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基于模糊C均值聚类的云图样本修正与云类自动识别 被引量:9
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作者 王彦磊 张韧 +3 位作者 孙照渤 牛生杰 万齐林 梁建茵 《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期219-226,共8页
基于云类样本的红外可见光二维灰度空间投影,采用模糊聚类方法调整优化云类样本特征区域,消除采样误差。针对常规模糊C均值聚类(FCM)方法在处理上述问题时表现出的局限性,提出用样本特征均值替代FCM中随机初始中心的改进办法,既避免了常... 基于云类样本的红外可见光二维灰度空间投影,采用模糊聚类方法调整优化云类样本特征区域,消除采样误差。针对常规模糊C均值聚类(FCM)方法在处理上述问题时表现出的局限性,提出用样本特征均值替代FCM中随机初始中心的改进办法,既避免了常规FCM方法对初始中心敏感的缺陷,又可纠正其聚类结果对云类样本特征结构的歪曲。改进后的聚类结果既消除了采样误差,又保持了云类样本的基本特征属性。基于该判据的分类结果,可较为准确地分辨出陆地、水体、低云、中云、卷云、对流云和积雨云,分割判别结果符合客观实际。 展开更多
关键词 模糊C均值聚类方法 云类分割识别 特征空间
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