检索结果

期刊

出版年

关键词

Please wait a minute...

选择:

导出引用
EndNote Ris BibTeX

显示/隐藏图片

Select

1. 基于核的直觉模糊聚类算法

范成礼雷英杰

计算机应用 2011, 31 (09): 2538-2541. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02538

摘要（1257）

PDF （554KB）（480）

针对现有的直觉模糊聚类算法性能的问题，提出一种基于核的直觉模糊聚类算法(IFKCM)。该算法引入高斯核函数，将直觉模糊集合从原始观察空间映射到高维特征空间，减少了计算时间且提高了聚类精度；同时改进了现有的直觉模糊聚类算法中的概率型约束条件,使其对噪声和野值点具有较好的鲁棒性。最后，通过实际数据和人工数据与常用聚类算法进行了对比实验,结果表明该算法较大幅度地提高了直觉模糊聚类算法的性能。

相关文章 | 多维度评价

Select

2. 改进的直觉模糊粗糙集相似性度量方法

范成礼雷英杰张戈

计算机应用 2011, 31 (05): 1344-1347. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01344

摘要（1229）

PDF （554KB）（894）

针对现有的直觉模糊粗糙集相似性度量的问题,提出了一种改进的基于海明距离的直觉模糊粗糙集相似性度量方法。该方法考虑了犹豫度并引入加权参数,解决了相似性度量不精确的问题。首先给出了直觉模糊粗糙值间的相似性度量定义,并揭示其若干重要性质。在此基础上,提出了直觉模糊粗糙集间的相似性度量方法,并证明其具有同样性质。最后通过数值算例分析说明了该方法更合理、更有效。