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基于GEP的加权FCM作物数据分类方法

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农业信息化过程中会产生大量的数据,有效的数据挖掘技术将有利于农业信息服务水平的提高,而数据分类是数据挖掘的重要组成部分.本文提出一种基于GEP的加权FCM作物数据分类方法,使用加权距离衡量样本数据间的距离,弥补欧氏距离的不足;并用GEP算法求取最佳聚类中心,防止FCM陷入局部极值.将本文提出的方法对UCI数据库中的作物数据集进行分类实验,并与不同分类方法进行比较.实验结果显示,本文方法能够以很高的正确率对作物数据集进行分类,是一种性能优良的数据分类方法.

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来源
《2016年农业电气化与信息化工程科技与学科发展学术研讨会》|2016年|1-7|共7页
会议地点昆明
作者
Li Tingting; 李婷婷; Jiang Zhaohui; 江朝晖; Rao Yuan; 饶元; Li Shaowen; 李绍稳;
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作者单位

中国电机工程学会;

中国农业工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类电子技术、计算机技术在农业上的应用;
关键词
作物数据; 数据分类; 模糊C均值; 基因表达式编程算法;

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