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摘要:
从竞争学习的角度提出模糊C-均值算法中隶属度的新解释,并基于隶属度的新解释提出对手抑制式模糊C-均值算法.理论分析和实验表明:对手抑制式模糊C-均值算法提高了模糊C-均值算法的收敛速度.
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文献信息
篇名 对手抑制式模糊C-均值算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 模糊C-均值算法 隶属度 竞争学习
年,卷(期) 2000,(7) 所属期刊栏目 学术论文与技术报告
研究方向 页码范围 63-66
页数 4页 分类号 TP183
字数 5131字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.2000.07.017
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作者信息
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研究主题发展历程
节点文献
模糊C-均值算法
隶属度
竞争学习
研究起点
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研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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