检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：原晶晶广西师范学院

学位级别：硕士

聚类分析作为数据挖掘十分重要的技术,已应用到模式识别、图像处理、生物计算等各领域。本文研究一种改进的量子粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO)算法,并以此优化K均值(K-means clustering)算法、模糊c均... 详细信息

聚类分析作为数据挖掘十分重要的技术,已应用到模式识别、图像处理、生物计算等各领域。本文研究一种改进的量子粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO)算法,并以此优化K均值(K-means clustering)算法、模糊c均值(Fuzzy c-Means clustering,FcM)算法和核模糊c均值算法(Kernel-Based Fuzzy c-Means clustering,KFcM)。QPSO算法虽然全局搜索能力优于粒子群算法,但与其他算法一样存在早熟的趋势。为了减少这种情况的发生。本文提出了一种改进的QPSO算法,并用4个benchmark函数实验对改进后算法的有效性进行验证明。K均值、FcM算法、KFcM算法虽然有着各自的优点：K均值算法思想简单易操作；FcM算法数学功底深厚、运算速度快;KFcM算法善于处理非线性聚类问题,但这三个算法有着共同的缺点：对初始值要求高、对孤立点敏感,不能保证全局收敛。而改进后的QPSO算法对初始值要求不高,全局搜索能力强,所以本文使用改进后的QPSO算法对K均值算法、FcM算法、KFcM算法进行改进,并用两个数据集实验对改进后的三个聚类算法进行有效性验证。实验数据表明新提出的三个聚类算法在聚类的准确度和算法的稳定性方面有所提高。本文所设计的算法均在MATLAB环境中得到了实现。

关键词：模糊c均值算法量子粒子群算法核函数文本分类

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基于随机森林模型的长江流域分区多源融合降水模拟方法研究

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水资源保护 2024年第3期40卷 125-132页

作者：宋蕾玥张珂晁丽君李曦牛杰帆黄轶铭河海大学水文水资源学院江苏南京210098 河海大学水灾害防御全国重点实验室江苏南京210098 河海大学长江保护与绿色发展研究院江苏南京210098 中国气象局水文气象重点开放实验室江苏南京210024 水利部水利大数据重点实验室江苏南京210098

基于3种卫星降水产品,提出了一种基于随机森林模型的长江流域分区多源融合降水模拟算法(FcM-RF算法)。采用模糊c均值算法,结合地面观测站点资料对长江流域进行降水区域划分,引入降水比降刻画降水空间性,进一步通过普通克里金插值法优化... 详细信息

基于3种卫星降水产品,提出了一种基于随机森林模型的长江流域分区多源融合降水模拟算法(FcM-RF算法)。采用模糊c均值算法,结合地面观测站点资料对长江流域进行降水区域划分,引入降水比降刻画降水空间性,进一步通过普通克里金插值法优化融合结果,得到一套长江流域空间分辨率为0.25°×0.25°的多源融合降水产品,并对其进行了评估。结果表明:FcM-RF算法在长江流域具有良好的表现,可以有效提高原始卫星降水产品对于降水事件的捕捉能力,在验证站点模拟降水量与实测降水量的相关系数可达到0.76;FcM-RF算法在年际上具有相似变化特征,对于春秋季降水的敏感性较高,在夏季由于强降水影响表现欠佳,冬季由于雨量稀少、存在固态降水,呈现出误差小、相关系数较低的特点;FcM-RF算法在东南地区具有较强的降水捕捉能力,在青藏高原地区的准确性较低。

关键词：降水模拟模糊c均值算法随机森林模型分区多源融合方法 FcM-RF算法长江流域

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基于FcM离散化的粗集权重在粮虫可拓分类中的应用

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农业机械学报 2008年第7期39卷 124-128页

作者：张红涛毛罕平江苏大学农业工程研究院江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室

粮虫的识别属于参数多、混合度大的分类问题,特征客观权重的自动确定是粮虫可拓分类中的重要环节。提出了用聚类数评价函数自适应确定聚类数目,用FcM进行聚类分析,并依据最大隶属度原则对实值特征进行离散化处理。引入粗集理论中属性重... 详细信息

粮虫的识别属于参数多、混合度大的分类问题,特征客观权重的自动确定是粮虫可拓分类中的重要环节。提出了用聚类数评价函数自适应确定聚类数目,用FcM进行聚类分析,并依据最大隶属度原则对实值特征进行离散化处理。引入粗集理论中属性重要度的概念,自动确定粮虫特征的客观权重,并对粮仓中危害严重的9类粮虫进行了可拓分类,识别率达到93%,证实了基于FcM离散化的粗集权重在粮虫可拓分类中应用的可行性。

关键词：储粮害虫可拓分析粗集理论模糊c均值算法特征权重

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基于SEMMA的网络安全事件可视探索

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浙江大学学报（理学版） 2022年第2期49卷 131-140页

作者：钟颖王松吴浩程泽鹏李学俊西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳621000

网络安全可视化可直观地提取网络安全特征、全方位感知网络安全态势,但如何宏观把控网络安全的整体分析流程仍是一大研究难题。为此,引入了数据挖掘中经典的示例-探索-修改-模型-评估(sample-exploremodify-model-assess,SEMMA)分析范式... 详细信息

网络安全可视化可直观地提取网络安全特征、全方位感知网络安全态势,但如何宏观把控网络安全的整体分析流程仍是一大研究难题。为此,引入了数据挖掘中经典的示例-探索-修改-模型-评估(sample-exploremodify-model-assess,SEMMA)分析范式,并结合网络安全可视化提出了一套通用的网络安全事件分析模型,将分析过程划分为数据处理、行为特征探索、异常对象定位、异常事件描述与行为模式关联分析等步骤,规范安全事件探索分析流程。在行为特征探索环节,用模糊c均值算法量化主机行为,识别网络资产结构;提出了用基于协议的节点链接图(protocol-based node link diagram,PBNLD)可视化表征形式构建网络通信模型,以提升大规模节点的绘制质量;以安全事件分析模型为指导,面向多源安全日志实例数据,搭建了网络安全事件可视探索系统,通过多视图协同与故事线回溯的方式实现网络资产划分、网络异常事件提取和攻击事件演化。最后,通过实验证明了分析模型的有效性。

关键词： SEMMA 模糊c均值算法基于协议的节点链接图(PBNLD) 网络安全可视化

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基于二次分解策略和模糊时间序列模型的航空客运需求预测研究

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中国管理科学 2020年第12期28卷 108-117页

作者：梁小珍耶志坤杨明歌汪寿阳上海大学管理学院上海200444 中国科学院大学经济与管理学院北京100190 中国科学院数学与系统科学研究院北京100190

提高航空客运需求预测的准确性对于航空公司以及整个航空运输系统的发展都具有重要的现实意义。以往研究普遍采用单一分解策略去处理航空客运需求时序中存在的复杂特征,以此提升组合模型的预测性能。然而传统的分解策略存在着特征提取... 详细信息

提高航空客运需求预测的准确性对于航空公司以及整个航空运输系统的发展都具有重要的现实意义。以往研究普遍采用单一分解策略去处理航空客运需求时序中存在的复杂特征,以此提升组合模型的预测性能。然而传统的分解策略存在着特征提取不完全、分解方法带有固有缺陷等问题,导致组合模型预测效果不能得到充分的提升。为此,本文提出一种基于二次分解策略和模糊时间序列模型的航空客运需求预测方法。该方法首先利用季节调整模型(X12-ARIMA)将原始时序分解成季节成分序列与季节调整后序列,继而利用改进的自适应噪声集成经验模态分解方法(IcEEMDAN)将季节调整后序列分解成一系列不同时间尺度的本征模态函数(IMF)和残差序列(Residue)。然后使用基于模糊c均值算法(FcM)划分论域区间的FTS模型对季节成分序列、各IMF分量以及残差序列分别进行预测。最后将各分量序列的预测结果进行集成,重构出航空客运需求的预测值。实证结果表明,本文所提出的二次分解策略表现显著优于传统的分解策略,并且本文所提出模型对于航空客运需求预测有着较高的准确性。

关键词：航空客运需求预测季节调整自适应噪声集成经验模态分解模糊c均值算法模糊时间序列模型

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基于复杂网络的生产系统瓶颈簇识别方法

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信息与控制 2022年第5期51卷 597-609页

作者：冯雪纯王艳纪志成江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心江苏无锡214122

在生产过程中,瓶颈会制约生产系统的有效产出。针对单瓶颈的识别方法难以识别出生产系统中可能同时存在多个瓶颈的问题,提出了Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级瓶颈簇的识别方法。同时,为应对机器的评价属性值是不确定值的情况,采用了区间型式描述机器的评... 详细信息

在生产过程中,瓶颈会制约生产系统的有效产出。针对单瓶颈的识别方法难以识别出生产系统中可能同时存在多个瓶颈的问题,提出了Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级瓶颈簇的识别方法。同时,为应对机器的评价属性值是不确定值的情况,采用了区间型式描述机器的评价属性。但区间型描述会带来较大的计算量。为此引入复杂网络,构建了生产系统的有向加权网络模型。通过分析网络的拓扑特性,筛选出候选瓶颈机器群后再进行分析计算,以减少区间型描述带来的较大计算量。再对候选瓶颈机器群从机器利用率、机器平均活跃率和单机器总能耗三方面进行综合评价及排序,最后采用模糊c均值算法划分出Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级瓶颈簇。

关键词：复杂网络生产系统区间型瓶颈簇模糊c均值算法

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融入类贡献抑制因子的灰度级模糊c均值图像分割

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智能系统学报 2021年第4期16卷 641-648页

作者：朱占龙马艳玲董建彬郑一博河北地质大学信息工程学院河北石家庄050031 河北省光电信息与地球探测技术重点实验室河北石家庄050031 河北省智能传感物联技术工程技术研究中心河北石家庄050031

基于灰度级模糊c均值图像分割算法具有分割速度快的优势。由于无损检测图像中背景类和目标类差异较大,该算法不能有效地将目标分割出来,故提出改进的基于灰度级的模糊c均值算法。构建了一种与类大小反向相关的类贡献抑制因子表达式,将... 详细信息

基于灰度级模糊c均值图像分割算法具有分割速度快的优势。由于无损检测图像中背景类和目标类差异较大,该算法不能有效地将目标分割出来,故提出改进的基于灰度级的模糊c均值算法。构建了一种与类大小反向相关的类贡献抑制因子表达式,将之融入目标函数后能够降低较大类对目标函数的贡献,这可避免较小类的聚类中心受较大类的影响而靠近较大类的聚类中心。最小化新的目标函数可得新形式的隶属度和聚类中心表征形式。采用类大小差异较大的无损检测图像进行试验,结果显示本文算法得到的分割图像视觉效果良好,而且指标G_mean也更高,进一步提升了基于灰度级模糊c均值算法适应能力。

关键词：模糊c均值算法图像分割灰度级空间信息无损检测图像去噪聚类中心目标函数

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一种基于改进的蚁群算法的模糊聚类的舌诊图像分割方法

一种基于改进的蚁群算法的模糊聚类的舌诊图像分割方法

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作者：徐乐韦玉科 510006 广东省广州市番禺区大学城外环西路100号

本发明涉及一种基于改进的蚁群算法的模糊聚类的舌诊图像分割方法，包括以下步骤：S1：输入待分割舌诊图像；S2：对待分割舌诊图像进行色彩空间转换；S3：将色彩空间转换后的舌诊图像进行蚁群算法处理，得到聚类中心和聚类数目；S4：将... 详细信息

标准号: CN109509196B

本发明涉及一种基于改进的蚁群算法的模糊聚类的舌诊图像分割方法，包括以下步骤：S1：输入待分割舌诊图像；S2：对待分割舌诊图像进行色彩空间转换；S3：将色彩空间转换后的舌诊图像进行蚁群算法处理，得到聚类中心和聚类数目；S4：将蚁群算法得到的聚类中心和聚类数作为模糊c均值聚类算法的初始值，计算分割舌诊图像的聚类结果；S5：去模糊化，得到分割后的舌诊图像；本发明可降低待分割舌诊图像的复杂度；可提高算法对像素归类的准确性；可降低算法对噪声的敏感程度；克服了模糊c均值算法对初始聚类中心和初始参数敏感的问题，提高模糊c均值算法的运算速度；可有效提高舌诊图像分割的精度。

关键词：舌诊图像蚁群算法分割模糊c均值算法色彩空间转换聚类中心图像分割聚类算法模糊c均值聚类算法初始聚类中心初始参数聚类结果模糊聚类敏感复杂度模糊化归类像素运算噪声改进

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信息反馈极限学习机优化估值的缺失数据模糊聚类算法及其应用

信息反馈极限学习机优化估值的缺失数据模糊聚类算法及其应用

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作者：张利刘洋高欣潘辉王军赵中洲 110136 辽宁省沈阳市沈北新区道义南大街58号

本发明涉及信息反馈极限学习机优化估值的缺失数据模糊聚类算法及其应用，基本步骤如下：1)采用互信息计算并选择相关度较高的数据属性，依据这些属性选择不完备数据中的完备数据作为FELM网络的训练样本；2)初始化FELM网络的输入权值ω... 详细信息

标准号: CN107729943A

本发明涉及信息反馈极限学习机优化估值的缺失数据模糊聚类算法及其应用，基本步骤如下：1)采用互信息计算并选择相关度较高的数据属性，依据这些属性选择不完备数据中的完备数据作为FELM网络的训练样本；2)初始化FELM网络的输入权值ω以及偏置值b；3)根据最近邻规则对缺失属性进行预填充，并根据训练样本训练FELM网络得到的误差对预填充值进行调整直至找到合理的数值进行填补，进而得到恢复后的完整数据集；4)初始化模糊c均值算法的参数，聚类数目c，模糊系数m，阈值ε及隶属度划分矩阵U^（0）；5)通过迭代优化模糊c均值算法的隶属度划分矩阵U和聚类中心V得到最终的聚类结果。运用本方法能够充分利用数据样本及属性之间的关联性和完整数据样本及不完备数据样本的分布信息来得到更加合理的属性估值，从而使不完备数据集的聚类结果更加准确。

关键词：模糊c均值算法矩阵聚类结果数据样本完整数据训练样本初始化隶属度预填充模糊聚类算法互信息计算极限学习机最近邻规则网络迭代优化分布信息聚类中心模糊系数缺失数据属性选择数据属性信息反馈关联性数据集相关度聚类偏置样本填补应用优化恢复

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基于优化标记和边缘约束分水岭算法的泡沫图像分割方法

基于优化标记和边缘约束分水岭算法的泡沫图像分割方法

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作者：彭成刘亦坤陈青唐朝晖袁鑫攀桂卫华 412007 湖南省株洲市天元区泰山西路88号

一种基于优化标记和边缘约束分水岭算法的泡沫图像分割，首先对泡沫图像使用多尺度Retinex算法进行图像对比度增强，然后将增强后的图像进行双边滤波，去除掉泡沫图像上的纹理噪声；其次使用形态学处理去除亮边和白点噪声，使用模糊c均... 详细信息

标准号: CN113763404B

一种基于优化标记和边缘约束分水岭算法的泡沫图像分割，首先对泡沫图像使用多尺度Retinex算法进行图像对比度增强，然后将增强后的图像进行双边滤波，去除掉泡沫图像上的纹理噪声；其次使用形态学处理去除亮边和白点噪声，使用模糊c均值算法、形态学重构法和自适应阈值法提取处理后的泡沫图像的前景标记，然后对三种算法提取出来的前景标记进行组合优化，得到组合前景标记；再使用高斯拉普拉斯算子和形态学算法提取预处理泡沫图像的边缘，并将两种算法提取的边缘进行融合，采用阈值法提取边缘二值图像；最后为梯度图设置种子点和边界约束，并在前景标记的基础上使用分水岭算法，实现泡沫图像的精确分割。本发明利用了优化标记和边缘约束来改进分水岭算法，提高了泡沫图像分割的准确度。

关键词：泡沫图像前景标记分水岭算法边缘约束算法分割图像对比度增强模糊c均值算法自适应阈值法提取预处理形态学处理形态学算法形态学重构边界约束二值图像双边滤波提取处理纹理噪声组合优化准确度白点多尺度梯度图再使用种子点阈值法算子除掉高斯去除优化噪声图像融合改进

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