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951.
已有的特征加权型模糊C-均值(WFCM)聚类算法可以有效地提取数据的相关特征,WFCM存在的主要问题是收敛速度慢和对噪声敏感。借助模糊集的截集方式对WFCM的隶属度值进行修改,提出截集型特征加权模糊C-均值聚类算法:SWFCM。SWFCM不仅具有良好的特征提取能力,而且具有收敛速度快和对噪声稳健的优点。实验结果表明,SWFCM的总体性能优于原有的WFCM聚类算法和截集模糊C一均值聚类算法。 相似文献
952.
恶劣天气条件下图像退化的复原方法,对提高户外视觉系统的稳定性和实用性极为重要。雨作为其中一种场景,影响了户外图像或视频进行可靠目标检测、物体识别和跟踪、特征提取等基本操作,极易造成处理偏差,因此有必要对去雨方法进行研究,复原该类图像,消除降雨对图像质量的影响,以保证图像的清晰度。基于视频中雨滴的时域特性和像素直方图的全局特性,借助FCM(模糊C均值)聚类算法,提出了检测与去除视频中雨滴的方法。通过视频中4种不同场景的实验,验证了该方法的有效性。同时,该算法也可应用于其它类似雨的场景检测中。 相似文献
953.
微阵列基因数据用以挖掘特定的生物信息,聚类分析对于研究基因功能和基因调控机制有重要意义.结合改进的遗传算法对基因微阵列数据进行聚类分析,并且通过实验与K均值聚类进行比较.仿真实验表明,该算法可以有效改进基因微阵列数据的聚类准确率. 相似文献
954.
复杂的系统通常有多因素与目标相关。这些因素中哪些与目标最相关,以及相关因素与目标之间的关系对复杂系统的分析很重要.首先采用基干信息熵的方法求取最关键因素.然舌对训练集进行聚类,最后采用拉格朗日多项式定义关键因素与目标之间的函数关系,并将该方法应用干智能交通系统中的行车油量分析系统,取得了较好的效果. 相似文献
955.
文中提出了一种基于类间距判据的高斯过程分类(GPC)模型核参数选择方法.将核参数作为自变量,类间距作为因变量,获得类间距随核参数变化的目标函数,然后采用共轭梯度法求取目标函数极值,最终获得核参数的最优值.实验表明,用DBTC作为判据进行核参数选择,分类正确率与原有参数选择方法基本相当,但GPC模型在进行参数选择时的耗时大幅减少,因而模型训练速度得到大幅提升. 相似文献
956.
本文提出了一种云环境下基于二进制编码的并行频繁项集挖掘算法,利用一种特殊的二进制编码的依赖度计量方法对原始数据集合进行编码转换及依赖度聚类,然后将数据集分布部署在云环境中,并采用共享多头表的FP-Growth并行改进算法挖掘频繁项集.实验表明,对于大规模数据集来说,本文算法可以取得良好的性能. 相似文献
957.
本文提出改进的C均值算法.改进算法引入数据场模型,通过故障点在数据场中的势值找出噪声点并踢出,利用故障点在数据场中呈现的自然聚集特性选择初始聚类中心指导FCM聚类.仿真实验的结果表明,改进算法弥补了FCM算法的缺陷,提高了聚类的效率和准确性,在故障诊断过程中有很好的表现. 相似文献
958.
959.