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基于蚁群模糊聚类算法的图像边缘检测,黄红星,苗京,本文提出了一种基于蚁群动态模糊聚类算法的图像边缘检测。算法将蚁群算法与模糊C均值聚类有机的结合,实现了基于改进的目标函数��
针对模糊C-均值聚类算法过度依赖初始聚类中心的选取,从而易受孤立点和样本分布不均衡的影响而陷入局部最优状态的不足,提出一种基于自适应权重的模糊C-均值聚类算法。该算法采用高斯距离比例表示权重,在每一次
论文研究-基于模糊聚类的无权值风险综合评判算法.pdf, 风险评估通过分析不确定的风险因素得到确定的风险评价, 如果存在多个风险, 需要实施风险聚合. 传统风险聚合方法依赖风险权值, 在分布式环境中
为了解决传统聚类由于缺少有效指导而导致图像分割结果不理想的问题,将半监督方法引入到多目标进化模糊聚类算法中,提出了一种基于半监督的多目标进化模糊聚类。图像分割算法通过构造基于半监督的类内紧致性函数和类
水资源调度是水库运行管理的中心环节和复杂的过程。水库优化调度是涉及入径流、工农业供水、发电等多目标决策问题。运用三库DSS结构设计由数据库、模型库、管理策略方法库和业务操作4部分模块组成的水库资源优化
针对态势评估中评估因素的不确定性、模糊性和模糊集划分、隶属函数需事先给定以及忽略了数据分布特点对评估结果影响的问题,提出了基于最佳聚类准则的多级模糊综合评判态势评估方法。根据最佳聚类准则得到最佳聚类数
应用DFA方法对电子器件噪声信号进行分析,研究结果发现电迁移噪声信号存在着复杂的关联性,导致DFA谱线在不同尺度下关联指数会发生变化且存在着转折点。在器件的电迁移信号分析中,可以发现随着老化时间的增长
基于加权模糊C均值聚类的遥感图像增强,汤晓春,,针对遥感图像在成像过程中受传感器性能下降、大气扰动等因素影响,遥感信息提取困难以及精度不高等问题,本文提出了一种基于加权模�
为解决现有密度聚类算法中参数设置依赖经验、复杂密度环境下聚类精度不高等问题,提出了基于簇间最大密度连通点进行密度簇分割与合并的模糊聚类方法。基于高斯混合模型计算数据点密度,形成高维离散密度空间,通过低
模糊聚类是一种应用广泛的数据分析和建模的无监督方法,但该算法受离群点影响较大,并且没有考虑样本数据中各维特征对聚类贡献程度的不同。针对这两个问题,提出了基于两种加权方式的聚类算法,该算法定义了一种新的
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