一种基于模糊聚类的模糊辨识方法.pdf
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基于T—S模型的非线性系统模糊聚类辨识方法
李 目 2，刘祖润2，年晓红3，谭 文2
LIMu～，LIU Zu—run ，NIAN Xiao—hong。，TAN Wen
1．湖南大学 电气与信息工程学院，长沙 410082
2湖南科技大学 信息与电气工程学院，湖南 湘潭 411201
3．中南大学 信息科学与工程学院，长沙 410083
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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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文章 编号 ：1001—9081(2005)06—1347—03
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一种基于粗集的模糊聚类算法及应用的研究的中期报告
摘要：
基于粒度空间理论和模糊集理论的粗集聚类算法可以在不需要先验信息的情况下实现对数据进行聚类分析。本文通过对已有的粗集聚类算法进行分析，提出了一种基于层次聚类的模糊粗集聚类算法，并结合实例应用验证了其有效性。
关键词：粗集；模糊聚类；层次聚类；粒度空间
1.研究背景
在实际应用中，对大量数据进行聚类分析是非常常见的需求。但对于不同类型、变量数目、变量类型不同的数据，其聚类分析的方法和结果却存在较大的不确定性。
粗集理论是多元分类数据处理中重要的一种方法，其核心思想是通过粗化（模糊化）使不同分类间的元素在某个交集中有所重合，从而建立分类间的关
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一种基于相关系数的模糊C．均值聚类算法
钟毅
(中国银联股份有限公司 上海201201)
摘要针对传统模糊C．均值聚类算法同等对待每个属性的局限性和初始聚类中心选择的随机性，提出了一种基于相关系数优化的模糊C-
均值聚类算法。首先，该算法通过计算离散系数和信息熵来确定每个属性的权重，从而强化了重要属性对聚类过程的影响，削弱了冗余属性的作
用。改善了聚类效果；其次，采用相关系数和密度函数来确定样本点的
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第２８卷第８期增刊
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ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔ
王平
（西华大学电气信息学院成都６１００３９）
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BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA01引言
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