1) Average Value of Fuzzy Variable
模糊变量均值
3) Fuzzy Random Variable
模糊随机变量值
1.
On the Properties and Judgement of Fuzzy Random Variable-valued Convex Functions;
模糊随机变量值凸函数的性质及判定
4) fuzzy C mean
模糊C均值
1.
A new clustering algorithms based on culture algorithms is proposed after analyzing the disadvantages of the Fuzzy C Mean(FCM).
分析了模糊c均值(Fuzzy C Mean)聚类算法存在的不足,提出了基于文化算法的新型聚类算法。
5) FCM
模糊C均值
1.
The cluster image object using these features and then the semantic feature is gained;FCM is used to cluster image.
提出了一种基于高层语义的图像检索方法,该方法首先将图像分割成区域,提取每个区域的颜色、形状、位置特征,然后使用这些特征对图像对象进行聚类,得到每幅图像的语义特征向量;采用模糊C均值算法对图像进行聚类,在图像检索时,查询图像和聚类中心比较,然后在距离最小的类中进行检索。
2.
To the mistake of local optimization in iterative process of fuzzy C-mean(FCM) clustering algorithm,a fuzzy C-mean clustering based on ant algorithm is presented to identify fuzzy clustering numbers and initial clustering center of FCM.
针对模糊C均值(FCM)聚类算法,在选取聚类中心点时采用随机选取易使得迭代过程陷入局部最优解,FCM算法自身并不能确定聚类个数需要人为设定,并在数据分类应用时具有了一定误差的问题,提出了一种基于蚁群算法的FCM聚类算法。
3.
FCM(Fuzzy C-Means) algorithm has good clustering efficiency,therefore it is widely used in the field of image segmentation.
模糊C均值算法由于具有良好的聚类性能而被广泛应用于图像分割领域,但聚类中心的初始化问题一直影响着该算法的运行效率。
6) fuzzy C-means
模糊C-均值
1.
A modified fuzzy C-means(MFCM) clustering algorithm;
一种改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法
2.
An improved method of image segmentation based on fuzzy C-means;
一种改进的模糊C-均值图像分割算法
3.
However, one of the traditional ways to evaluate the condition is the utilization of fuzzy C-means clustering method that can cluster the original patterns correctly, but can not classify the running state of pipelines automatically.
为此,阐述了一种基于负压波波动理论与模糊C-均值聚类算法相结合的混合评估方法,其基本思想为:对预处理后的管道运行实时压力波动进行动态聚类,然后求解动态聚类中心的波动指数,波动指数越小,管道运行状态越好;反之,则认定管道运行状态差,应迅速采取相应措施。
补充资料：变量与变量值
可变的数量标志和所有的统计指标称作变量。变量的数值表现称作
变量值，即标志值或指标值。变量与变量值不能误用。
变量值，即标志值或指标值。变量与变量值不能误用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条