智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

为了准确预测瓦斯涌出量,提出了一种基于模糊聚类和支持向量机(SVM)的瓦斯涌出量预测方法。将瓦斯涌出量相关影响因素作为特征空间中的样本,采用模糊C均值聚类对特征空间中的样本进行聚类分析,对于所得到的不同类别样本分别建立SVM预测模型。结果表明:采用单纯的SVM预测方法,对于不同特征的样本的预测个别预测误差相对较大,其最大误差为8.11%,平均误差为4.68%,采用文中所建议的用FCM对样本分类后再进行SVM预测,预测精度有明显改善,最大误差和6.94%,平均误差为3.35%,表明所建议的方法是有效和可行的。

模糊C均值聚类算法可有效的解决遥感信息的不确定性和混合像元的划分。文中基于matlab平台、采用模糊C均值聚类对遥感影像进行分类,并运用混淆矩阵对分类结果进行了精度评定。实验结果表明,基于模糊C均值聚类使得分类后的图像很好地区分了地物类别,取得了较好效果。

遗传FCM 模糊聚类 模糊C均值 （C++实现）源代码 遗传FCM 模糊聚类 模糊C均值 （C++实现）源代码

详细的实现源码，简单易懂，注释明确，清晰，可以直接运行，包含二维和三维的作图

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。

针对传统的模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心较敏感、易陷入局部最优的缺点,将粒子群优化算法和FCM算法相结合,提出一种改进的模糊聚类算法。该算法利用粒子群算法的全局搜索能力代替FCM算法寻找初始聚类中心,使其跳出局部最优,实现模糊聚类。主要从反映数据集分类的类内紧致性程度和类间分离性程度的角度考虑,重新设计适应度函数。实验结果表明,提出的算法在聚类正确率和有效性指标上有更好的效果。

模糊聚类算法： 我们已经实现了两种算法： 和 。 检查视频以获取算法的输出。 例子： 示例详细信息： 50次迭代 m = 2 4个集群 犯罪数据集的前2列：“谋杀，殴打” 实施细节： 科学工具学习类似的结构。 完全矢量化。 用于图像分割的用户界面。 在某些数据集上进行了测试。

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

基于模糊C均值的快速点云的聚类分析代码，可用于模糊聚类