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基于模糊C-均值聚类的最优量化器设计
引用本文:庄刘,曾艳.基于模糊C-均值聚类的最优量化器设计[J].四川师范大学学报(自然科学版),2010,33(4).
作者姓名:庄刘  曾艳
作者单位:中国民航飞行学院,计算机学院,四川,广汉,618307
摘    要:分布式估计融合是多传感器系统研究的一项重要内容.在实际应用中,各传感器观测的统计信息往往未知,同时,由于受到通讯带宽的限制,又需要对传感器的观测和估计进行有效的压缩编码.针对观测统计量的联合概率分布未知的多传感器分布式估计融合系统,利用V.Megalooikonomou等提出的直和估计思想,基于模糊C-均值聚类方法设计一种分站最优量化器,显著地改进了基于硬C-均值聚类方法设计量化器的融合效果.计算机模拟表明了此方法的有效性.

关 键 词:分布式估计  硬C-均值聚类  模糊C-均值聚类  直和估计

Design of the Optimal Quantizer Based on the Fuzzy C-means Cluster
ZHUANG Liu,ZENG Yan.Design of the Optimal Quantizer Based on the Fuzzy C-means Cluster[J].Journal of Sichuan Normal University(Natural Science),2010,33(4).
Authors:ZHUANG Liu  ZENG Yan
Abstract:
Keywords:
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