一种参数m在线优化的FCM改进算法  

An advanced FCM algorithm with parameter m optimized on - line

作　　者：刘宜平[1] 沈毅[1] 童树鸿[1] 刘志言[1] 

机构地区：[1]哈尔滨工业大学控制工程系,黑龙江哈尔滨150006

出　　处：《电机与控制学报》2000年第3期164-167,共4页Electric Machines and Control

基　　金：国家自然科学基金!(69904004)

摘　　要：采用模糊决策思想对 ＦＣＭ（ Ｆｕｚｚｙ Ｃ－ Ｍｅａｎｓ）聚类算法影响较大的参数 ｍ提出一种在线自适应优化的方法。为了保证参数ｍ的在线优化具有实际意义，必须首先解决ＦＣＭ算法的初值选择问题，在此基础上进行参数ｍ在线优化。它能有效地对数据进行聚类，自适应地决定聚类数目和参数ｍ的最优选择。仿真结果表明此算法具有较好的聚类效果。In this paper, an advanced FCM algorithm with parameter m optimized on-line is proposed. The problems of standard FCM algorithm-the choice of the initial value and cluster numbers is solved. At the same time, fuzzy decision theory to optimize the parameter m is adopted. Finally, a few results are given to illustrate the effectiveness of proposed method.

关 键 词：模糊聚类分析 模糊决策理论 FCM算法 参数m 

分 类 号：O212.4[理学—概率论与数理统计] O159[理学—数学]