一种基于遗传算法的模糊C均值算法
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


A new Fuzzy C-Means algorithm based on genetic algorithm
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    模糊 C-均值聚类(FCM)对初始值很敏感,易于陷入局部极小点而不能搜索到全局的聚类中心,遗传算法是一种通过模拟自然进化过程的搜索最优解的方法。因此,本文将FCM算法引入遗传算法的进化中,代替原来的交叉操作。实验结果表明,新方法明显优于传统 FCM 算法。

    Abstract:

    Fuzzy C-Means cluster Algorithm usually leads to local minimum, its shortcoming is the sensibility to initial value. And genetic algorithm is a computational model of the human evolution. This paper introduces the application of FCM algorithm in the evolution of genetic algorithm, instead of the original crossover operator. The result shows that the new algorithm is superior to the traditional FCM algorithm.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

闫仁武,商好值. 一种基于遗传算法的模糊C均值算法[J]. 科学技术与工程, 2010, (28): .
闫仁武,shanghaozhi. A new Fuzzy C-Means algorithm based on genetic algorithm[J]. Science Technology and Engineering,2010,(28).

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2010-07-01
  • 最后修改日期:2010-08-05
  • 录用日期:2010-07-15
  • 在线发布日期: 2010-09-01
  • 出版日期:
×
律回春渐,新元肇启|《科学技术与工程》编辑部恭祝新岁!
亟待确认版面费归属稿件,敬请作者关注