图像模糊matlab代码复合材料 论文代码“一种改进的模糊C均值算法用于颅面CBCT图像中的阴影校正” 内容 matlab 文件夹包含执行偏差校正的 matlab 代码，而 python 文件夹包含执行相同操作的 python 代码，以及更复杂方法的示例，其中偏差场也受平滑度约束。 例子 在人头示例上运行代码的示例。

该程序可以实现MATLAB中模糊K均值算法的实现，计算结果为聚类中心以及每个样本对聚类中心的隶属度函数

针对机床主轴热误差补偿过程中现有建模方法的不足，提出一种新的热误差建模算法。首先应用FCM（模糊C-均值聚类）算法将众多温度测点予以分类，减少测点数量，提高测量精度；其次应用GCA（灰色关联分析）算法对同类测点的热敏感度进行排序，选出该类中的关键测点；最后以优选出的测点为输入变量，以热位移为输出变量，利用ANFIS进行热误差模型设计，并与BP算法建立的模型进行了比较。实验数据表明，该方法降低了机床热误差，具有预测精度高的优点，能较好地实现机床主轴热误差的补偿。

IFCM直觉模糊c均值算法的图像分割仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

基于IFCM直觉模糊c均值算法的图像目标提取仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

模糊C均值算法（FCM）分割图像MATLAB程序

最近学模式识别其中一个算法模糊K均值算法我用C++实现的，我也是刚刚学习，算法用C++写的，写的很简陋还请多包涵，发上来共享一下，给有需要的网友看看吧，基于VC++的控制台程序。。

内涵实验报告、源代码、数据集，直接可运行。

地方高校教学质量的准确评估,有助于高校之间取长补短,提高高校资源利用,引进良性竞争机制,最终实现学校整体教学水平的提高。通过对陕西省十多所地方高校广泛调研,对采集数据归类、合并,并作归一化处理,结合PCA,FCM,DEA及BMK算法提出了一种地方高校绩效评估中的数学新模型,给出了该模型的详细求解过程及算法流程,将该模型与传统模型进行了分析比较,基于FCM的优化选择算法将算法复杂度从O(2n-1)降到了O(n3),引进PCA的DEA模型与DEA-WEI模型复杂度相当。文中将网络上大学某知名排行榜的部分数据和搜集到的一些地方高校发展数据融合,经过优化整理,得到了备选标杆集的指标数据,然后利用论文所给模型借助MATLAB数学软件包在保守标杆集及积极标杆集两种情况下对这些高校作出评估,结果表明,方法简单实用、结论客观有效。论文将数据挖掘等数学方法有机融入到标杆分析中,用于地方高校绩效评估,探索出一条利用标杆分析提高高校教学管理的新思路,丰富了地方高校教学管理的理论和方法。

模糊聚类 该软件包实现了模糊c均值（FCM）分类算法，以及用于可视化分类结果的一组图形工具。 FCM执行软分类。 不是将样本分配给单个类别，而是为每个样本赋予每个类别一个成员资格评分（类似于归属概率）。 该算法迭代地使用隶属度分数来更新聚类质心的位置，并使用聚类质心的位置来更新隶属度分数。 众所周知，经典FCM [1]对高维敏感[2]。 我正在研究算法的两个修改，以改善分类结果：多项式模糊函数和隶属度正则化[3]。 该软件包提出了三种评估最终分类结果质量的方法：1） FCM算法的目标函数。 它主要考虑了群集的紧凑性2） VIdso索引[4]。 它结合了群集散布，分离和重叠的度量3）广义的内部帧间轮廓[5]。 它结合了群集的紧凑性和分离性，并提供了分配质量的逐样本测量。 但是，该索引具有很高的计算成本。 可视化工具包括图形化的辅助工具，用于识别可能突出显示数据集中基础结构的聚类解决方案