基于模糊最大散度差判别准则的自适应特征提取模糊聚类算法

指出皋军等人提出的基于模糊最大散度差判别准则(Fuzzy Maximum Scatter Difference Discriminant Criterion,FMSDC)的聚类算法(Fuzzy Maximum Scatter Difference Diseriminant Criterion Based Cluster...     

抑制式模糊C-均值聚类研究综述

模糊C-均值聚类及其各种变形和推广在实际应用中取得了巨大成就,获得了国际学者的广泛认可。目前,国际上形成了以硬C-均值聚类、模糊C-均值聚类、可能性C-均值聚类为基础的三大聚类算法簇。抑制式模糊C-均值聚类算法架起了连接硬C-均值聚类算法和模糊C-均值聚类算法的一个桥梁,本文就抑制式模糊C-均值聚类的研究现状进行综述,以期对该算法的更深入研究和应用起到推动作用。     

基于表格查寻的卡车后倒模糊控制系统

基于表格查寻学习算法对有界区域内的卡车后倒系统进行了仿真设计 ,建立了新的控制规则库 ,实验结果表明 ,新的表格查寻规则库明显优于已有的表格查寻规则库。     

圆形直方图Otsu迭代阈值分割算法

为了降低基于颜色空间H分量的圆形直方图阈值分割算法的复杂度,提高分割效果,基于高效圆形直方图Otsu法,将线性Otsu迭代算法扩展至圆上,提出圆形直方图Otsu法的线性均值迭代算法和线性均值嵌套式迭代算法.实验结果表明,所提的两个迭代算法在有效提取目标的同时降低了时间复杂度.     

归一化型划分熵

讨论了基于样本最大分类信息的改进划分熵的若干性质 ,并对Bezdek提出的划分熵、基于样本最大分类信息的改进划分熵、划分熵的归一化形式的分类性能进行了比较实验。结果表明归一化形式的分类性能是最好的。     

基于Keystone变换和方位向加权的MTRC补偿算法

该文对keystone变换进行了详细的分析,发现了其在处理越距离单元走动（MTRC）问题时的局限性,提出了一种新的MTRC补偿算法,通过实测数据和仿真数据对新方法进行了实验,实验结果表明了新算法的有效性。     

基于灰色聚类的系统群安全评估方法

目前大多数信息系统的安全评估工作基于某个单一系统,根据其各个属性分层评估其安全状态,而面向系统群来评价信息系统安全等级的方法较少。针对信息系统的安全需求,提出一种基于系统群的安全等级评估方法。考虑到灰色系统理论中的灰色聚类分析方法采用白化权函数将一些评价对象分为几个等级,适合于系统结构复杂、不确定性高、有效信息缺乏的系统分析,文中使用白化权函数来确定信息系统的安全评估等级。首先,从参与评价的信息系统的角度,采用高效快速的K-均值聚类算法确定白化权函数;其次,运用白化权函数得出各个信息系统的灰级灰色聚类系数;最后,得出各个信息系统的安全状态等级。实例结果表明,该方法可快速有效地对信息系统群的安全等级进行评估。     

基于模糊熵的多值图像恢复方法

提出了一种基于模糊熵的多值图像恢复方法．该方法根据熵在应用方面的局限性,对其表示的形式进行了扩展,构造了一类能够反映多值图像特点的模糊熵．仿真结果表明,用模糊熵进行图像恢复的效果明显好于另两种常用的图像恢复方法(中值滤波和均值滤波)得到的结果．另外,在医用图像和军事图像处理方面,多值图像的恢复是非常重要的．     

Otsu阈值方法的二种修改形式

Otsu阈值分割是图象分割中受欢迎的一种方法。本文借鉴Otsu法的二种表示方式,给出了两个阈值分割公式。     

应用聚类有效性函数指导数据分类算法的研究

研究了应用聚类有效性函数指导数据分类的算法,指出文[6]中算法的不足并对其进行了修改。实验结果表明,修改后的算法是可行的。