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题名区间数的区间Ⅱ型模糊c均值聚类算法
被引量：1
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作者
袁飞
詹宜巨
王永华
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机构
中山大学信息科学与技术学院
中山大学工学院
广东工业大学自动化学院
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出处
《自动化与信息工程》
2013年第4期1-5,21,共6页
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文摘
针对区间数模糊c均值聚类算法存在模糊度指数m无法准确描述数据簇划分情况的问题,对点数据集合的区间Ⅱ型模糊c均值聚类算法进行拓展,将其扩展到区间型不确定数据的聚类中。同时,分析了区间数的区间Ⅱ型模糊c均值聚类算法的收敛性,以确定模糊度指数m1和m2的取值原则。基于合成数据和实测数据的仿真实验结果表明:区间数的区间Ⅱ型模糊c均值聚类算法比区间数的模糊c均值聚类算法的聚类效果好。
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关键词
区间数
区间Ⅱ型模糊集合
模糊C均值聚类
不确定数据
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Keywords
interval data
Type-2 Fuzzy Sets
Fuzzy c-Means
interval-Valued data
uncertainty data
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名不确定性数据的超球支持向量机分类方法
被引量：2
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作者
李文进
熊小峰
毛伊敏
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机构
江西理工大学理学院
江西理工大学应用科学学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第7期1778-1783,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(41362015)
江西省自然基金项目(20122BAB201045)
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文摘
针对区间不确定性数据的分类问题,提出一种基于超球支持向量机的多分类方法。采用超椭球凸集模型描述数据的不确定性信息;建立超球支持向量机的不确定约束规划模型,将其转化为两层嵌套约束规划问题;通过上下两层子优化交替迭代寻优的方法求解最优超球面,利用泰勒展开法,直接推导下层子优化线性近似问题的最优解,以降低计算复杂度。实验结果表明,该方法具有较高的分类精度及较好的抗噪性和鲁棒性,适合解决区间不确定性数据多分类问题。
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关键词
区间不确定性数据
超球支持向量机
超椭球凸集模型
非线性两层规划
分类
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Keywords
interval uncertainty data
hyper-sphere support vector machine
hyper-ellipsoid convex model
nonlinear bi-level programming
classification
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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