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Algoritmo de agrupamiento genético borroso basado en el algoritmo de las c-medias borroso

机译:基于模糊c均值算法的模糊遗传聚类算法

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摘要

El algoritmo de las c-medias borroso (FCM) es una herramienta matemática ampliamente utilizada en muchos problemas prácticos tales como el reconocimiento de patrones, el análisis de datos y el procesamiento de imágenes. Sin embargo, tiene varios inconvenientes en su aplicación para todo tipo de problemas de agrupamiento: * Depende de las condiciones iniciales del algoritmo. * El número de conjuntos debe conocerse por anticipado. * El algoritmo sólo detecta conjuntos hiperesféricos debido a la definición de la distancia, que es euclídea por defecto. Esta tesis incluye varios trabajos con respecto a la resolución de las carencias comentadas previamente. Los puntos clave son. * La dependencia de las condiciones iniciales se evita mediante el uso de algoritmos genéticos (AA.GG). Los AA.GG son un método de optimización muy conocido basado en la genética natural. Los algoritmos basados en el FCM con estructura genética se conocen normalmente como algoritmos FCM genéticos (GFCM). * Por otro lado, se propone una nueva estructura llamada "especie", basada también en la genética natural. Una especie de conjuntos se compone de las soluciones que tiene el mismo número de conjuntos. De esta forma, hay un esquema de dos niveles: un primer nivel donde se aplica el algoritmo FCM dentro de cada especie y un segundo nivel donde un funcional de "selección entre especies" es capaz de encontrar el número más adecuado de conjuntos. * En la bibliografía se pueden encontrar muchas referencias a los índices de validación, que son frecuentemente utilizados para comparar soluciones con distinto número de conjuntos. En esta tesis se estudia este problema, incluyendo el desarrollo de un funcional basado en índices de validación. * Finalmente, se presenta una norma diagonal en la definición de distancia de la estructura del GFCM, cuyos coeficientes también se calculan en el algortimo. De esta forma, se pueden detectar tanto conjuntos hiperesféricos como hiperelípticos. Como resultado de esta tesis, se han desarrollado y probado varios algoritmo. El algoritmo más avanzado (algoritmo de agrupamiento genético borroso no euclídeo) está disponible bajo Linux y GNU.
机译:模糊c均值算法(FCM)是一种数学工具,广泛用于许多实际问题,例如模式识别,数据分析和图像处理。但是,它在针对各种分组问题的应用中有几个缺点:*它取决于算法的初始条件。 *套数必须事先知道。 *由于距离的定义,该算法仅检测超球面集合,默认情况下为欧几里得。本论文包括有关解决前面提到的缺陷的几篇著作。关键是。 *通过使用遗传算法(AA.GG)避免了对初始条件的依赖。 AA.GGs是一种基于自然遗传学的著名优化方法。基于具有遗传结构的FCM的算法通常称为遗传FCM算法(GFCM)。 *另一方面,基于自然遗传学,提出了一种称为“物种”的新结构。一种集由具有相同数量集的解决方案组成。因此,存在两个级别的方案:第一级别,其中在每个物种内应用FCM算法,第二级别,其中功能“物种之间的选择”能够找到最合适数量的集合。 *在书目中可以找到许多关于验证索引的参考,这些参考经常用于比较具有不同数量集合的解决方案。本文研究了这个问题,包括基于验证指标的功能性问题的开发。 *最后,在GFCM结构的距离定义中提出了对角范数,其系数也在算法中计算。以此方式,可以检测到超球形和超椭圆形组件。由于本论文的结果,已经开发并测试了各种算法。在Linux和GNU下可以使用最先进的算法(非欧几里德模糊遗传聚类算法)。

著录项

  • 作者

    López García Sergio;

  • 作者单位
  • 年度 2001
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
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  • 中图分类

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