FCM算法论文-地理信息科学毕业论文.doc

地理信息科学论文范文 一、论文说明 本写作团队长期从事地理信息科学论文写作，擅长数据处理、文献查找 图表绘制、理论分析，以及相关论文的发表 论文写作具体联系金老师QQ：387 826 70 二、参考范文 题目：基于改进的细菌觅食FCM聚类算法 概要：摘要 传统的模糊C均值聚类算法对初值敏感，容易陷入局部最优的问题，本文结合细菌觅食算法和粒子群算法的优点，将两种算法结合，将其应用与改进传统的模糊C均值聚类算法的改进，该改进方式既保留了粒子群算法的全局有哪些信誉好的足球投注网站能力也保留了细菌觅食算法的局部有哪些信誉好的足球投注网站能力，将细菌的趋化过程转换为粒子群算法中寻找最优解的过程，并保留了细菌觅食算法中的复制、迁徒，最后将算法的最后剩余的点作为模糊C均值聚类算法的起始点。在UCI数据集的... 题目：基于PSO自动确定聚类数目的FCM算法 概要：摘要：模糊C均值聚类是聚类分析中应用最广泛的算法之一，但是聚类数目需要人为预先设定，在实际应用中有极大的局限性。提出一种自动确定聚类数目的基于粒子群的模糊C均值聚类算法，通过对不同聚类数目进行试验，利用添加粒子阈值向量自动确定最佳的聚类数目。在预设的最大聚类数目内随机分割数据集，利用重构准则重新构建初始值，以此克服需要事先设置聚类数目的模糊C均值缺点。利用有效性函数评估算法性能，试验结果表明，该算法... 题目：MKDSIF—FCM算法及其性能分析 概要：摘 要：模糊C-均值聚类（FCM）是一种最常用的聚类算法，其性能因直接采用了欧氏距离而受到限制。针对该问题，提出了一种FCM的改进算法，命名为MKDSIF-FCM。MKDSIF-FCM算法提出了带影响因子的距离权重系数的概念，将其运用到欧氏距离的计算中；同时，MKDSIF-FCM算法中采用了多核学习的技巧，增加了样本之间的差异性，能够有效地提高FCM算法的聚类效果。实验结果表明，在Iris数据集和Wine数据集上，相比经典的FCM算法，MKDSIF-FCM算... 题目：FCM聚类算法在岩石图像分析中的应用 概要：摘 要：岩石的孔隙、喉道等特征是地质人员进行判断储层特征的重要参数。因岩石图像具有较高的复杂度，图像纹理相似，因而对岩石图像进行分析时有一定的难度。人工进行分析时，容易因为各种原因出现误差。本文提出利用模糊C均值算法（FCM）对鄂尔多斯盆地岩石铸体薄片进行聚类分析，实验结果能很好的将岩石铸体薄片中孔隙与岩石背景区分出来，为后期的岩石自动识别与分类奠定了基础。FCM是基于划分的一种非监督聚类算法。 关键词：... 题目：基于分层的FCM算法在医学图像分割中的应用 概要：摘要 ... 题目：基于粒度分层技术与FCM算法的图像分割 概要：摘要：文章提出了一种高效快速地实现图像分割的方法。该方法采用自适应像素梯度法进行图像预处理，能有效地消除噪声，保留细小纹理，突出图像边缘。该方法基于粒度分层技术与模糊C均值聚类算法实现图像分割，基于粒度分层技术进行粗粒度划分，得到最佳粗粒度层；在此层上进行FCM算法，通过建立目标函数，构建模糊矩阵，确定聚类中心，实现一系列迭代优化；最后进行细粒度划分，并选出最佳细粒度层，达到目标图像与背景分离的分割效... 题目：基于鲁棒性的广义FCM图像分割算法 概要：摘要：模糊C均值（FCM）是一种有效的图像分割算法，由于忽略了图像的邻域信息，所以对噪声图像缺乏足够的鲁棒性，传统FCM算法的目标函数是由欧式距离与模糊隶属度相乘所得，而该广义FCM是由这两项通过求广义平均值所得，同时模糊隶属度和聚类中心包含了邻域信息的广义平均值，在组合距离中引入了局部空间信息和观察信息，因此广义FCM算法对噪声图像有较好的鲁棒性，实验结果表明，该算法比FCM、HMRF有更好的鲁棒性和较高的运算效率... 题目：基于空间信息约束改进的FCM图像分割算法 概要：摘 要： 针对标准FCM算法在算法迭代中忽略像素的空间信息，提出了一种结合像素空间邻域信息改进的FCM图像分割算法（SAFCM）。新算法首先计算出像素的邻域平均值，然后求出邻域平均值和像素的差异，把该差异值作为空间信息的影响权值，利用像素值和空间信息构造新的目标函数，从而实现图像的分割。仿真实验表明，新算法能够更好的抑制噪声，降低噪声敏感性，提高图像的分割质量。 关键词： FCM； 图像分割； 空间信息； 自适应权重... 题目：基于FCM聚类算法的马田系统研究 概要：摘 要：马田系统是一种多元系统定量模式识别方法，是数据分类的有效方法，在很多领域都得到广泛应用。