%0 Journal Article
%T 增强型区间二型FCM算法
%A 邱存勇
%A 肖建
%A 韩璐
%J 控制与决策
%P 465-469
%D 2014
%R 10.13195/j.kzyjc.2012.1778
%X 不确定性存在于图像处理、模式识别等众多领域的实际应用中,模糊??均值聚类(FCM)算法虽广泛应用于这些领域,但其处理不确定性的能力较差.引入区间二型模糊理论能有效提升算法处理不确定性的能力,但相应地造成算法复杂度增加,制约了区间二型FCM算法的推广应用.鉴于此,提出增强型区间二型FCM算法,通过优化初始聚类中心和降型运算,极大地减少了区间二型FCM算法的运算量,并提升算法的收敛速度.通过对随机和实际数据的实验比较验证了改进算法的有效性.
%K 模糊聚类
%K 模糊C均值聚类
%K 区间二型
%K 降型
%U http://www.kzyjc.net:8080/CN/abstract/abstract12631.shtml