计算机应用

作者：孙建军, 徐岩

单位：兰州交通大学 电子与信息工程学院，兰州 730070

关键词：模糊C均值聚类算法,进化规划算法,局部离群点检测算法,加权,混合矩阵估计

基金：国家自然科学基金资助项目（61461024）。

语音欠定混合矩阵估计问题中，针对模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、易受噪声点干扰、鲁棒性差的缺陷，提出一种基于加权的进化规划与FCM相结合的改进算法(WE-FCM)。首先，利用进化规划(EP)算法强大的搜索能力优化FCM得到基于进化规划的FCM算法(EP-FCM)，以获得较佳的初始聚类中心；然后，利用局部离群点检测(LOF)算法对EP-FCM加权以降低噪声点的影响。通过仿真实验得出，所提算法在源信号数为3路和4路时归一化均方误差值与偏离角度值均远小于经典的K均值聚类(K-means)算法、K-Hough、基于遗传算法的FCM算法(GAFCM)和基于密度峰值的FCM算法(FDP-FCM)。实验结果表明，所提算法明显提高了FCM算法的鲁棒性和混合矩阵的估计精度。

来源：2020年第6期

《计算机应用》期刊编辑部

查看计算机应用杂志2020年第6期