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【摘 要】
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尽管广义Ⅱ型模糊C均值聚类算法将Ⅱ型模糊集引入到模糊C均值聚类(FCM)中以提升算法对复杂数据的分类性能,然而该方法忽略了数据的空间分布信息,导致算法在图像分割中的鲁棒性较差.针对该问题,提出一种基于邻域信息的广义Ⅱ型模糊C均值聚类算法.该算法利用高斯函数作为语言模糊项参数,并利用语言模糊项参数构建带有模糊因子的二级模糊隶属度函数,通过整合图像的空间邻域信息以优化目标函数,最后通过迭代寻优以实现图
【机 构】
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陕西科技大学电气与控制工程学院,陕西科技大学电子信息与人工智能学院
【出 处】
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陕西科技大学学报
【发表日期】
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2020年01期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61871259,61811530325)
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