2023年全國碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、聚類(lèi)分析是數據挖掘中的一個(gè)分支,模糊聚類(lèi)是聚類(lèi)中的重要方法,已經(jīng)取得了豐富的成果,其中的模糊C-均值(FCM)算法具有良好的性能和廣泛的應用價(jià)值.然而,FCM算法對初始聚類(lèi)中心的敏感問(wèn)題影響了實(shí)際應用的質(zhì)量和效果.本文針對這一問(wèn)題展開(kāi)研究,并將研究成果應用于安徽省淮河流域水文分區. 主要工作如下: (1)研究分析了數據挖掘及模糊聚類(lèi)的現狀及存在問(wèn)題,描述了模糊理論中的相關(guān)方法. (2)研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和模擬退火聚類(lèi)

2、算法.分別對基于模糊邏輯的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )聚類(lèi)和使用Cauchy訓練的模擬退火聚類(lèi)算法進(jìn)行了單獨和混合實(shí)驗,對聚類(lèi)過(guò)程中能量的變化、聚類(lèi)有效性和聚類(lèi)耗時(shí)等方面做出了分析和總結. (3)在研究分析FcM模糊聚類(lèi)算法的基礎上,提出了模糊聚類(lèi)算法NFC.該算法首先運用基于模糊邏輯的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )和Cauchy訓練的模擬退火聚類(lèi)算法求解初始聚類(lèi)中心,然后運用FCM進(jìn)行聚類(lèi),解決了FCM對初始聚類(lèi)中心敏感和局部極值的問(wèn)題,在隨機給出初始聚類(lèi)中心的實(shí)

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