温彬彬
- 作品数：1 被引量：0H指数：0
- 供职机构：河南师范大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于FCM聚类算法的马田系统研究
- 2016年
- 马田系统是一种多元系统定量模式识别方法,是数据分类的有效方法,在很多领域都得到广泛应用。构建正常样本数据的基准空间、筛选出有效的项目、确定阈值等是经典马田系统的重要步骤。文章改进马田系统中筛选有效项目的方法,经典马田系统将正交表和信噪比结合起来筛选有效项目;基于FCM聚类算法的马田系统尝试用FCM聚类算法选择有效项目,正交表的每一行作为一个实验方案,对于每种方案,都利用FCM进行聚类,得到样品分类的正确率。把正确率的信噪比作为筛选有效项目的指标,信噪比越大则选择的有效项目越可信。得到有效的检测项目之后,可以优化马田系统的基准空间,提高样品分类的正确率。
- 任化娟赵义恒朱秋平温彬彬齐建奎
- 关键词：马田系统FCM聚类算法
