已閱讀1頁，還剩50頁未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀
版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、該文在對傳統(tǒng)的模型C-均值聚類算法及其修改形式進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,吸收競爭學(xué)習(xí)的思想,提出了一種新型的抑制式模糊C-均值聚類算法,并將該思想推廣到了聚類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出了抑制式模糊聚類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).作為所提方法的應(yīng)用,給出了在圖像分割中的應(yīng)用結(jié)果.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該文的方法是有效的.全文共分五章,各章的內(nèi)容分別為:第一章為緒論,介紹了模式分析,概述了模糊聚類算法的發(fā)展?fàn)顩r、研究的意義和模糊聚類在圖像分割中的應(yīng)用;介紹了該文所取得的主要成果和內(nèi)容安排
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 模糊聚類算法應(yīng)用研究.pdf
- 模糊聚類算法及其在入侵檢測中的應(yīng)用.pdf
- 模糊聚類算法及其聚類有效性的研究.pdf
- 基于模糊聚類的大規(guī)模數(shù)據(jù)聚類算法及其應(yīng)用研究.pdf
- 模糊聚類算法及其在文本挖掘中的應(yīng)用.pdf
- 基于遺傳算法的模糊聚類研究及其應(yīng)用.pdf
- Web事務(wù)聚類中模糊聚類算法的應(yīng)用研究.pdf
- 分層模糊最小-最大聚類算法及其在圖像聚類中的應(yīng)用研究.pdf
- 模糊聚類算法研究.pdf
- 模糊文本聚類算法的研究與應(yīng)用.pdf
- 核模糊聚類算法及其在圖像分割中的應(yīng)用.pdf
- 模糊聚類算法研究及其在電信客戶細(xì)分中的應(yīng)用.pdf
- 模糊聚類算法及其在協(xié)同過濾推薦中的應(yīng)用.pdf
- 模糊聚類算法及其有效性研究.pdf
- 具有抗噪性的模糊聚類算法及其應(yīng)用研究.pdf
- 基于劃分的模糊聚類算法及其在圖像上的應(yīng)用.pdf
- 演化聚類算法研究及其應(yīng)用.pdf
- 模糊聚類算法在圖像分割中的應(yīng)用.pdf
- 基于FCM模糊聚類的數(shù)字水印算法及其應(yīng)用研究.pdf
- 基于目標(biāo)函數(shù)的模糊聚類新算法及其應(yīng)用研究.pdf
評論
0/150
提交評論