支晓斌
- 作品数：23 被引量：74H指数：6
- 供职机构：西安邮电大学理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于模糊Fisher准则的自适应降维模糊聚类算法被引量：8
- 2009年
- 该文指出曹苏群等人提出的基于模糊Fisher准则(FFC)的半模糊聚类算法(FFC-SFCA)中的一个推导错误,结合模糊紧性和分离性(FCS)聚类算法提出新的聚类算法:FFC-FCS。FFC-FCS充分利用FFC的特征提取和降维特性,交替运行原始数据空间中FFC和投影空间中的FCS,通过对降维数据的聚类实现对原始数据的聚类。FFC-FCS不仅对低维数据具有优异的分类性能而且对高维数据也表现出一定的分类优势。实验结果表明,FFC-FCS的性能明显优于原有的FCS算法,FFC-SFCA算法以及经典的模糊C-均值(FCM)算法。
- 支晓斌范九伦
- 区间值不确定推理真值传播的计算方法
- 2009年
- 通过用方差定义左右修正量,将点值不确定推理真值传播计算方法推广到区间值情形,提出了一种区间值不确定推理真值传播计算方法。本文所提出的方法表达式简单,易于理解与计算。
- 支晓斌范九伦
- 广义模糊熵及其诱导的区别度被引量：5
- 2008年
- 广义模糊熵是模糊熵在广义模糊补意义下的推广,本文给出广义模糊熵的公理化定义,基于σ-广义模糊熵,讨论了广义模糊熵和区别度的相互诱导关系。
- 范九伦支晓斌
- 一种广义模糊补运算和相应的广义模糊熵被引量：9
- 2008年
- 介绍广义模糊补的公理化定义,给出一种构造广义模糊补的方法,运用此方法构造出一种性质良好的广义模糊补;在此基础上提出一种广义模糊熵,这种广义模糊熵的最大值点可以在(0,1)开区间内自由移动。给出一类广义模糊熵的计算公式,便于实际应用。
- 支晓斌范九伦
- 截集型特征加权模糊C-均值聚类算法被引量：1
- 2010年
- 已有的特征加权型模糊C-均值(WFCM)聚类算法可以有效地提取数据的相关特征,WFCM存在的主要问题是收敛速度慢和对噪声敏感。借助模糊集的截集方式对WFCM的隶属度值进行修改,提出截集型特征加权模糊C-均值聚类算法:SWFCM。SWFCM不仅具有良好的特征提取能力,而且具有收敛速度快和对噪声稳健的优点。实验结果表明,SWFCM的总体性能优于原有的WFCM聚类算法和截集模糊C-均值聚类算法。
- 支晓斌范九伦
- 关键词：特征加权截集特征提取
- 链与格上连续映射的插入性质
- 我们称从拓扑空间X到实数空间R的映射f：X→R为下(上)半连续的当且仅当对任意的实数r∈R，集合{x∈X：f(x)＞r}(集合{x∈X：f(x)＜r})是开集。利用这两个概念我们可以对空间的许多的性质进行刻画。其中Die...
- 支晓斌
- 文献传递
- 改进的判别嵌入式聚类算法被引量：6
- 2017年
- 针对判别嵌入式聚类算法对高维数据集聚类运行速度慢的问题,提出一种改进的判别嵌入式聚类算法。利用矩阵的QR分解对类间散度矩阵做特征分解,求得数据的变换预处理;再利用最大间距准则对变换预处理数据再次降维,通过降低判别嵌入式聚类算法时间复杂度来提高效率。对比实验结果表明,改进算法受平衡参数λ的影响较小,平均准确度高于判别嵌入式聚类算法和K均值聚类算法,运行效率也优于判别嵌入式聚类算法。
- 支晓斌燕华芳
- 关键词：数据降维最大间距准则QR分解
- 改进的基于闵氏距离的软子空间聚类算法
- 2015年
- 用L1范数和L2范数的加权组合取代基于闵氏距离的软子空间(Minkowski metric based soft subspace,MSC)聚类算法目标函数中所用的Lp范数,导出一个新的MSC的聚类中心计算公式,从而得出一种改进的MSC聚类算法。改进算法使MSC的计算复杂度由O(n2 mc)降为O(nmc)(这里n是数据个数,m为数据维数,c是聚类数)。在Iris,breastcancer,Vehicle,User和Wine 5个真实数据上的对比性实验结果显示,改进MSC算法的聚类精度与原MSC的聚类精度相当,但改进算法的运行时间是原MSC运行时间的1/7到1/2。
- 支晓斌高垚琦
- 关键词：聚类算法
- 基于加速k均值的谱聚类图像分割算法改进被引量：10
- 2016年
- 对谱聚类图像分割算法进行改进,即引入加速均值算法替换原算法中的k均值算法,得出加速谱聚类的图像分割算法。将改进算法应用于微软剑桥研究院Grab cut数据集中的5幅实验图像,结果显示:在平均区域一致性评价不降低的前提下,改进算法完成分割所花费的平均时间比改进前可缩短58%。
- 李昌兴黄艳虎支晓斌谢笑娟
- 关键词：图像分割谱聚类
- 一个新的蕴含算子族
- 2010年
- 在Gdel算子和Goguen算子的基础上构造了一个新的蕴含算子族:IG-λ-G(λ∈[0,1]),与文[1]中构造的蕴涵算子族L-λ-R0(λ∈[1/2,1])不同,对于任意的λ∈[0,1],蕴涵算子IG-λ-G是正则的,从而有相伴随的左连续的三角模。另外蕴含算子族IG-λ-G(λ∈[0,1])可用于包含度的生成,从而得到包含度族。所构造的蕴含算子族和包含度族为工程应用提供了选择模型。
- 支晓斌范九伦
- 关键词：蕴涵算子正则性包含度
