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多层递阶融合模糊特征映射的模糊C均值聚类算法  
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【英文篇名】 Fuzzy C-means clustering algorithm for multilayered hierarchical fusion fuzzy feature mapping
【下载频次】 ★★★
【作者】 鲍国强; 应文豪; 蒋亦樟; 张英; 王骏; 王士同;
【英文作者】 BAO Guoqiang; YING Wenhao; JIANG Yizhang; ZHANG Ying; WANG Jun; WANG Shitong; School of Digital Media; Jiangnan University; Jiangsu Key Laboratory of Media Design and Software Technology; School of Computer Science and Engineering; Changshu Institute of Technology;
【作者单位】 江南大学数字媒体学院; 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室; 常熟理工学院计算机科学与工程学院;
【文献出处】 智能系统学报 , CAAI Transactions on Intelligent Systems, 编辑部邮箱 2018年 04期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊系统; 主成分分析(PCA); 无监督学习; 模糊C均值聚类;
【英文关键词】 Takagi-Sugeno-Kang(TSK) fuzzy system; principal component analysis(PCA); unsupervised learning; fuzzy C-means clustering;
【摘要】 针对复杂非线性数据的无监督学习问题,提出一种新型的映射方式来有效提高算法对复杂非线性数据的学习能力。以TSK模糊系统的规则前件学习为基础,提出一种新型的模糊特征映射新方法。接着,针对映射之后的数据维度过大问题,引入多层递阶融合的概念,进一步提出基于多层递阶融合的模糊特征映射新方法,从而有效避免了因单层模糊特征映射之后特征维数过高而导致的数据混乱和冗余的问题。最后与模糊C均值算法相结合,提出基于多层递阶融合模糊特征映射的模糊C均值聚类算法。实验研究表明,文中算法相比于经典模糊聚类方法,有着更加优越、稳定的性能。
【英文摘要】 In this paper, we propose a novel feature mapping technique called multilayer hierarchical fusion fuzzy feature mapping for the unsupervised learning of complex nonlinear data and combine it with the classical fuzzy C-means clustering. Based on the regular antecedent learning of the Takagi-Sugeno-Kang(TSK) fuzzy system, we first propose a novel fuzzy feature mapping method. Then, to address big data dimensions by fuzzy feature mapping, we propose a fuzzy feature mapping mechanism based on multilayer hierarc...
【基金】 国家自然科学基金项目(61300151); 江苏省自然科学基金项目(BK20160187,BK20161268,BK20151299); 江苏省产学研前瞻联合研究计划项目(BY2015043-03)
【更新日期】 2018-09-05
【分类号】 TP311.13
【正文快照】 Fuzzy C-means clustering algorithm for multilayered hierarchical fusionfuzzy feature mappingBAO Guoqiang1,2,YING Wenhao3,JIANG Yizhang1,2,ZHANG Ying1,2,WANG Jun1,2,WANG Shitong1,2(1.School of Digital Media,Jiangnan University,Wuxi 214122,China;2.Jiangsu K

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