孟玲玲

作品数：1被引量：13H指数：1
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供职机构：合肥工业大学计算机与信息学院更多>>
发文主题：遗传算法FCM聚类算法运行时间二值化阈值选取更多>>
发文领域：自动化与计算机技术理学更多>>
发文期刊：《合肥工业大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：教育部“优秀青年教师资助计划”国家自然科学基金安徽省自然科学基金更多>>
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一种改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法被引量：13
《合肥工业大学学报（自然科学版）》2003年第3期354-358,共5页安良 胡勇 胡良梅 孟玲玲 
国家自然科学基金资助项目(60175011);安徽省自然科学基金资助项目(01042301);教育部优秀青年教师资助项目
模糊C-均值(FCM)聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小,鉴于遗传算法(GA)的并行全局搜索能力,文章将遗传算法引入进来对FCM聚类算法加以改进,并对所提出的新算法与经典算法的迭代步数和运行时间进行比较。实验结果表明:...
关键词：改进模糊C-均值聚类算法 FCM聚类算法 遗传算法 迭代步数 运行时间 
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