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基于直觉模糊熵的直觉模糊聚类
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TP182

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国家自然科学基金资助项目(60773209);陕西省自然科学基金资助项目(2006F18)


Intuitionistic Fuzzy Clustering Based on Intuitionistic Fuzzy Entropy
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    摘要:

    Atanassov直觉模糊集合是对Zadeh模糊集合最有影响的一种扩充和发展,将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类,具有重要的应用价值。在研究将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类时,提出了一种基于熵最大的直觉模糊聚类,并推导了迭代求解的算法。典型实验表明,直觉模糊聚类的性能优于模糊聚类,提高了聚类的正确率。

    Abstract:

    Intuitionistic fuzzy sets defined by Atanassov are of the most influential extension and evolution of fuzzy sets defined by Zadeh, so making the fuzzy clustering expand into an intuitionistic fuzzy clustering is of significant value in application research. This paper presents an intuitionistic fuzzy clustering based on maximum entropy, and deduces an iterative algorithm. At last, the typical experiment indicates that the intuitionistic fuzzy clustering is superior to the fuzzy clustering in performance and the clustering right rate is improved.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

徐小来,雷英杰,赵学军.基于直觉模糊熵的直觉模糊聚类[J].空军工程大学学报,2008,(2):80-83

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  • 在线发布日期: 2015-11-17
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