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摘要:
为解决传统的模糊C-均值(FCM)算法容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于差分演化技术的FCM算法(DE—FCM),由于差分演化算法良好的全局搜索能力,最终得到全局最优解。以保肝脏病的数据集为例对改进后的算法进行探讨和验证,实验证明,提出的算法有更好的聚类效果。
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文献信息
篇名 基于差分演化的FCM算法在肝癌诊断中的应用
来源期刊 现代计算机:中旬刊 学科 工学
关键词 FCM算法 差分演化算法 分割系数 分割熵 有效性评价函数 肝癌诊断
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 9-12
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 唐德玉 广东药学院医药信息工程学院 23 45 4.0 6.0
2 叶玉婷 广东药学院医药信息工程学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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2013(0)
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研究主题发展历程
节点文献
FCM算法
差分演化算法
分割系数
分割熵
有效性评价函数
肝癌诊断
研究起点
研究来源
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
现代计算机:中旬刊
月刊
1007-1423
44-1415/TP
广州市海珠区新港西路135号中山大学园B
46-205
出版文献量(篇)
9067
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