Нечеткие кластеры с объемными прототипами в тематической обработке данных дистанционного зондирования Земли
Автор: Бучнев А.А., Пяткин В.П.
Журнал: Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии @technologies-sfu
Статья в выпуске: 6 т.10, 2017 года.
Бесплатный доступ
Рассматривается технология нечеткой кластеризации данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) расширенными алгоритмами С-средних и Густафсона-Кесселя. Расширения алгоритмов состоят в использовании объемных прототипов и меры сходства кластеров. Объемные прототипы менее чувствительны к шумовым выбросам в распределении данных. Кроме того, использование меры сходства позволяет объединять кластеры в процессе кластеризации.
Нечеткая кластеризация, объемные прототипы, сходство кластеров, расширенный алгоритм с-средних, расширенный алгоритм густафсона кесселя
Короткий адрес: https://sciup.org/146115239
IDR: 146115239 | DOI: 10.17516/1999-494X-2017-10-6-723-726
Список литературы Нечеткие кластеры с объемными прототипами в тематической обработке данных дистанционного зондирования Земли
- Асмус В.В. Программно-аппаратный комплекс обработки спутниковых данных и его применение для задач гидрометеорологии и мониторинга природной среды. Москва, 2002. 75 с
- Шовенгердт Р.А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений. М.: Техносфера, 2010. 560 с
- Bezdek J.C. Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms. Plenum Press, New York, 1981
- Асмус В.В., Бучнев А.А., Пяткин В.П. Жесткая и нечеткая кластеризация данных дистанционного зондирования Земли. Журнал СФУ. Сер. Техника и технологии, 2016, 9(7), 972-978 DOI: 10.17516/1999-494X-2016-9-7-972-978
- Uzay Kaimak and Magne Setnes. Extended Fuzzy Clustering Algorithms. ERIM report series ERS-2000-51-LIS. Rotterdam, Netherlands, November 2000, 24
