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41.
一种改进的Fuzzy c—means聚类算法 总被引:2,自引:0,他引:2
该文提出了一种改进的fuzzy c-means算法(MFCM)。此算法是将传统算法(FCM)直接对样本集聚类变为对特征集聚类,从而极大提高了fuzzy c-means的速度,证明了MCM与FMC在分类效果上的等价性,且MFCM较FCM有较低的时间复杂性,讨论了MFCM与FMC空间复杂性的关系。最后数值实验证实了结论。 相似文献
42.
灰铁件冷却曲线计算机辅助分析武忠,王祥生,孙国雄,肖柯则(东南大学机械工程系,南京210018)(内蒙古工业大学,呼和浩特010062)凝固转变后组织的不同,必然在冷却曲线上存在差异.对冷却曲线的分析,在铸件质量控制、组织性能预测上有重要意义[1,2... 相似文献
43.
作者在灰度FP形态算子的最大最小表示的基础上给出了它们的位串实现结构。论文说明了灰度FP形态算子可以通过一个二进制处理电路的K次叠代使用而实现,此外K为输入信号二进制码的位数,其硬件复杂度为O(k),该数字实现结构上简单且模块化,适合VLSI实现。 相似文献
44.
在介绍灰色模型(GM)建模的基础上,把预测控制的思想引入到模糊控制器中。模糊控制器的两个输入变量为设定值,与灰色预测模型的输出值之间比较得到预测误差及其预测误差的变化率。并根据过程状态提出了一种预测步长自调整的模糊决策机制,进一步改善系统的控制性能,即把由模糊决策器得到的预测步长作为灰色预测模型的一个输入来控制。仿真结果表明,该方法具有良好的控制性能和实用价值。 相似文献
45.
空间数据挖掘技术 总被引:5,自引:0,他引:5
安德智 《河北理工学院学报》2006,28(1):50-54,74
空间数据挖掘是数据挖掘的一个分支,在地理信息系统、遥感、导航、环境研究以及许多使用空间数据的领域中有着广泛的应用。阐述空间数据挖掘的定义、特点、体系结构与一般过程,介绍空间数据挖掘的方法和知识表达方法,指出空间数据挖掘的主要研究方向,提出开发空间数据挖掘系统的几点思考。 相似文献
46.
直接依靠人的理解判断对内容进行分类,需花费大量的时间与精力,为了解决文本内容的自动聚类问题,该文在信息系统理论与自组织神经网络理论的指导下,利用智能技术得出了内容的分类结构。提出了基于智能聚类的内容分类方法,利用自组织神经网络的学习算法进行内容的聚类,并根据所提出的方法设计了基于智能聚类的内容分类示范系统,进行了应用研究,验证了该方法的有效性。 相似文献
47.
48.
We propose a new clustering algorithm that assists the researchers to quickly and accurately analyze data. We call this algorithm Combined Density-based and Constraint-based Algorithm (CDC). CDC consists of two phases. In the first phase, CDC employs the idea of density-based clustering algorithm to split the original data into a number of fragmented clusters. At the same time, CDC cuts off the noises and outliers. In the second phase, CDC employs the concept of K-means clustering algorithm to select a greater cluster to be the center. Then, the greater cluster merges some smaller clusters which satisfy some constraint rules.Due to the merged clusters around the center cluster, the clustering results show high accu racy. Moreover, CDC reduces the calculations and speeds up the clustering process. In this paper, the accuracy of CDC is evaluated and compared with those of K-means, hierarchical clustering, and the genetic clustering algorithm (GCA)proposed in 2004. Experimental results show that CDC has better performance. 相似文献
49.
50.
YANG Nan MENG Xiaofeng 《武汉大学学报:自然科学英文版》2006,11(5):1109-1113
How to find these communities is an important research work. Recently, community discovery are mainly categorized to HITS algorithm, bipartite cores algorithm and maximum flow/minimum cut framework. In this paper, we proposed a new method to extract communities. The MCL algorithm, which is short for the Markov Cluster Algorithm, a fast and scalable unsupervised cluster algorithm is used to extract communities. By putting mirror deleting procedure behind graph clustering, we decrease comparing cost considerably. After MCL and mirror deletion, we use community member select algorithm to produce the sets of community candidates. The experiment and results show the new method works effectively and properly. 相似文献