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一种改进的FcM在医学图像分割中的应用

电脑开发与应用 2006年第4期19卷 10-11页

作者：马华张永庞长刚泰山医学院泰安271000 兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050

针对模糊c均值聚类(FcM)算法在样本集不理想的情况下会导致不理想的聚类结果,提出了一种改进方法。将某样本对于各个聚类的隶属度之和为1这一约束条件,改变为所有样本对各类的隶属度总和设为样本总数。实验表明,该方法用于人脑磁共振图... 详细信息

针对模糊c均值聚类(FcM)算法在样本集不理想的情况下会导致不理想的聚类结果,提出了一种改进方法。将某样本对于各个聚类的隶属度之和为1这一约束条件,改变为所有样本对各类的隶属度总和设为样本总数。实验表明,该方法用于人脑磁共振图像的分割时,分割准确度大大提高。

关键词：模糊c均值磁共振成像图像分割

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改进的PcM聚类算法在图像分割中的应用

计算机与数字工程 2010年第11期38卷 148-151页

作者：左浩李雯江西理工大学信息工程学院赣州341000

可能性c均值聚类算法(PcM)对于噪声显示了良好的鲁棒性,但是它没有考虑到像素的空间信息,在含有大量噪声的情况下,PcM算法的分割性能会大大降低。基于PcM算法,提出了一种改进的PcM算法,该算法改进了隶属度函数,新的像素点隶属度更新为... 详细信息

可能性c均值聚类算法(PcM)对于噪声显示了良好的鲁棒性,但是它没有考虑到像素的空间信息,在含有大量噪声的情况下,PcM算法的分割性能会大大降低。基于PcM算法,提出了一种改进的PcM算法,该算法改进了隶属度函数,新的像素点隶属度更新为其邻域隶属度的几何均值。实验结果显示新的算法能够更有效的分割图像,并显示出良好的抗噪能力。

关键词：模糊c均值可能性c均值图像分割聚类

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结合字符特征和FcM的水书文字粗分类

黔南民族师范学院学报 2013年第5期33卷 97-101页

作者：张国锋张维勤黔南民族师范学院计算机科学系贵州都匀558000

水书文字的识别研究对于水书文献数字化和保护有着重要的意义。实验证明,结合水书文字的特点,利用水书文字的字密度特征、宽高比特征和FcM对水书文字进行粗分类设计后,每个类别的文字个数相对均匀,分类稳定,获得了较好的分类性能。

关键词：水书字符密度特征模糊c均值粗分类

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基于大数据的汽车驾驶员驾驶意图识别分析

农业装备与车辆工程 2022年第8期60卷 1-5页

作者：闫伟胥凌志李嘉颀王俊博袁子洋山东大学能源与动力工程学院山东省济南市250061

驾驶员的驾驶意图识别是确定汽车(特别是混合动力汽车)控制策略的理论基础。混合动力汽车能够应用能量管理策略,合理切换发动机和电机的使用时机,使汽车控制更符合驾驶员操作习惯,降低百千米油耗和排放量。通过实验采集并处理分析了汽... 详细信息

驾驶员的驾驶意图识别是确定汽车(特别是混合动力汽车)控制策略的理论基础。混合动力汽车能够应用能量管理策略,合理切换发动机和电机的使用时机,使汽车控制更符合驾驶员操作习惯,降低百千米油耗和排放量。通过实验采集并处理分析了汽车的加速、制动和转向数据。通过分析将加速、制动、转向意图和驾驶风格预分类,使用模糊c均值算法进行验证并得出了每一类的隶属度。根据聚类结果建立隶属函数,通过统计的方法确定模糊控制规则,使用MATLAB分别建立了识别加速、制动、转向和驾驶风格的模糊控制模型。

关键词：意图识别模糊c均值模糊控制器

ILLUMINA Golden Gate DNA甲基化芯片的KL-FcM聚类分析

维普期刊数据库评论

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生物信息学 2014年第2期12卷 106-109页

作者：张林石玥汪菲李琪万苏磊王雪松中国矿业大学信息与电气工程学院江苏徐州221116

DNA甲基化作为一种重要的表观遗传修饰,其甲基化水平被发现与疾病的发生发展密切相关,对其进行聚类分析有希望发现新的疾病亚型并建立有效的疾病预测预后方法。传统的聚类分析方法之一模糊c-均值(FcM:Fuzzy c-means)适用于特征空间呈球... 详细信息

DNA甲基化作为一种重要的表观遗传修饰,其甲基化水平被发现与疾病的发生发展密切相关,对其进行聚类分析有希望发现新的疾病亚型并建立有效的疾病预测预后方法。传统的聚类分析方法之一模糊c-均值(FcM:Fuzzy c-means)适用于特征空间呈球形或椭球形分布的场景,缺乏普适性。而Illumina Golden Gate平台通过计算基因的各甲基化位点的甲基化百分比描述其甲基化程度,其值位于(0,1)之间,服从混合贝塔分布,不能直接采用FcM进行聚类分析。鉴于此,本文提出基于KL特征测度的KL-FcM聚类算法,采用各样本间的K-L距离作为样本划分时的度量准则。最后,本文基于KL-FcM算法实现IRIS测试数据集和基因的DNA甲基化水平数据的聚类分析。实验结果表明该方法可以以更低的计算负荷获得优于k-均值(k-means)和传统FcM的分类效果。

关键词：模糊c均值 ILLUMINA DNA甲基化芯片 K-L距离

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粒子群优化模糊聚类在信号分选中的应用

舰船电子对抗 2013年第3期36卷 85-87页

作者：张中山贾可新中国电子科技集团公司38所合肥230088

针对传统的聚类算法分选正确率不高的问题,提出基于粒子群优化模糊聚类方法的分选算法,该方法利用粒子群优化算法的全局寻优能力和模糊c均值的模糊分类性质,不仅避免了梯度下降法所带来的容易陷入局部极小值的缺陷,同时也改善了不同初... 详细信息

针对传统的聚类算法分选正确率不高的问题,提出基于粒子群优化模糊聚类方法的分选算法,该方法利用粒子群优化算法的全局寻优能力和模糊c均值的模糊分类性质,不仅避免了梯度下降法所带来的容易陷入局部极小值的缺陷,同时也改善了不同初始聚类中心对聚类结果的影响。实验结果证明了该方法能提高雷达信号分选的正确率。

关键词：粒子群优化算法模糊c均值信号分选

基于计算机算法的在线学习分组方法及应用研究

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信息与电脑 2022年第22期34卷 233-235页

作者：龙丽芳蒋春霞广东理工学院建设学院广东肇庆526000

为了提高在线教育课程中学习者的学习效率,设计了一种基于计算机算法的在线学习分组方法。采用自编码神经网络提取学习者的本质特征,利用模糊c均值算法与同质分组策略,将具有相似特征的学习者构成协作学习小组,并以团队形式进行协作学... 详细信息

为了提高在线教育课程中学习者的学习效率,设计了一种基于计算机算法的在线学习分组方法。采用自编码神经网络提取学习者的本质特征,利用模糊c均值算法与同质分组策略,将具有相似特征的学习者构成协作学习小组,并以团队形式进行协作学习。实验结果表明,应用本文设计的分组方法进行分组后,有效提高了学习者的学习效率,具有较好的实际应用效果。

关键词：在线协作学习分组自编码神经网络模糊c均值

基于改进ReliefF算法的特征加权FcM

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舰船电子对抗 2012年第1期35卷 79-82,85页

作者：张鸿船舶重工集团公司723所扬州225001

为改善模糊c均值(FcM)聚类分析算法的性能,减少FcM聚类算法的误分率,提高FcM聚类算法的稳定性,提出了一种改进ReliefF加权FcM(IReliefF-WFcM)聚类算法。IReliefF算法改进了传统ReliefF算法的样本点选择方法,得到了更加稳定有效的特征权... 详细信息

为改善模糊c均值(FcM)聚类分析算法的性能,减少FcM聚类算法的误分率,提高FcM聚类算法的稳定性,提出了一种改进ReliefF加权FcM(IReliefF-WFcM)聚类算法。IReliefF算法改进了传统ReliefF算法的样本点选择方法,得到了更加稳定有效的特征权值。最后,将该IReliefF-WFcM算法用于数据集等实际数据的聚类分析。结果表明该方法是可行、有效的,为分类模式识别提供了一种误分率小的、稳定的方法。

关键词：模糊c均值聚类算法特征加权分类模式识别

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一种改进的FcM遥感图像变化检测方法

电子设计工程 2023年第9期31卷 156-160页

作者：赵东波李辉西安航空学院电子工程学院陕西西安710077 西北工业大学电子信息学院陕西西安710129

针对传统模糊c均值(Fuzzy c-Means,FcM)算法受初始聚类中心影响而陷入局部最优的问题,提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的改进模糊c均值聚类算法。主要通过差值法获得图像的差异图,利用主成分分析(Principal component Ana... 详细信息

针对传统模糊c均值(Fuzzy c-Means,FcM)算法受初始聚类中心影响而陷入局部最优的问题,提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的改进模糊c均值聚类算法。主要通过差值法获得图像的差异图,利用主成分分析(Principal component Analysis,PcA)法提取变化影像的主要特征信息,利用遗传算法(GA)群体搜索的优点对传统的模糊c均值算法进行改进。对遥感图像的变化检测实验表明,改进的聚类算法克服了传统算法的缺点,在保留图像细节特征的前提下能有效提高检测精度,相比其他几种常见的聚类算法更有优势。

关键词：变化检测模糊c均值主成分分析遗传算法遥感图像