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1.
《实验室研究与探索》2017,(3)
提出了一种新的基于模糊C均值(FCM)聚类的图形图像分析方法,并采用高级语言对其进行了设计与实现。阐述了FCM聚类的基本原理,建立了FCM聚类的类别识别模型,研究了FCM聚类分类的模型的缺陷并提出优化策略。在此基础上,采用.net与FCM聚类相结合的算法,展示了FCM聚类的算法优势,采用.net语言提高了FCM聚类分析的速度与聚类效果,多线程的应用更好地展示了FCM在图形图像分析中的优势。通过对不同情况下车牌图像的分割分析,提升了FCM对复杂图像的应用效果。 相似文献
2.
搜索引擎是目前最主要的WWW信息检索的工具,然而,用户对当前搜索引擎的检索效果并不满意.论文给出了基于文档文本内容和文档间超链信息的混合相似度计算方法,并给出了基于混合相似度的模糊(软)聚类算法HTSC.对HTSC算法进行了理论分析,并对其中的核心算法进行了初步的实验验证.该算法可对搜索引擎返回的结果进行模糊聚类,以方便用户从中找到真正需要的信息. 相似文献
3.
模糊c均值(FCM)聚类算法广泛用于图像的自动分割,但是该算法没有考虑像素的灰度和空间特征,对噪声十分敏感。提出了一种基于直方图的加权模糊c均值(WFCM)聚类的图像分割方法,在传统的FCM聚类的基础上,该方法考虑了灰度直方图的灰度、邻域像素灰度的相关性对图像进行加权聚类分割。实验结果表明,该方法可显著提高图像分割的速度和精度。 相似文献
4.
5.
聚类算法是数据挖掘算法中的重要方法之一.本文在分析了FCM算法和基于遗传聚类算法的不足基础上,提出了一种基于免疫单亲遗传和模糊C均值的混合聚类算法,克服了FCM的局部最优问题以及普通遗传算法聚类时的搜索速度和聚类精度的矛盾,实验表明该算法是有效的. 相似文献
6.
刘岭峰 《广东教育学院学报》2008,28(3)
Vivísimo是一种元搜索引擎.这种搜索向其他单一搜索发出搜索指令,并对返回的搜索结果,利用其自创的文档聚类技术进行排序,在一定程度上弥补了其他单一搜索引擎的不足.Vivísimo聚类的技术原理是on-the-fly聚类、概念聚类、等级聚类和文献聚类. 相似文献
7.
针对模糊C均值聚类算法易于陷入局部极值的问题,设计了一种基于混沌振荡粒子群优化的模糊C均值聚类方法。该方法在标准PSO算法中设计了一个振荡环节并引入混沌理论以增加算法的多样性和收敛性,接着把优化后的PSO算法和模糊C均值聚类算法相结合。文本聚类的仿真实验表明,相对于PSO-FCM算法和FCM算法,CCPSO-FCM算法具有良好的全局搜索能力和收敛速度,聚类效果良好。 相似文献
8.
刘岭峰 《广东教育学院学报》2008,28(3):93-95
Vivisimo是一种元搜索引擎．这种搜索向其他单一搜索发出搜索指令,并对返回的搜索结果,利用其自创的文档聚类技术进行排序,在一定程度上弥补了其他单一搜索引擎的不足．Vivisimo聚类的技术原理是on-the-fly聚类、概念聚类、等级聚类和文献聚类． 相似文献
9.
王小军 《江苏广播电视大学学报》2007,18(3):58-60
传统的入侵检测技术在扩展性和适应性上已不能应付越来越复杂的攻击方式,利用模糊聚类方法可以在入侵检测中生成更好的检测规则,提出了FCM的改进算法SFCM,设计并实现了基于SFCM的入侵检测系统FCIDS,利用KDD CUP99数据进行实验,结果表明能够显著提高检测率和降低误报率。 相似文献
10.
Fuzzy C-Means(FCM)模糊c均值聚类算法是一个应用广泛、有效的无监督聚类算法。但传统FCM算法存在对所有样本等划分的缺点,导致聚类精度不高、鲁棒性不强。针对上述问题,从整体上引入点密度关系,从局部上引入点邻域信息,用以标记每个样本点,提出基于点密度和邻域信息的模糊c均值算法（DLFCM）。该算法能标记每个不同的样本,克服了FCM算法等划分的缺点,提高了算法的聚类精度和鲁棒性。人造数据集和UCI真实数据集实验验证了该算法的有效性。 相似文献