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基于半监督FCM聚类算法的卫星云图分类 被引量：4
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作者 来旭 李国辉 张军 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期73-77,共5页
针对卫星云图的特点在分类特征集中采用了一种新的特征——差异化特征,该特征反映了云图的内部结构特点,并且具有良好的鲁棒性,能有效地避免云团位置变化对特征的影响。将半监督思想引入到模糊C均值聚类方法(FCM),克服了单纯的FCM方法... 针对卫星云图的特点在分类特征集中采用了一种新的特征——差异化特征,该特征反映了云图的内部结构特点,并且具有良好的鲁棒性,能有效地避免云团位置变化对特征的影响。将半监督思想引入到模糊C均值聚类方法(FCM),克服了单纯的FCM方法未考虑领域知识导致的聚类结果的盲目性。半监督FCM方法在聚类过程中加入少量的由领域专家标记的样本,引入专家的领域知识,通过与这些带有类标记的样本进行相似性比较,引导FCM方法的聚类过程。试验结果表明,基于具有差异化特征的云图特征集,半监督FCM方法能有效地提高云图分类的准确率。 展开更多
关键词 差异化特征 半监督FCM 卫星云图分类
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