1) fuzzy C partition entropy
模糊C组分类熵
2) Fuzzy classification entropy
模糊分类熵
3) fuzzy C-means clustering method
模糊C聚类分析
1.
Comparing with the traditional fuzzy C-means clustering method,this algorithm increases th.
从用户的实际需求出发,分析了聚类系统的使用者可能对系统提出的功能要求,提出了一种基于加权Euclid距离的模糊C聚类分析算法。
4) fuzzy entropy clustering
模糊熵聚类
1.
A Shannon s mutual information and fuzzy entropy clustering based oil analysis method was presented.
应用信息熵及模糊熵聚类算法对油液监测数据间的关联关系进行考察。
5) fuzzy division entropy
模糊划分熵
1.
According to the theory of difference analysis in statistics and entropy theory in information theory, two functions-F statistics and fuzzy division entropy were constructer, the F statistics was mainly used to determine the optimal division number and the fuzzy division entropy was used to verify the validity of division.
首先在常规的Bezdek模糊划分模型的基础上,引入了考虑权重的模糊划分模型;并根据数理统计中的方差分析理论和信息论中的信息熵理论,构建了模糊F统计量、模糊划分熵,F统计量用来确定最佳划分数,模糊划分熵用来检验模糊划分的有效性。
6) Fuzzy entropy
模糊熵分割
1.
Authors presents an improved segmention technique based on multiple threshold values determined by fuzzy entropy.
为快速准确找到车牌位置 ,提出了一种改进的多阈值模糊熵分割方法 。
补充资料：动态模糊聚类法
分子式：
CAS号：
性质：又称动态模糊聚类法。选定一批聚类中心，其指标能反映该类的特征，将样本向最近的聚类中心聚类。再根据分类结果确定新的聚类中心，其各项指标为该类中所有样本的相应指标的平均值。然后计算前后两聚类中心的差异，如差异大于某一阈值，说明分类不合理，需修改分类，即以新的聚类中心代替旧的聚类中心，直到前后两聚类中心的差异小于某一阈值，认为分类合理，从而终止分类过程。
CAS号：
性质：又称动态模糊聚类法。选定一批聚类中心，其指标能反映该类的特征，将样本向最近的聚类中心聚类。再根据分类结果确定新的聚类中心，其各项指标为该类中所有样本的相应指标的平均值。然后计算前后两聚类中心的差异，如差异大于某一阈值，说明分类不合理，需修改分类，即以新的聚类中心代替旧的聚类中心，直到前后两聚类中心的差异小于某一阈值，认为分类合理，从而终止分类过程。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条