基于GASA-FCM混合聚类与霍夫变换的欠定混合矩阵估计
Underdetermined mixing matrix estimation algorithm using GASA-FCM based mixing clustering and Hough transform
兰州交通大学 电子与信息工程学院, 兰州 730070
摘要
针对模糊C-均值聚类（fuzzy C-means clustering，FCM）算法在欠定混合矩阵估计中精度低、鲁棒性差的缺点，提出一种基于遗传模拟退火优化FCM（GASA-FCM）混合聚类和霍夫变换的欠定混合矩阵估计算法。该算法结合了模拟退火算法（simulated annealing algorithm，SA）全局搜索、高精度的优点和遗传算法（genetic algorithm，GA）强大的空间搜索能力，将经遗传模拟退火算法得到的聚类中心点赋给FCM，避免了初值选择的随机性。再利用霍夫变换对聚类得到的每一类数据的中心进行修正，提高混合矩阵的估计精度。实验结果表明，该算法明显改善了算法的稳定性和混合矩阵估计精度，具有一定的有效性和可行性。
关键词
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61461024)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.10.0932
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第2期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 588-592
文章编号: 1001-3695(2019)02-059-0588-05
发布历史
[2019-02-05] 印刷出版
引用本文
李虎, 徐岩. 基于GASA-FCM混合聚类与霍夫变换的欠定混合矩阵估计 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (2): 588-592. (Li Hu, Xu Yan. Underdetermined mixing matrix estimation algorithm using GASA-FCM based mixing clustering and Hough transform [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (2): 588-592. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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