检索结果-内蒙古大学图书馆

仪器仪表学报 2011年第10期32卷 2242-2247页

作者：刘小芳何彬彬四川理工学院计算机学院自贡643000 电子科技大学地表空间信息技术研究所成都611731

针对fcm算法具有对数据集进行等划分趋势的缺陷,利用样本本身的近邻分布特性,提出近邻样本密度加权fcm(NSD-Wfcm)、近邻样本隶属度加权fcm(NSM-Wfcm)以及近邻样本密度和隶属度加权fcm(NSDM-Wfcm)算法,并应用于遥感图像分类。对比fcm算法... 详细信息

针对fcm算法具有对数据集进行等划分趋势的缺陷,利用样本本身的近邻分布特性,提出近邻样本密度加权fcm(NSD-Wfcm)、近邻样本隶属度加权fcm(NSM-Wfcm)以及近邻样本密度和隶属度加权fcm(NSDM-Wfcm)算法,并应用于遥感图像分类。对比fcm算法,NSD-Wfcm、NSM-Wfcm和NSDM-Wfcm算法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了5.67%、7.50%和11.17%;8.50%、11.25%和16.75%。实验结果表明:这些加权方法都在一定程度上克服了fcm算法的缺陷,提高了遥感图像的无监督分类能力,其中,NSM-Wfcm算法的分类性能优于NSD-Wfcm算法的分类性能,NSDM-Wfcm算法分类性能最好。

关键词：遥感图像分类 fcm算法加权fcm算法近邻样本密度近邻样本隶属度

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基于加权fcm聚类算法的电力市场主体价值细分

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电力科学与技术学报 2018年第4期33卷 129-134页

作者：张加贝徐云周崇东段沛恒应黎明昆明电力交易中心有限责任公司云南昆明650011 武汉大学电气工程学院湖北武汉430074

随着参与市场化交易的市场主体数目的日益增多,市场主体进行价值细分对电力交易中心提供优质、有效的服务具有重要作用。考虑到传统单一的聚类算法在确定评价指标权重上的主观性,结合电力交易中心的工作目标和市场主体的历史交易等数据... 详细信息

随着参与市场化交易的市场主体数目的日益增多,市场主体进行价值细分对电力交易中心提供优质、有效的服务具有重要作用。考虑到传统单一的聚类算法在确定评价指标权重上的主观性,结合电力交易中心的工作目标和市场主体的历史交易等数据,建立电力市场主体价值评价指标体系,在指标体系的基础上对电力市场主体进行聚类分析,提出加权fcm聚类算法,并通过实例验证该算法的有效性。运用该算法对某电力交易中心981个市场主体进行聚类分析,并得到一组优化的特征权重矩阵,将市场主体分为高价值型、低价值型和成长型3类。最后总结不同类别市场主体的价值特点,并对电力交易中心如何优化服务资源提供建议。

关键词：电力市场主体价值细分聚类分析加权fcm算法

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基于对应分析的冗余模糊C均值聚类算法研究

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华中科技大学学报（自然科学版） 2012年第2期40卷 107-111,132页

作者：曾山同小军桑农李蓉烨华中科技大学图像识别与人工智能研究所湖北武汉430074 武汉工业学院数理科学系湖北武汉430023

针对模糊C均值聚类(fcm)算法聚类原型最适合于球状类型簇的特点,提出了基于类间分离度和类内紧缩度加权的冗余聚类中心的fcm算法,即先将大簇或者延伸形状的簇(非凸)采用加权fcm算法分割成多个小类(冗余类),从而规避fcm算法对初始聚类中... 详细信息

针对模糊C均值聚类(fcm)算法聚类原型最适合于球状类型簇的特点,提出了基于类间分离度和类内紧缩度加权的冗余聚类中心的fcm算法,即先将大簇或者延伸形状的簇(非凸)采用加权fcm算法分割成多个小类(冗余类),从而规避fcm算法对初始聚类中心敏感的弱点.由于隶属度划分矩阵的元素是每个样本隶属于各冗余类的隶属度值,因此将其作为各冗余类的类特征,通过对应分析得到冗余类的新特征,再次采用加权fcm算法进行冗余类合并,最后达到分类效果.以代表曲线分割和曲面分割分类问题的3个典型数据集为算例,结果表明该方法能够识别不规则的簇,解决了fcm算法对初始聚类中心敏感的缺陷.

关键词：模糊C均值聚类算法对应分析加权fcm算法模糊隶属度矩阵类间分离度类内紧缩度

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基于加权模糊聚类算法的变压器故障诊断方法

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高压电器 2014年第4期50卷 42-48页

作者：杜正聪牛高远攀枝花学院电气信息工程学院四川攀枝花617000 西华大学电气信息学院成都610039

三比值法在变压器故障诊断中得到了广泛的应用,但是此方法存在编码不连续的问题,同时注意到不同样本在模糊C均值(fuzzy C-means,fcm)算法中所起到的作用差异,根据样本间相异度的思想,为每个样本赋予相应的权值,体现它们对聚类结果的不... 详细信息

三比值法在变压器故障诊断中得到了广泛的应用,但是此方法存在编码不连续的问题,同时注意到不同样本在模糊C均值(fuzzy C-means,fcm)算法中所起到的作用差异,根据样本间相异度的思想,为每个样本赋予相应的权值,体现它们对聚类结果的不同影响,将加权fcm聚类算法应用到三比值法中进行变压器故障诊断,另外在聚类的开始,考虑到变压器故障诊断的实际情况,对算法的初始化隶属度也进行了更适当的设置。实验结果表明,经过以上修改得到的基于加权模糊聚类算法的变压器故障诊断方法有效可行,和fcm算法相比,不但能明显提高故障诊断的收敛速度,而且能得到更加接近实际位置的故障聚类中心,具有一定的优越性。

关键词：变压器故障诊断三比值法加权fcm算法收敛速度

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改进的模糊聚类方法在R&D资源分类中的应用

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统计与决策 2016年第17期32卷 31-34页

作者：王晓娟朱喜安赵宁宁湖北大学数学与统计学院武汉430062 中南财经政法大学统计与数学学院武汉430073

传统的fcm算法没有考虑不同属性对分类效果的影响和大小不同的问题,文章从特征贡献平衡原则和类间分离度最大原则两个方面考虑,得到样本各维属性有差异的权重系数,进而给出了带有权重的fcm算法,并将这一改进的模糊聚类方法应用到湖北省1... 详细信息

传统的fcm算法没有考虑不同属性对分类效果的影响和大小不同的问题,文章从特征贡献平衡原则和类间分离度最大原则两个方面考虑,得到样本各维属性有差异的权重系数,进而给出了带有权重的fcm算法,并将这一改进的模糊聚类方法应用到湖北省12个市、区R&D资源划分分析中,结果表明改进的模糊聚类分析方法在应用中可以取得更好的效果。

关键词：模糊聚类分析加权fcm算法综合评价 R&D资源划分

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基于改进fcm算法和贝叶斯分类的图像自动标注

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山东大学学报（工学版） 2013年第6期43卷 12-16页

作者：朱娜娜张化祥刘丽山东师范大学信息科学与工程学院山东济南250014 山东省分布式计算机软件新技术重点实验室山东济南250014

为跨越高层语义概念与底层视觉特征之间的语义鸿沟,本研究提出一种新的图像自动标注方法。该方法首先采用灰度直方图方法对图像分割并提取图像区域的纹理特征,然后利用fcm算法中增大关联度高的特征权重更好地实现对分割后图像区域的聚... 详细信息

为跨越高层语义概念与底层视觉特征之间的语义鸿沟,本研究提出一种新的图像自动标注方法。该方法首先采用灰度直方图方法对图像分割并提取图像区域的纹理特征,然后利用fcm算法中增大关联度高的特征权重更好地实现对分割后图像区域的聚类效果。最后改进贝叶斯分类器建立图像区域和语义概念间的关联模型,通过比较测试图像和训练图像间的最大相似度实现测试图像的自动标注。在Corel通用图像数据集上与其他几种方法进行了对比实验,实验结果表明改进后的标注方法优于传统标注方法。

关键词：灰度直方图纹理特征加权fcm算法贝叶斯分类关联模型图像自动标注

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一种改进的fcm算法及其在图像分割中的应用

一种改进的FCM算法及其在图像分割中的应用

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作者：魏士平湖南师范大学

学位级别：硕士

fcm算法又叫做模糊C均值(Fuzzy C-means)算法,是一种基于目标函数的模糊聚类算法。在fcm算法中有两个问题非常重要,一个是聚类有效性问题,另一个是聚类中心初始化问题。一方面,在fcm算法中,由于聚类数目是不知道的,一般需要事先给出,聚... 详细信息

fcm算法又叫做模糊C均值(Fuzzy C-means)算法,是一种基于目标函数的模糊聚类算法。在fcm算法中有两个问题非常重要,一个是聚类有效性问题,另一个是聚类中心初始化问题。一方面,在fcm算法中,由于聚类数目是不知道的,一般需要事先给出,聚类的质量的好坏与聚类数目的取值关系密切。另一方面,利用fcm算法进行聚类时,认为每个样本点对聚类结果的影响都是相同的,没能合理的给出每个样本点对聚类的贡献大小。因此,本文首先在传统fcm算法的基础上,提出了改进的的加权fcm的有效性函数,并通过拉格朗日数乘法给出聚类中心和加权参数的迭代公式;其次,针对聚类有效性问题,本文提出利用图像直方图的有效峰值个数来自适应的确定出最佳的聚类数目C方法;最后,针对fcm算法没能合理的给出每个样本点对聚类贡献的大小的问题,本文通过利用每次迭代每个类中每个样本在该类中出现的频率确立每个样本对聚类结果的贡献大小。通过实验发现,本文改进的的加权fcm算法对确定聚类中心和加权参数是十分有用的,并且还发现本文的加权fcm算法能有效的降低该聚类的迭代速度和迭代时间,减少噪声,使灰色图像分割效果非常好,并保证了聚类的正确性。

关键词：聚类分析图像分割 fcm算法 K-均值算法加权fcm算法

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fcm聚类算法及其在变压器故障诊断中的应用

FCM聚类算法及其在变压器故障诊断中的应用

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作者：牛高远西华大学

学位级别：硕士

电力变压器的运行状态直接影响着整个电力系统的稳定性，在众多的变压器故障诊断方法中，三比值法以其独特的优点在实际中得到了最广泛的应用，但是该方法的编码和故障类型之间对应太苛刻，存在编码缺失的问题，所以故障诊断的正确率不... 详细信息

电力变压器的运行状态直接影响着整个电力系统的稳定性，在众多的变压器故障诊断方法中，三比值法以其独特的优点在实际中得到了最广泛的应用，但是该方法的编码和故障类型之间对应太苛刻，存在编码缺失的问题，所以故障诊断的正确率不高。模糊聚类算法能够以隶属度的方式实现对样本集合的软划分，本文根据变压器故障诊断具有模糊性的特点，将fcm（模糊c均值聚类）算法和三比值法结合进行变压器故障诊断。对于fcm算法在聚类过程中没有区分样本作用差异的缺点，首先根据欧式距离可以表示样本间相异度的思想，对fcm算法进行加权改进，实现了SWfcm算法。用IRIS数据集进行试验，结果显示SWfcm（样本加权的模糊c均值聚类）算法所得的聚类中心能够更加接近实际位置。进行变压器故障诊断时，把标准样本和待测样本的数据按照三比值法中的故障类型顺序排列，组成样本矩阵，作为SWfcm算法的输入量，通过输出隶属度的比较，算法可以自动识别待测样本的故障类型。实例表明，这样的故障诊断模式能得到93.42%的故障诊断正确率，而且在有噪声干扰的情况下，算法的抗干扰能力也比三比值法强。根据实际的故障诊断模式，本文对SWfcm算法的隶属度矩阵设置了更合理的初始值，从迭代次数来看，SWfcm算法显著提高了收敛速度，和fcm算法相比，能够更快地确定故障类型。为了体现SWfcm算法在修正聚类中心位置上的作用，直接用SWfcm算法对152组样本进行聚类，由于每类的样本数目相差悬殊，数目小的样本类会被作为分散点或孤立点，fcm算法输出的聚类中心误差平方和明显比SWfcm算法输出的要大，从而显示出小样本数的类别对聚类结果有比较大的负面影响，此时的故障诊断正确率相当低。如果从样本数量比较大的三个类别中各取20个样本进行聚类，两种算法输出的聚类中心误差平方和相差就比较小，说明孤立点或分散点的负面影响得到了降低，此时SWfcm算法也能到86.67%的故障诊断正确率。因而，在用SWfcm算法对故障样本直接进行类别判断时，应该尽量使用样本数目比较均匀的大样本类别。

关键词：变压器故障诊断特征气体三比值法加权fcm算法

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基于遥感图像的机场和无水桥梁目标识别研究与实现

基于遥感图像的机场和无水桥梁目标识别研究与实现

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作者：翁文奇西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着遥感技术的发展,获取高质量遥感图像的途径越来越多。遥感图像中典型目标的自动检测与识别引起了人们的广泛关注,无论在军事领域还是民用领域都有重要的应用价值。桥梁和机场作为重要的战略目标成为研究的重点,许多专家学者针对特... 详细信息

随着遥感技术的发展,获取高质量遥感图像的途径越来越多。遥感图像中典型目标的自动检测与识别引起了人们的广泛关注,无论在军事领域还是民用领域都有重要的应用价值。桥梁和机场作为重要的战略目标成为研究的重点,许多专家学者针对特定的图像背景提出了各种有效的检测与识别方法。但是,由于遥感图像的复杂性,到目前为止,还没有一种通用性较强的方法。本文深入分析了遥感图像中无水桥梁和机场目标的基本特点,针对同一遥感图像中可能存在多个机场的情况,研究和实现了基于SVM的机场目标检测与识别方法,给出了边缘密度和线段复杂度的定义,并提出了一种基于边缘密度和线段复杂度的无水桥梁识别算法。 1.基于SVM的机场目标的检测与识别算法：首先使用基于一维直方图的加权模糊C均值(Weighted Fuzzy c-Means, Wfcm)聚类算法对源图像进行二值分割,再对分割后的图像进行骨架提取,接着利用Canny算子进行边缘提取,再采用Hough变换提取直线,最后,对所有符合基本条件要求的直线段进行跑道延伸、联络道提取以确定疑似机场区域。根据所获取的疑似机场区域,提取每一个区域然的长度、宽度、联络道数、Zernike矩等15个特征量,构成一组特征矢量并送入SVM进行分类判决。 2.无水桥梁的检测算法：首先采用Canny算子对源图像进行边缘提取,根据给出的定义计算逐像素的边缘密度,利用边缘密度对源图像进行二值分割。接着用二值图像对源图像进行掩膜,再采用Canny算子对掩膜图像进行边缘提取,并用Hough变换提取直线,并根据给出的定义计算线段复杂度,最终确定出疑似桥梁区域。针对每一个疑似桥梁区域,计算熵、能量、相关性、局部平稳性、惯性矩等10个纹理特征量,构成纹理特征矢量,并送入BPNN进行分类判决。实验结果表明,两种算法都能准确地检测出图像中的目标。对机场的检测算法很好地解决了一幅图像中存在多个机场或多个机场跑道的检测问题,基于边缘密度和线段复杂度的无水桥梁检测方法则为解决无水桥梁目标的检测问题提供了一种新思路。

关键词：目标识别 SVM BPNN 加权fcm算法边缘密度

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基于GIS的路网关键节点辨识研究

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军事交通学报 2022年第2期1卷 86-89页

作者：孙一攀郑贵省王鹏王元陆军军事交通学院天津300161 国防大学北京100039

为提升陆军部队地面力量投送方案决策筹划和机动投送能力,基于地理信息系统(GIS)提出一种辨识路网关键节点的方法,并以A市为例,基于节点介数、节点度、PageRank值3项指标建立评价体系,利用K-means算法和熵权法的加权fcm算法得出路网关... 详细信息

为提升陆军部队地面力量投送方案决策筹划和机动投送能力,基于地理信息系统(GIS)提出一种辨识路网关键节点的方法,并以A市为例,基于节点介数、节点度、PageRank值3项指标建立评价体系,利用K-means算法和熵权法的加权fcm算法得出路网关键节点辨识结果。

关键词：路网关键节点地理信息系统加权fcm算法

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