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A Robust Bias-Correction Fuzzy Weighted C-Ordered-Means Clustering Algorithm

机译：一种强大的偏置校正模糊加权C订购算法

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摘要

This paper proposes amodified fuzzy C-means (FCM) algorithm, which combines the local spatial information and the typicality of pixel data in a newfuzzy way. This new algorithmis called bias-correction fuzzy weightedC-ordered-means (BFWCOM) clustering algorithm. It can overcome the shortcomings of the existing FCM algorithm and improve clustering performance. The primary task of BFWCOMis the use of fuzzy local similarity measures (space and grayscale). Meanwhile, this new algorithm adds a typical analysis of data attributes tomembership, in order to ensure noise insensitivity and the preservation of image details. Secondly, the local convergence of the proposed algorithm is mathematically proved, providing a theoretical preparation for fuzzy classification. Finally, data classification and real image experiments show the effectiveness of BFWCOM clustering algorithm, having a strong denoising and robust effect on noise images.
机译：本文提出了浑浊的模糊C型（FCM）算法，其将局部空间信息与像素数据的典型性以一种新的方式组合。这种新的算法称为偏置校正模糊加权订购算法（BFWCOM）聚类算法。它可以克服现有FCM算法的缺点，提高聚类性能。 BFWCOMIS使用模糊局部相似度量（空间和灰度）的主要任务。同时，这种新算法增加了对Tomembership的数据属性的典型分析，以确保噪声不敏感性和图像细节的保存。其次，在数学上证明了所提出的算法的局部收敛，为模糊分类提供了理论准备。最后，数据分类和实际图像实验表明了BFWCOM聚类算法的有效性，对噪声图像具有强大的去噪和鲁棒效果。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2019年第13期|5984649.1-5984649.17|共17页
  • 作者

    Zhang Wenyuan; Huang Tianyu; Chen Jun;

  • 作者单位

    Yanshan Univ Coll Informat Sci & Engn Qinhuangdao Hebei Peoples R China|Hebei Normal Univ Sci & Technol Coll Math & Informat & Sci Technol Qinhuangdao Hebei Peoples R China;

    Yanshan Univ Coll Informat Sci & Engn Qinhuangdao Hebei Peoples R China;

    Yanshan Univ Coll Informat Sci & Engn Qinhuangdao Hebei Peoples R China;

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