导读:本文包含了模糊聚类分类论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:图像分类,FCM,HMRF
模糊聚类分类论文文献综述
胡忠超[1]（2019）在《引入HMRF模型模糊聚类算法的遥感图像分类性能分析》一文中研究指出传统模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)聚类算法没有充分考虑图像中空间信息的约束作用,导致其对噪声比较敏感。为了改善上述问题,基于隐马尔科夫(Hidden Markov Random Field, HMRF)模型的模糊聚类算法被提出,该文将以遥感图像为研究数据,对该算法的分类结果进行定性评价。(本文来源于《科技资讯》期刊2019年20期）
黄磊[2]（2019）在《基于模糊聚类的高分辨率遥感影像分类算法研究》一文中研究指出遥感技术是一门涉及到多种领域的综合性探测技术,能把接收到的地物所辐射的电磁波信息进行不同方式的处理,从而观测和识别各类地物和相关现象。该技术在很多领域都有应用,已经成为测绘和规划、地球环境资源调查领域应用过程中不可缺少的有效手段。遥感影像的分类与制图为制作或更新地图和专题图提供了重要的技术手段,为各行业的发展提供了真实、可靠的信息,是地理监测、生态保护等工作的基础。本文着重研究了模糊聚类算法和特征选择算法在遥感影像分类中的应用问题。首先,分析了影像分类的发展背景、研究方向、国内外研究现状及存在的问题,对其中涉及到的分割、分类方法及模糊聚类算法进行了详细的介绍。其次,针对模糊C均值(fuzzy c-means,FCM)聚类算法在操作过程中体现出的不足之处,对算法做了进一步的改进。最后,为解决影像分类实验过程中,特征提取环节所提取特征之间相关性大、冗余度高,影响分类效率的问题,提出最小冗余度最大相关性(minimum Redundancy Maximum Relevance,mRMR)算法与改进FCM聚类算法结合的遥感影像分类算法,来提高影像分类效率。本文的主要研究内容如下:1.针对影像地物种类繁多,地物特征混杂,现有FCM算法稳定性差、空间信息利用不充分的问题,提出改进FCM聚类算法与加权多核SVM分类器结合的遥感影像分类算法。在聚类分割目标函数计算阶段,考虑单像素对聚类结果产生影响的同时,邻域像元的影响采用吸引力模型进行度量;特征提取阶段使用空间像素模板法提取像斑特征点,并基于加权多核SVM分类器实现影像分类操作,以获取地物类别信息。2.为解决影像特征间相关性大、冗余度高带来的分类问题,提出一种基于mRMR选择和改进FCM聚类的影像分类算法。首先基于对象置信度指标(OC)进行影像分割,后利用mRMR算法实现特征选择,解决特征冗余问题;并将提取的特征通过改进FCM算法聚类,得到最终分类结果。实验结果表明,该算法能降低信息冗余、减小特征间的相关性,并有效提高影像的分类效率。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-02）
吴雷雷,赖华荣,蒋小蕾,刘义志,宋佳[3]（2019）在《自适应模糊聚类高分辨率遥感影像分类算法》一文中研究指出为了实现高分辨率遥感影像分类数的自动确定,在传统模糊聚类算法的基础上引入分裂合并操作,提出自适应模糊聚类的高分辨率遥感影像分类算法。该算法提高分裂合并的准确性,并在每次分裂合并后利用模糊聚类分类算法优化其分割结果,而后将参数赋予相应阈值,以实现阈值的自适应确定。有效避免算法陷入局部极值,解决传统模糊聚类算法依赖初始聚类中心选择的问题。(本文来源于《北京测绘》期刊2019年04期）
吴俊军[4]（2019）在《基于模糊聚类的变压器故障分类分析》一文中研究指出使用模糊c-均值对变压器故障进行聚类,具有简单直观且易于实现的特点。但是,聚类性能受中心点初始化影响,且存在计算量较大的问题。因此,提出了综合聚类法,利用该方法,确定输入样本的聚类分类数和聚类中心;然后再通过FCM对数据进行聚类;最后通过对变压器故障诊断,可以有效发现变压器潜在故障,降低安全事故发生概率。(本文来源于《现代制造技术与装备》期刊2019年03期）
张文龙,梅甫定,李海丽,胡传宇,叶峰[5]（2018）在《基于模糊聚类理论的粗磷尾矿胶结充填材料分类》一文中研究指出为了在粗磷尾矿不同胶结充填材料配比中,选出适用的配比组合分类,通过正交试验方法,选取料浆胶砂比、浓度、水泥和粉煤灰比、泵送剂为实验因素,以坍落度、倒坍落度、稠度、扩散度、分层度、泌水率,及3,7,28d强度为观察指标,得到不同材料及配比的性能数据;然后采用模糊聚类分析理论,将实验数据分类。结果表明,根据阈值的不同,有14种情况,每种情况对应不同的分类。在满足应用条件的前提下,选择阈值为0.702进行分类,分为12类;并选取了各项性能与理想条件下最佳方案相当的x5方案,即胶砂比1∶5,浓度86%,水泥∶粉煤灰5∶5,泵送剂1%,达到的效果满足需要。通过模糊聚类分析,可以将不同的胶结充填材料合理分类,增加了方案的可选择性。(本文来源于《矿业研究与开发》期刊2018年11期）
段振荣[6]（2018）在《基于模糊聚类分析法的巷道围岩稳定性分类》一文中研究指出影响巷道围岩稳定性的因素众多,关系复杂。如何选取有效影响因素,对巷道围岩进行定量分析,一直是围岩稳定性分类的研究热点。针对晋北某煤矿I031001工作面回采巷道支护效果不甚理想,以以往工程实践中已有分类结果较为理想的25条巷道作为样本,依据顶板强度、煤层强度、底板强度、深度、直接顶初次垮落步距、直接顶厚度与采高比值及护巷煤柱宽度等指标,根据模糊聚类理论,建立了定量判别模型,在对模型进行验证的基础上,对工作面围岩的稳定性进行了分类。(本文来源于《煤》期刊2018年11期）
谷涛,刘大明[7]（2018）在《基于模糊聚类算法的智能电网用户分类》一文中研究指出随着智能电网建设的深入,许多智能仪表被接入电网以获取用户的实时负荷数据。由于用户数量众多,单独对个体进行数据处理和分析是不现实的,所以需要对用户进行分类。采用模糊聚类算法来处理负荷侧不同用户的用电负荷数据,随机抽取了某小区的25个用户数据,并对其用电行为进行了分类。结合聚类有效性指标得到了算法的最佳聚类数,并进行了仿真分析。结果表明,模糊聚类算法在负荷侧不同用户用电行为分类中有着较好的表现。(本文来源于《上海电力学院学报》期刊2018年05期）
袁娜[8]（2018）在《计算机模糊聚类方法在思政教育学生分类中的应用》一文中研究指出介绍了数学聚类的基本方法以及原理,根据学生分类评价指标体系运用计算机模糊聚类方法对学生进行分类,并依据分类结果对不同类别的学生进行有针对性的思想政治教育。根据学生思想政治教育基础和需求的差异性进行学生分类教育和管理的方式,是补足思想政治教育短板的有效途径。(本文来源于《机械设计与制造工程》期刊2018年09期）
金保林[9]（2018）在《基于模糊聚类改进的光纤大数据分类算法研究》一文中研究指出传统模糊K-均值聚类算法对光纤大数据实施聚类过程中,主要通过欧氏距离描述数据间的聚类,仅能描述球形以及超球形的光纤数据,不能描述实际光纤数据的多样性结构,存在聚类精度差,容易陷入局部最佳的弊端。因此,提出基于模糊聚类改进的光纤大数据分类算法,采用模糊K-Means聚类算法对光纤大数据实施初始聚类,采用基于Witten框架的改进模糊聚类算法,对数据属性实施特征选择同时实施稀疏聚类,融入空间距离代替传统的欧氏距离,固定权值向量,对聚类中心的不断优化,获取更为准确的光纤大数据分类结果。实验结果说明,所提算法对高维光纤大数据具有较高的分类效率和准确度,并且稳定性较高。(本文来源于《激光杂志》期刊2018年07期）
傅蜀燕,欧斌,林志祥,高胜松[10]（2018）在《基于粗集-模糊聚类理论单元堤段分类方法研究》一文中研究指出堤防可视作由若干单元堤段组成,对单元堤段按相似性分类可便于堤防的安全评价与管理。在划分单元堤段的基础上,拟定单元堤段的属性指标,基于粗集-模糊聚类理论对单元堤段的属性指标进行定量指标和定性指标相似性组合度量,构建单元堤段模糊相似矩阵,采用平方法计算出模糊相似矩阵对应的模糊等价矩阵,通过设定模糊等价矩阵的阈值,对单元堤段进行聚类分析,实现相似性单元堤段分类。(本文来源于《人民珠江》期刊2018年06期）
模糊聚类分类论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
遥感技术是一门涉及到多种领域的综合性探测技术,能把接收到的地物所辐射的电磁波信息进行不同方式的处理,从而观测和识别各类地物和相关现象。该技术在很多领域都有应用,已经成为测绘和规划、地球环境资源调查领域应用过程中不可缺少的有效手段。遥感影像的分类与制图为制作或更新地图和专题图提供了重要的技术手段,为各行业的发展提供了真实、可靠的信息,是地理监测、生态保护等工作的基础。本文着重研究了模糊聚类算法和特征选择算法在遥感影像分类中的应用问题。首先,分析了影像分类的发展背景、研究方向、国内外研究现状及存在的问题,对其中涉及到的分割、分类方法及模糊聚类算法进行了详细的介绍。其次,针对模糊C均值(fuzzy c-means,FCM)聚类算法在操作过程中体现出的不足之处,对算法做了进一步的改进。最后,为解决影像分类实验过程中,特征提取环节所提取特征之间相关性大、冗余度高,影响分类效率的问题,提出最小冗余度最大相关性(minimum Redundancy Maximum Relevance,mRMR)算法与改进FCM聚类算法结合的遥感影像分类算法,来提高影像分类效率。本文的主要研究内容如下:1.针对影像地物种类繁多,地物特征混杂,现有FCM算法稳定性差、空间信息利用不充分的问题,提出改进FCM聚类算法与加权多核SVM分类器结合的遥感影像分类算法。在聚类分割目标函数计算阶段,考虑单像素对聚类结果产生影响的同时,邻域像元的影响采用吸引力模型进行度量;特征提取阶段使用空间像素模板法提取像斑特征点,并基于加权多核SVM分类器实现影像分类操作,以获取地物类别信息。2.为解决影像特征间相关性大、冗余度高带来的分类问题,提出一种基于mRMR选择和改进FCM聚类的影像分类算法。首先基于对象置信度指标(OC)进行影像分割,后利用mRMR算法实现特征选择,解决特征冗余问题;并将提取的特征通过改进FCM算法聚类,得到最终分类结果。实验结果表明,该算法能降低信息冗余、减小特征间的相关性,并有效提高影像的分类效率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
模糊聚类分类论文参考文献
[1].胡忠超.引入HMRF模型模糊聚类算法的遥感图像分类性能分析[J].科技资讯.2019
[2].黄磊.基于模糊聚类的高分辨率遥感影像分类算法研究[D].重庆邮电大学.2019
[3].吴雷雷,赖华荣,蒋小蕾,刘义志,宋佳.自适应模糊聚类高分辨率遥感影像分类算法[J].北京测绘.2019
[4].吴俊军.基于模糊聚类的变压器故障分类分析[J].现代制造技术与装备.2019
[5].张文龙,梅甫定,李海丽,胡传宇,叶峰.基于模糊聚类理论的粗磷尾矿胶结充填材料分类[J].矿业研究与开发.2018
[6].段振荣.基于模糊聚类分析法的巷道围岩稳定性分类[J].煤.2018
[7].谷涛,刘大明.基于模糊聚类算法的智能电网用户分类[J].上海电力学院学报.2018
[8].袁娜.计算机模糊聚类方法在思政教育学生分类中的应用[J].机械设计与制造工程.2018
[9].金保林.基于模糊聚类改进的光纤大数据分类算法研究[J].激光杂志.2018
[10].傅蜀燕,欧斌,林志祥,高胜松.基于粗集-模糊聚类理论单元堤段分类方法研究[J].人民珠江.2018