1.任选一个模式样本作为第一聚类中心Z1。 2.选择离Z1距离最远的模式样本作为第二类聚类中心Z2。 3.逐个计算每个模式样本与已知确定的所有聚类中心之间的距离,并选出其中的最小距离。 4.在所有最小距离中选出一个最大距离,如果该最大值达到||Z1-Z2||的一定分数比值以上,则将产生最大距离的那个模式样本定义...
多尺度FCM聚类算法 1.1 多尺度分析 多尺度分析源于傅里叶变换,但其理论研究和实际 应用领域已经远远超过傅里叶变换所研究的成果。因此, 多尺度方法可以应用于时间序列信号分析,即对时间序列 信号建立一个从宏观到微观的 问几何模型,包含了空问 尺度、时间尺度及语义尺度等⋯。
改进FCM的图像聚类方法
专利权项:1.一种用于脑肿瘤图像分割的深度证据FCM聚类方法,其特征在于,包括以下步骤:S10、采集脑肿瘤MRI图像,对脑肿瘤MRI图像进行预处理;S20、利用自编码器对输入脑肿瘤图像进行特征学习并实现降维,其中,先使用卷积神经网络提取脑肿瘤图像特征,然后通过线性层降低脑肿瘤图像数据维度;所述步骤S20包括如下步骤:S21、在卷...
针对综合评价过程中隶属函数建立存在主观性和随机性以及部分系统缺乏指标阈值的问题,引入模糊聚类的思想,建立基于FCM理论的评价模型。当指标阈值存在时,通过阈值确定FCM的最佳聚类中心,得到隶属度矩阵;不存在时,通过AP聚类确定FCM的初始聚类中心,改善传统算法对聚类中...
基于禁忌粒子群优化的FCM聚类方法
一种基于粒子群优化的FCM聚类方法 维普资讯 http://www.cqvip.com
基于遗传算法的可变加权FCM聚类方法改进研究
本文结合EEMD分解和PCA-FCM聚类算法对岸桥减速箱进行故障诊断。首先,将减速箱振动信号进行EEMD分解并提取故障特征,然后利用PCA对高维特征参数进行约简,最后使用FCM算法对减速箱的状态进行聚类,并通过实验分析验证了该方法的有效性。 本文详细内容请下载:http://www.chinaaet.com/resource/share/2000003485 ...
摘要 针对模糊C-均值(FCM)聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点,提出了一种基于模拟退火粒子群优化的模糊聚类算法.该算法利用粒子群强大的全局寻优能力和模拟退火算法跳出局部极值的能力,克服了模糊C-均值聚类算法的不足.实验表明,该算法有很好的全局收敛性,能够较快地收敛到最优解. ...