 530004) 摘 要:在 Matab平台上实现了模糊聚类分析算法的编制,并通过此程序对南宁华侨投资区农业经济类型进行区划, 为模糊聚类分[立即查看]

  • 你懂的!模糊C-均值(FCM)聚类算法的实现 模糊C-均值(FCM)聚类算法的实现 摘 要:传统的FCM算法能够将靠近边界的具有固有形状的两个簇合并成为一个大的簇。然而,对于一些稍微复杂的数据,如果没有其它的像去除小簇之类的机制的话,FCM[立即查看]

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    2017-10-23

    模糊C均值聚类算法及实现_0模糊C均值聚类算法及实现 摘要:模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法。 Fzzy c-Meas Csterig Agorithm ad Impemetatio Abstract: Fzzy csterig[立即查看]

  • 【word】 多核模糊聚类算法的研究多核模糊聚类算法的研究 第39卷第5期 2009年9月 中国海洋大学 PERIoDICALOFOCEANUNIVERSITYOFCHINA 39(5):1047,1050 Sep.,2009 多核模糊聚类[立即查看]

  • 数学建模用到的各种算法,特别经典第 30 卷第 9 期 电 子 与 信 息 学 报 Vo.30No.9 2008[立即查看]

  • 基于不同粒子群算法的模糊C均值聚类算法的比较//.paper.ed - 1 - 中国科技论文在线 C 均值聚类算 基于不同粒子群算法的模糊 法的比较 黄新建* 作者简介:黄新建,(1986-),男,硕士研究生,主要研究方向为粒子群优化算法及[立即查看]

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    2011-11-19

    实习报告,资料!基于模糊聚类分析的环境绩效评价研究一、环境绩效评价的研究现状  目前,学术界和理论界对环境绩效评价已经有了一些研究。联合国贸易与发展会议在1998年的一份报告中提出了一套环境绩效评价指标,从环境影响最终指标、潜在环境影响的风[立即查看]

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    2013-05-16

    模糊聚类分析模糊聚类分析模糊聚类分析模糊矩阵模糊矩阵模糊矩阵模糊矩阵间的关系及并、交、余运算模糊矩阵的合成模糊矩阵的转置模糊矩阵的λ-截矩阵模糊矩阵 设R = (rij)m×,若0≤rij≤1,则称R为模糊矩阵. 当rij只取0或[立即查看]

  • 遗传算法改进的模糊C-均值聚类MATLAB源码模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点,为了克服该缺点,将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中,由遗传算法得到初始聚类中心,再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最优分类结果,本文提[立即查看]

  • 基于广义熵的加权模糊聚类算法研究HEBEI UNIVERSITY 密 级 分 类 号 学校代码10075 学 号20091313 硕士学位论文 基于广义熵的加权模糊聚类算法研究 学 位 申 请 人刘智斌 指 导 教 师李 凯 教授 学 位 [立即查看]

  • 第39卷第5期应用科技Vo.39,No.52012年10月AppiedScieceadTechoogyOct.2012doi:10.3969/j.iss.1009-671X.201205022网络出版地址:http://www.cki.et[立即查看]

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