一种基于加权特征的可能模糊聚类方法.pdf
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(22)申请日 2022.03.18
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２０１７年４月 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ Ａｐｒ．２０１７
模糊加权多视角可能性聚类算法
王振辉 夏鸿斌
（江南大学数字媒体学院 江苏无锡２１４１２２）
摘 要 受益于
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第36卷第5期 计 量 学 报 V01．36．№5
2015年9月 ACTAMETROLOGICASINICA
158．2015．05．12
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ＤＯＩ：１０．３９６９／ ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３⁃４７８５．２０１２０９０６２
网络出版地址：ｈｔｔｐ：／ ／ ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ ｋｃｍｓ／ ｄｅｔａｉｌ／ ２３．１５３８．ＴＰ０９３０．
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《基于模糊聚类的模糊查询及查询松弛方法的研究》
一、引言
随着信息技术的迅猛发展，数据量的增长呈指数级增长，使得人们在进行信息查询时面临着巨大的挑战。传统的精确查询方法在处理这类复杂、多变的数据时显得捉襟见肘。因此，基于模糊理论的信息检索技术，尤其是基于模糊聚类的模糊查询及查询松弛方法的研究显得尤为重要。本文旨在深入探讨模糊聚类算法在模糊查询中的应用，以及查询松弛方法的有效性。
二、模糊聚类在模糊查询中的应用
1.模糊聚类理论基础
模糊聚类是一种基于模糊理论的数据分类方法，它通过建立数据间的模糊关系，将数据划分为若干个模糊集合。其核心思想是利用隶属度函数来描述每个数据点对于某个集合的隶属程度
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基于空间邻域加权的模糊核C-均值图像聚类及其应用研究的开题报告
1.研究背景和意义
图像聚类是一种基于特征相似性和空间信息的图像分析方法，具有在图像处理、计算机视觉和模式识别等领域中广泛应用的潜力。然而，传统的聚类方法对于图像中存在的噪声、变形和复杂纹理等问题常常无法有效处理，影响聚类效果和图像分析的准确性。
因此，本研究旨在探索一种基于空间邻域加权的模糊核C-均值算法，以提高图像聚类的鲁棒性和准确性，并应用到图像分割、目标识别等领域，为相关领域的研究和实际应用提供有力支持。
2.研究内容和方法
本研究计划从以下方面进行研究：
（1）分析图像聚类的基本概念和算法，并重点分析模糊C-均值算法的原
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基于信息熵加权模糊聚类的轴承故障诊断研究.pdf
摘要
在工业生产中，滚动轴承是许多机械设备的重要组成部分，如果滚动轴承出现故障，
及时检测可以避免突发故障引起的生产中断，提高生产的稳定性和生产效率。不同类型
的轴承故障会导致不同的振动特征，通过监测轴承的振动信号，识别出异常振动模式，
达到轴承故障检测的目的。目前，对轴承振动信号的分析主要包含：故障信号的特征提
取、特征选择和模式识别。因此，本文根据以上三个方面对轴承的故障诊断进行研究，
主要研究内容如下：
针对特征提取的问题，轴承振动信号通常具有非线性和非平稳性的特点，这使得传
统的信号处理技术难以处理，需要采用更复杂的方法。本文采取小波包分解法对振动信
号进行特征提取，研究不同故障状态下
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