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多维特征空间聚类在工业物料识别中的应用 被引量:1

Application of multidimensional space clustering to the automatic identification of industrial materials
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摘要 在自动识别中 ,往往存在一些不确定的模糊影响因素 ,所以 ,通过聚类算法和模糊理论讨论 ,分析了两者相结合的模糊聚类算法所具有的特点 ,利用多维特征空间的模糊聚类算法对炼钢物料进行识别 ,实验取得了较好的效果 ,其识别正确率达到 92 .5 % 。 In automatic identification, there exist some indefinite and fuzzy elements which usually have an influence on the identification result. In this paper,the extraction of material features is discussed based on the fuzzy clustering algorithm, and the fuzzy clustering algorithm for the multidimensional feature space is applied to the identification of steelmaking materials. The experiment reaches a validity proportion of 0.925. The result shows that the automatic identification of the industrial materials for steelmaking can be achieved by three-dimensional clustering.
作者 吴琼 程文娟
出处 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2002年第4期610-613,共4页 Journal of Hefei University of Technology:Natural Science
关键词 多维特征空间 模糊聚类 工业物料识别 物料特征 炼钢工业 自动识别 图像识别 multidimensional space fuzzy clustering identification of industrial materials features of materials
  • 相关文献

参考文献5

二级参考文献7

  • 1郭桂荣.模糊模式识别[M].湖南:国防科技大学出版社,1993..
  • 2任彬,硕士学位论文,1995年
  • 3刘健庄,电子学报,1992年,20卷,9期
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  • 5张跃,模糊数学方法及其应用,1992年
  • 6郭桂蓉,模糊模式识别,1993年
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共引文献126

同被引文献8

引证文献1

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