کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4375449 | 1303268 | 2006 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Linear mixture model approach for selecting fuzzy exponent value in fuzzy c-means algorithm
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
علوم کشاورزی و بیولوژیک
بوم شناسی، تکامل، رفتار و سامانه شناسی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The implementations of both the supervised and unsupervised fuzzy c-means classification algorithms require a priori selection of the fuzzy exponent parameter. This parameter is a weighting exponent and it determines the degree of fuzziness of the membership grades. The determination of an optimal value for this parameter in a fuzzy classification process is problematic and remains an open problem. This paper presents a new and efficient procedure for determining a local optimal value for the fuzzy exponent in the implementation of fuzzy classification technique. Numerical results using simulated image and real data sets are used to illustrate the simplicity and effectiveness of the proposed method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Ecological Informatics - Volume 1, Issue 1, January 2006, Pages 117–124
Journal: Ecological Informatics - Volume 1, Issue 1, January 2006, Pages 117–124
نویسندگان
Francis Okeke, Arnon Karnieli,