【摘 要】
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针对数字音频信号分类问题提出了基于二型模糊集合理论的C均值聚类算法，并在此基础上应用跳跃基因遗传算法对聚类得到的初始模糊模型进行优化，最后采用向量相似性测度准则对优
【机 构】
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河北工程大学信息与电气工程学院,电子科技大学自动化工程学院
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针对数字音频信号分类问题提出了基于二型模糊集合理论的C均值聚类算法，并在此基础上应用跳跃基因遗传算法对聚类得到的初始模糊模型进行优化，最后采用向量相似性测度准则对优化后的模糊规则集合进行简化，得到最终的模糊分类器模型。与传统的一型模糊集合相比，二型模糊集合可以掌控更多的不确定性信息。基于二型模糊集合理论的C均值聚类算法对样本分布不均匀、结构不规则的样本集的聚类效果更精确。实例仿真结果对比显示，应用二型模糊C均值聚类算法的音频信号分类器比应用一型模糊C均值聚类算法的分类器得到的分类结果更准确．
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