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相似文献
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1.
模糊概念的EI代数分解   总被引:4,自引:1,他引:3  
应用 AFS结构 [6] 上的 EI代数[6] 分析模糊概念的数学结构 ,证明有限集上任意一个模糊概念都是一类极其简单的模糊概念的 EI代数分解。  相似文献   

2.
聚类分析是数据挖掘的一个重要研究课题,模糊聚类是聚类分析的一个有效手段。本文在分析AFS方法和FCM算法的基础上,设计了一个基于AFS拓扑和FCM的模糊聚类算法,进行iris数据的聚类实验证明它聚类结果优于传统的FCM聚类算法,具有很好的推广性和实际应用价值。  相似文献   

3.
首先介绍了模糊聚类分析在分类中的重要性,其次介绍了模糊聚类分析的步骤,最后将模糊聚类分析算法与实际问题结合起来,并给出了分类结果,验证了方法的有效性.  相似文献   

4.
基于AFS拓扑和AFCM的模糊聚类分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
在分析AFS方法和AFCM算法的基础上,设计了一个新的模糊聚类算法.它首先应用AFS拓扑理论计算得到数据的相对距离,然后将相对距离应用于改进后的AFCM算法中,并进行了聚类实验.实验结果证明这样的聚类算法优于传统的HCM、FCM聚类算法,而且该方法能应用于含有布尔值或模糊概念的聚类分析中.  相似文献   

5.
土壤是一个多性状的连续体,其分类的首选方法是模糊聚类分析.但是模糊聚类分析中现有的基于模糊等价关系的动态聚类法和模糊c-均值法各有利弊,采用其中一种方法聚类肯定存在不足.为此集成两种聚类方法的优点,避其缺点,提出了用基于模糊等价关系的动态聚类方法和方差分析方法确定聚类数目和初始聚类中心,再用模糊c-均值法决定最终分类结果的集成算法,并将其应用到松花江流域土壤分类中,得到了较为切合实际的分类结果.  相似文献   

6.
*EI代数上的拓扑分子格及其在聚类分析中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
在AFS代数和AFS结构的基础上,通过对AFS代数上的拓扑分子格结构的讨论,给出了EM中,由一些模糊概念生成的拓扑分子格所诱导出的X上拓扑的几点性质,并利用这些性质,对一个实际例子构造了隶属函数进行聚类分析,说明了这些性质在聚类分析中的应用。  相似文献   

7.
EI代数   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了更好地解决模糊概念的表示问题,文[1]引入了AFS代数和AFS结构,为了讨论AFS代的拓扑性质,本文在[1]的基础上,进一步了讨论了EI代数的性质与结构,并对其子代数EM-{φ}的性质和结构进行了讨论。  相似文献   

8.
本文成功地应用Fuzzy聚类分析方法对舰船的磁性防护性能等级进行了分类,并且在聚类分析结果的基础上,应用模式识别技术对多个舰船磁场样本的磁性防护性能进行了预测,其结果是令人满意的。该方法克服了文献[2]所提出的模拟对抗计算方法的计算时间长、模型复杂等缺点。  相似文献   

9.
模糊C均值算法的改进   总被引:13,自引:0,他引:13  
模糊聚类分析方法具有较强的实用性,但传统的模糊C均值算法对数据集进行分类时有均分的趋势,对于数据集中各类样本数目相差较大的情况,其聚类结果不是很理想.因此,本文对FCM算法进行了改进,使之不但能够达到更好的分类效果,同时也更加适用于样本分类不均衡的聚类问题.文中还结合具体算例进行了聚类分析,得到了理想的分类效果.  相似文献   

10.
聚类分析(Ⅰ)   总被引:5,自引:0,他引:5  
聚类分析(Cluster Analysis)是数理统计中研究“物以类聚”的一种方法,近十年来发展很快,从数值分类学中独立出来成为专门的分枝,并且在地质勘探、天气预报、生物分类、考古学、医学、心理学以及制定国家标准等许多方面都取得了许多很有成效的应用.由于聚类分析的方法简单有效,近年来引起了各方面对它的重视,有关的专著陆续出了几本,如参考资料[3,4]等;有些杂志连载了这个方法的讲座,如[7]等.聚类分析和数理统计传  相似文献   

11.
提出了一种基于模糊聚类的属性匹配算法。该算法采用能综合反映属性名称相似性和语义相似性的模糊相似关系,提高了属性匹配的准确率;以等价闭包法对相似属性进行模糊聚类,得到多层次属性分类结果,更客观真实地反映了属性匹配的模糊性;同时,属性匹配过程中不需要设置匹配参数,避免了人为造成的误差。  相似文献   

12.
This paper presents a fuzzy clustering algorithm, called the alternative fuzzy c-numbers (AFCN) clustering algorithm, for LR-type fuzzy numbers based on an exponential-type distance function. On the basis of the gross error sensitivity and influence function, this exponential-type distance is claimed to be robust with respect to noise and outliers. Hence, the AFCN clustering algorithm is more robust than the fuzzy c-numbers (FCN) clustering algorithm presented by Yang and Ko (Fuzzy Sets and Systems 84 (1996) 49). Some numerical experiments were performed to assess the performance of FCN and AFCN. Numerical results clearly indicate AFCN to be superior in performance to FCN. Finally, we apply the FCN and AFCN algorithms to real data. The experimental results show the superiority of AFCN in Taiwanese tea evaluation.  相似文献   

13.
证明模糊关系R为A∈F(X)上模糊等价关系的一个充要条件。定义A∈F(X)上的模糊相似关系,同时讨论上述模糊等价关系及相似关系的性质,给出一种具有综合评价功能的模糊聚类方法,该方法对解决具有某种模糊前提条件的聚类问题非常有效。  相似文献   

14.
基于模糊径向基函数神经网络的模糊数据建模研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出将模糊径向基函数神经网络(FRBFN)用于模糊数据的建模,并提出融和圆锥模糊向量的聚类方法和模糊线性回归的学习算法。仿真研究表明.FRBFN及其算法在模糊数据建模方面有一定的优势。  相似文献   

15.
In this paper, we propose a new kernel-based fuzzy clustering algorithm which tries to find the best clustering results using optimal parameters of each kernel in each cluster. It is known that data with nonlinear relationships can be separated using one of the kernel-based fuzzy clustering methods. Two common fuzzy clustering approaches are: clustering with a single kernel and clustering with multiple kernels. While clustering with a single kernel doesn’t work well with “multiple-density” clusters, multiple kernel-based fuzzy clustering tries to find an optimal linear weighted combination of kernels with initial fixed (not necessarily the best) parameters. Our algorithm is an extension of the single kernel-based fuzzy c-means and the multiple kernel-based fuzzy clustering algorithms. In this algorithm, there is no need to give “good” parameters of each kernel and no need to give an initial “good” number of kernels. Every cluster will be characterized by a Gaussian kernel with optimal parameters. In order to show its effective clustering performance, we have compared it to other similar clustering algorithms using different databases and different clustering validity measures.  相似文献   

16.
Clustering algorithms divide up a dataset into a set of classes/clusters, where similar data objects are assigned to the same cluster. When the boundary between clusters is ill defined, which yields situations where the same data object belongs to more than one class, the notion of fuzzy clustering becomes relevant. In this course, each datum belongs to a given class with some membership grade, between 0 and 1. The most prominent fuzzy clustering algorithm is the fuzzy c-means introduced by Bezdek (Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms, 1981), a fuzzification of the k-means or ISODATA algorithm. On the other hand, several research issues have been raised regarding both the objective function to be minimized and the optimization constraints, which help to identify proper cluster shape (Jain et al., ACM Computing Survey 31(3):264–323, 1999). This paper addresses the issue of clustering by evaluating the distance of fuzzy sets in a feature space. Especially, the fuzzy clustering optimization problem is reformulated when the distance is rather given in terms of divergence distance, which builds a bridge to the notion of probabilistic distance. This leads to a modified fuzzy clustering, which implicitly involves the variance–covariance of input terms. The solution of the underlying optimization problem in terms of optimal solution is determined while the existence and uniqueness of the solution are demonstrated. The performances of the algorithm are assessed through two numerical applications. The former involves clustering of Gaussian membership functions and the latter tackles the well-known Iris dataset. Comparisons with standard fuzzy c-means (FCM) are evaluated and discussed.  相似文献   

17.
模糊神经网络在数据融合技术中的应用   总被引:5,自引:0,他引:5  
本文主要阐述了模糊神经网络技术,尤其是模糊联结聚合神经网络技术在数据融合技术中的理论与应用。  相似文献   

18.
将粗糙集理论与模糊集理论结合起来,给出一种连续值域决策表的离散化算法。该算法从已知数据的初始决策系统出发,首先构造对像的相似矩阵,然后根据相似矩阵的传递闭包及粗糙集正域的思想得出决策表的条件类,再根据条件类将连续值决策表化为区间值决策表,最后根据各区间值将连续值域决策表化为离散决策表。  相似文献   

19.
一种遗传模糊神经网络数据挖掘算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
数据挖掘是近年来信息处理领域出现的新的研究方向。本文探讨了扩展型TS模糊神经网络和遗传算法在数据挖掘中的应用,并提出了一种把模糊神经网络与遗传算法相结合的数据挖掘方法。在该方法中由遗传算法自适应地构造和优化TS模型,TS模型完成预测,这种预测是建立在遗传算法的聚类结果之上的。二者的结合,提高数据挖掘的应用效果。文章最后给出该方法的应用实例。  相似文献   

20.
本文主要方法是通过基本序列、导出拟阵序列和模糊集分解定理,将模糊圈的研究转化为对圈子集套和数组的研究。在闭模糊拟阵中,我们得出三个结论:以同一集合为支撑集的模糊圈的最大模糊圈总是存在;以同一子集串为圈子集套的模糊圈的最大模糊圈不一定存在。但是,找到了存在最大模糊圈的充要条件;以同一集合为支撑集的模糊圈的最小模糊圈,以同一子集串为圈子集套的模糊圈的最小模糊圈都是不存在的。但它们的最小模糊势是存在的,而且找出了计算最小模糊势的公式。我们构造了两个算法:一是构造支撑集最大模糊圈算法。通过这个算法可构造出支撑集最大模糊圈,同时计算出其最大模糊势;二是判断和构造圈子集套最大模糊圈算法。通过这个算法首先判断最大模糊圈是否存在,如果存在就可以找出圈子集套最大模糊圈同时计算出最大模糊势。  相似文献   

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