基于折线模糊数多属性指标信息的FCM聚类算法

发布时间：2017-11-22 10:04

  本文关键词：基于折线模糊数多属性指标信息的FCM聚类算法

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【摘要】：折线模糊数是借助实数的有序表示来确定一类模糊信息,它不仅可以按任意精度逼近一般模糊数,而且也克服了基于Zadeh扩展原理的模糊数四则运算的复杂性.该文首先引入折线模糊数定义及其有序表示,并给出它的扩展运算和度量公式.其次,采用折线模糊数的有序表示描述了待聚类对象的多属性指标信息,进而依据目标函数给出最优模糊划分(矩阵)和聚类中心的计算公式,并基于折线模糊数刻画多属性指标信息的模式提出(fuzzy c-means)FCM聚类算法.最后,通过算例说明该算法比梯形模糊数刻画指标信息更具优越性.
【作者单位】： 天津师范大学数学科学学院;
【基金】：国家自然科学基金(61374009)~~
【分类号】：O159;TP311.13
【正文快照】： i引言众所周知,模糊数的运算与表示是研究多属性决策分析和优化问题的一个重要工具.然而,以往人们仅是针对一些特殊的三角形或梯形模糊数来讨论问题,这在不同程度上存在着丢失信息的现象.此外,因基于Zadeh扩展原理的模糊数算术运算不满足封闭性,从而导致模糊数运算及其繁琐,即

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1 王慧;复杂数据多属性指标的估计模型[D];武汉理工大学;2010年

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本文编号：1214282