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基于随机初始中心的FCM算法及其应用  
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【英文篇名】 Clustering algorithm and its application based on optimized Fuzzy C-Means
【下载频次】 ★★★☆
【作者】 张志红;
【英文作者】 ZHANG Zhi-hong(Anhui Technical College of Water Resources and Hydroelectric Power; Hefei 230601; China);
【作者单位】 安徽水利水电职业技术学院 安徽合肥;
【文献出处】 安徽水利水电职业技术学院学报 , Journal of Anhui Technical College of Water Resources and Hydroelectric Power, 编辑部邮箱 2008年 01期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 神经网络; 模拟退火; 模糊C-均值;
【英文关键词】 fuzzy neural network; simulated annealing; fuzzy cmeans;
【摘要】 文章提出了一种优化中心点的FCM算法,指出了对随机初始中心先使用融合模拟退火算法思想的模糊逻辑神经元网络算法收敛聚类中心到最优值附近,然后使用FCM聚类算法聚类,并进行了实际应用。
【英文摘要】 The paper analyzes the sensitivity of primary clustering center in FCM algorithm,a new clustering method is presented in this paper, The approach first fuses the idea of Simulated Annealing into fuzzy neural network algorithm,and find the optimum value,Finally,the clustering center is obtained in FCM algorithm.
【更新日期】 2008-04-29
【分类号】 TP301.6
【正文快照】 实验表明FCM算法、基于模糊逻辑神经元网络算法和模拟退火算法都会陷入局部极小值,且FCM算法的有效性依赖于经验给出初始聚类中心。本文对随机聚类中心优化,然后使用FCM聚类,在实际工作中得到很好的应用。1模糊逻辑神经元算法和模拟退火算法的混合聚类算法基于模糊逻辑神经元的

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