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基于模糊聚类和α-β-γ滤波的车辆跟踪

目前,运动车辆的跟踪技术是计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一,其核心内容是利用计算机视觉技术从动态图象序列中检测出运动车辆、并跟踪出其运动轨迹,从而可获知运动车辆的速度、加速度等运动参数。为了正确检测出  (本文共4页) 阅读全文>>

《东华大学学报(自然科学版)》2001年01期
东华大学学报(自然科学版)

模糊聚类理论在大气环境质量评价中的应用

由于大气环境质量评价中要同时考虑多种因素,具有不易确定性。考虑到模糊聚类理论能把各种影响因素的模糊性和随机性综合加以...  (本文共3页) 阅读全文>>

《哈尔滨工程大学学报》1980年20期
哈尔滨工程大学学报

模糊聚类网中多对一映射的实现

分析了模糊聚类网实现多对一映射的两种方式:有监督和无监督,给出了实现这两种方式的网络模型:自适应模糊集成聚类网(I...  (本文共7页) 阅读全文>>

西安电子科技大学
西安电子科技大学

基于多目标进化模糊聚类的图像分割方法研究

随着科技的飞速发展,图像已成为人们工作和生活中必不可少的信息传递媒介。而图像分割以从图像中提取重要对象为目的,其结果对后续图像处理与理解具有直接影响,因此是图像分析系统中关键和重要的组成部分。考虑到实际问题的复杂性与数据的多样性,本文结合模糊聚类理论,将图像分割建模成多目标优化问题。而进化算法对多目标问题具有优秀的求解性能,因此在本文中被用于优化多目标模糊聚类图像分割问题。本文主要工作概括如下:(1)提出基于分解策略和多目标进化模糊聚类的图像分割。将图像分割建模成保持图像细节和抑制噪声的多目标模糊聚类问题,并采用加权和分解策略将该多目标问题分解为多个单目标模糊聚类问题。其中,每个单目标模糊聚类问题由不同的权重向量来控制图像细节保持和噪声抑制之间的平衡。这些单目标模糊聚类问题被进化算法同时优化,并最终获得既能够保持图像细节又能去除噪声的分割结果。为了加快算法的收敛速度,设计了针对实际问题的混合种群初始化方法,并将反对学习引入多目标...  (本文共149页) 本文目录 | 阅读全文>>

大连理工大学
大连理工大学

模糊聚类和模糊聚类有效性的研究

由于模糊聚类算法在众多领域内得到广泛应用,因此成为重要的研究课题,备受学者和专家们的关注.而其中模糊C-均值(FCM)聚类算法由于其高效、简单、易于操作,使其成为理论体系成熟完善、应用范围广的模糊聚类算法之一.然而,模糊C-均值聚类算法对初值敏感、容易陷入局部极值以及需要提前指定聚类数是其不容忽视的缺点.本文针对FCM算法所存在的问题,结合粒子群优化和层次聚类分析技术,研究得到一系列新方法,经应用实验结果令人满意.主要包括如下:1.在模糊聚类方面,分别提出基于模糊自适应粒子群优化的FCM算法和基于初始中心点优化选择的FCM算法.基于模糊自适应粒子群优化的FCM算法将FCM算法和模糊自适应粒子群优化算法进行结合,克服FCM算法对初值敏感和容易陷入局部极值的缺点.为验证提出算法的有效性和优越性,将其应用到6个经典数据集上,并将实验结果与FCM算法进行比较,结果表明提出方法从聚类稳定性以及聚类结果方面均优于FCM算法.基于初始中心点优...  (本文共75页) 本文目录 | 阅读全文>>

湖南大学
湖南大学

模糊聚类的组合方法及其应用研究

数据分析是探索现实世界的一门重要学科,数据聚类是数据分析的一个有效工具,基于不同理论与方法的聚类方法层出不穷。模糊聚类方法因其能量化模式间的不确定关系,已经发展成为数据聚类领域的一个重要分支。纵观国内外文献,国内外学者通常用单个模糊聚类方法对数据进行聚类,联合多个模糊聚类方法共同对数据进行聚类的研究工作,即组合模糊聚类方法的研究,尚未受到应有的重视,迄今为止,只有Evgenia Dimitriadou等人、Gordon, A.D与Vichi M于2002年分别提出了一个模糊聚类的组合模型。本文在前人的研究基础上,主要研究模糊聚类的组合模型,取得了一些探索性成果,旨在进一步推进组合模糊聚类方法的研究工作。(1)本文首次提出了一个联合多对模糊聚类有效性指标与模糊聚类算法共同识别聚类数的新方法。仿真实验表明,该方法明显优于应用单对模糊聚类有效性指标与模糊聚类算法识别聚类数的传统方法。(2)所有的模糊聚类算法几乎都需要使用者提供初始聚类...  (本文共155页) 本文目录 | 阅读全文>>