项目名称：基于遗传算法和神经网络的FCM聚类实现途径改进研究

项目来源：黑龙江省教育厅科研面上项目

项目简介：在众多的聚类算法中，基于目标函数的模糊 c均值 ( Fuzzy c- Means, FCM)聚类算法以其高效性在工程实际中得到了广泛应用。但 FCM聚类算法对初始值较为敏感，在样本群之间数目相差较大的情况下，算法易陷入局部极小点或鞍点。遗传算法和神经网络是近年来人工智能领域新发展起来的重要学科，可用来求解科学研究和工程技术中各种组合优化计算问题。本项目针对FCM算法存在的上述相关问题，借助遗传算法和神经网络进行深入研究。采用理论推导与实验分析相结合的方法为FCM聚类实现提供几种行之有效的方法，具体创新有如下三点：

1、提出利用Fuzzy度矩阵确定初始聚类中心的方法。

2、提出了二种基于遗传算法和神经网络的改进FCM聚类算法，收敛速度更快，准确率更高，并且深入探讨了距离函数、不同情形数据处理等问题，并给出相应理论指导。

3、将改进后的FCM聚类在中医经络穴位上进行了应用研究。

鉴定或验收情况：已通过黑龙江省教育厅验收

负责人：陈孝国；项目起止时间：2009年1月—2011年12月