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一种改进的模糊C均值聚类算法 总被引：1，自引：1，他引：0
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. 相似文献
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以术语标准中的分类为基础建立模型,是实现质量管理信息化系统通用化模型的一种思路。文章在术语国际标准提供的术语分类体系基础上,提出了一个印制电路组件制造质量控制系统模型的总体框架,并在分析国际术语标准对产业界信息化发展反应的同时,针对质量管理实例评估了标准术语的应用情况。 相似文献
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