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基于网格和密度的模糊C均值聚类初始化方法被引量：9: 2008年; 模糊c均值聚类算法是目前聚类分析中最受欢迎的算法之一,但其聚类效果往往受初始参数的影响。针对这一问题,提出一种基于网格和密度的模糊c均值聚类初始化方法。以网格和密度为工具提取聚类样本的类聚类中心,以此来初始化模糊c均值聚类算法的初始参数,从而弥补原算法的不足。实验证明方法是可行的、有效的。; 盛莉邹开其邓冠男; 关键词：模糊C均值聚类网格

CF群范畴的积与上积被引量：2: 2008年; 在笔者定义的CF对称群范畴的基础上,给出了更一般的CF群范畴的定义,讨论了CF群范畴的积与上积,并给出积与上积的唯一性证明。; 邹开其王志平; 关键词：上积

恶劣气象条件下高速公路匝道控制的神经网络方法被引量：3: 2006年; 针对各种恶劣气象条件下高速公路交通流的控制问题,利用MarkosPapageorgiou的高速公路交通流模型对各种气象条件进行分析,使用神经网络建立一种适合各种气象条件的匝道交通流数学模型,有效地控制恶劣气象条件下的高速公路交通事故.利用BP神经网络仿真,分析该模型的收敛速度,并辨识其中的参数,为在恶劣气象条件下控制高速公路的交通流奠定理论基础.; 张长君邹开其; 关键词：高速公路匝道控制 BP神经网络

一种改进的基于密度聚类模糊支持向量机被引量：6: 2009年; 为了提高模糊支持向量机在数据集上的训练效率,提出一种改进的基于密度聚类(DBSCAN)的模糊支持向量机算法。运用DBSCAN算法对原始数据进行预处理,去除对分类贡献小的中心样本,用剩余的边缘样本集合完成模糊支持向量机的训练工作。实验表明,该方法形成的聚类边缘样本较好地保持了原样本的分布情况,在保证分类精度的同时,大大缩短了训练时间,提高了工作效率。; 张恒邹开其崔杰张敏; 关键词：模糊支持向量机密度聚类

基于细菌群体趋药性优化的k-means算法被引量：3: 2009年; 细菌趋药性算法是一种新的仿生进化算法,针对细菌趋药性算法,介绍了其基本原理,讨论了一种改进的算法——细菌群体趋药性(BCC)算法。将细菌群体趋药性优化方法应用在k-means聚类分析中,以类内离散度和为目标函数,建立了BCC优化的k-means算法模型,利用BCC算法的全局搜索能力,很大程度上避免了k-means算法易陷入局部极小的缺陷,同时也降低了算法对初始值的敏感度。并给出了一些实验,结果令人满意。; 于来行张敏葛斌; 关键词：K-MEANS算法聚类算法

基于方向信息测度的最小模糊度准则边缘检测被引量：1: 2007年; 将像素点的方向信息测度作为判别边缘点的特性指标,借用Huang等构造的自适应确定分割阈值的思想,本文提出了一种基于方向信息测度的最小模糊度准则边缘检测方法。文中提出的方法,一方面由于采用了方向信息测度,可以很好地将边缘点和非边缘点区分开来;另一方面通过最小化模糊度,自适应地将给定图像的所有像素点按照方向信息测度分成两类,从而达到提取边缘的目的。实验结果证明,我们提出的方法能够很好地判别边缘点,有效地提取图像的边缘。; 李懿张运杰王威娜张晓娜; 关键词：模糊度方向信息测度边缘检测阈值

An Interval-valued Fuzzy Competitive Neural Network: 2006年; Because interval value is quite natural in clustering, an interval-valued fuzzy competitive neural network is proposed. Firstly, this paper proposes several definitions of distance relating to interval number. And then, it indicates the method of preprocessing input data, the structure of the network and the learning algorithm of the interval-valued fuzzy competitive neural network. This paper also analyses the principle of the learning algorithm. At last, an experiment is used to test the validity of the network.; 邓冠男邹开其; 关键词：模糊神经系统计算方法信息处理

基于网格和密度的聚类神经网络结构优化被引量：1: 2006年; 针对聚类神经网络初始权值与样本分类数的设定问题，提出一种基于网格和密度的聚类神经网络结构优化算法．以网格和密度为工具提取聚类样本的聚类中心，并由此确定样本分类数，从而对聚类神经网络结构进行优化，可以有效地提高神经网络的聚类效果，缩短样本聚类时间．; 邓冠男邹开其; 关键词：聚类神经网络网格聚类中心

恶劣气象条件下高速公路NN控制系统的研究被引量：1: 2007年; 各种恶劣气象条件下的高速公路的交通流控制是目前急需要解决的重要问题。就此问题,利用Markos Papageorgiou的高速公路交通流模型对各种气象条件进行分析,使用神经网络方法,建立了一套适合各种气象条件的交通流模型和匝道入口控制系统,有效地控制恶劣气象条件下的高速公路交通事故。其次,利用BP神经网络的算法进行了仿真,对其中的参数进行辩识。仿真的结果与实际情况能很好地吻合,为在恶劣气象条件下控制高速公路的交通流奠定了理论和实践基础。; 张长君邹开其; 关键词：高速公路匝道控制

直觉模糊集的新的分解定理与表现定理被引量：4: 2008年; 本文给出了直觉模糊集的下截集的概念,讨论了它们的基本性质,并在此基础上提出直觉模糊集新的分解定理和表现定理。; 邹开其王志平胡明; 关键词：直觉模糊集分解定理表现定理

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