在原始的fcm算法基础上，对算法中的聚类数c和加权指数m给出优选方法，进而而出了fcm参数优选自适应算法，通过人造数据与具有实际背景的数据验证可以看出该算法是有效的，该算法不但可以自适应的给出最佳的聚类数，而且可以验证聚类的有效性，达到最佳聚类的目的。-In the original fcm algorithm based on the number of clusters on the algorithm and the weighted index m given c preferred m

针对目标与背景两类图像模式识别问题,在已有的特征选择方法基础上,提出了一种新颖的基于免疫分子编码机理的图像特征选择方法(IACA). 该方法借鉴生物免疫系统的抗体分 子编码机理,在对样本进行参数估计情况下,提出熵度量单个特征对于目标和背景的识别敏感度 从集合的角度研究并且定义了特征之间的包含和互补关系 并且基于组成抗体分子氨基酸结合能量最小原则,提出了关于图像目标的免疫抗体构建规则 最终实现了寻找最优特征子集的算法IACA ,该特征子集的维数通过算法自动获得无需人为设定,选择结果为目标的“免