检索结果-内蒙古大学图书馆

电测与仪表 2022年第12期59卷 25-32页

作者：宋杰王海群李雪明杨建林张卫国吕冉国网电力科学研究院有限公司南京211106 国网上海市电力公司经济技术研究院上海200030

价格机制是引导城市公共建筑调整用电行为的手段之一。为评估价格对城市公共建筑用电行为的影响及进一步挖掘城市公共建筑群作为可控负荷式虚拟电厂能源资源参与到电力调度或电力市场交易中,文章通过引入分时电价机制和用户心理学模型,... 详细信息

价格机制是引导城市公共建筑调整用电行为的手段之一。为评估价格对城市公共建筑用电行为的影响及进一步挖掘城市公共建筑群作为可控负荷式虚拟电厂能源资源参与到电力调度或电力市场交易中,文章通过引入分时电价机制和用户心理学模型,对城市建筑日负荷曲线进行调整,形成考虑价格要素的日计价拟合负荷曲线;采用结合了聚合聚类法和模糊c均值法的两阶段聚类分析算法,对调整后的日负荷曲线进行聚类分析。根据上述方法,通过对100个典型负荷的聚类分析,验证了文章所选算法的有效性,并进一步探讨了通过价格机制引导不同的城市建筑负荷调整用电行为的潜力,为利用价格手段深入挖掘城市公共建筑群作为虚拟电厂资源提供依据。

关键词：虚拟电厂负荷聚类分析价格要素模糊c均值算法聚合聚类法

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采样式多通道Gabor滤波对掌纹的特征提取和分类

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中国图象图形学报 2007年第12期12卷 2148-2157页

作者：黄申屈景辉卢虹冰第四军医大学生物医学工程系西安710032

掌纹识别已被证实为最方便和有效的身份识别方法之一。根据掌纹的性质提出了一种掌纹方向特征提取的新方法,该方法首先利用选取掌纹中最拟合椭圆的方法寻找感兴趣区域,然后利用适应人感官系统的多通道采样式Gabor滤波器进行滤波,并提出... 详细信息

掌纹识别已被证实为最方便和有效的身份识别方法之一。根据掌纹的性质提出了一种掌纹方向特征提取的新方法,该方法首先利用选取掌纹中最拟合椭圆的方法寻找感兴趣区域,然后利用适应人感官系统的多通道采样式Gabor滤波器进行滤波,并提出用根据掌纹纹理和方向特性动态选取Gabor滤波器参数的方法来设计滤波器。在滤波过程中,从不同分辨率入手,利用不同方向和宽度的滤波器分别对掌纹的主线、褶皱、嵴线进行提取,在极坐标系下用改进的环行方向投影算法计算块能量,并且进行编码。经过模糊c均值聚类方法验证,结果表明,该方法对于掌纹具有很强的识别能力。

关键词：掌纹 Gabor滤波器相关熵块能量分析模糊c均值算法

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基于GA和FcM的岩体结构面的混合聚类方法

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北京科技大学学报 2004年第3期26卷 227-232页

作者：王鹏赵学亮万林海蔡美峰北京科技大学土木与环境工程学院北京100083 北京北大方正电子有限公司北京100085 华北水利水电学院郑州450008

提出了一种基于遗传算法(GA)和模糊c均值(FcM)算法的岩体结构面混合聚类方法.利用GA的全局搜索性能,求得初始聚类中心;在此基础上利用FcM算法,根据精度要求再作进一步求解.该方法避免了人为划定分类界限的主观性,消除了FcM聚类算法的局... 详细信息

提出了一种基于遗传算法(GA)和模糊c均值(FcM)算法的岩体结构面混合聚类方法.利用GA的全局搜索性能,求得初始聚类中心;在此基础上利用FcM算法,根据精度要求再作进一步求解.该方法避免了人为划定分类界限的主观性,消除了FcM聚类算法的局部最优的弱点,解决了采用普通遗传算法聚类时搜索速度和聚类精度的矛盾.结合实测数据,对应用该方法进行结构面组识别的步骤、参数选取、分组有效性、优势方位的判定进行了分析和讨论.

关键词：岩体结构面模糊c均值算法遗传算法

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基于蝗虫优化FcM的WSN分簇路由算法

基于蝗虫优化FCM的WSN分簇路由算法

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作者：蔡剑平侯华周佳明 056038 河北省邯郸市经济技术开发区太极路19号

本发明公开了基于蝗虫优化FcM的WSN分簇路由算法，包括成簇和数据传输两个阶段，成簇阶段首先对网络中节点进行分簇，并根据节点当前的剩余能量、与簇心的距离和与基站的距离选择合适的簇首。数据传输阶段，簇内节点将收集到的数据传输... 详细信息

标准号: CN117336818A

本发明公开了基于蝗虫优化FcM的WSN分簇路由算法，包括成簇和数据传输两个阶段，成簇阶段首先对网络中节点进行分簇，并根据节点当前的剩余能量、与簇心的距离和与基站的距离选择合适的簇首。数据传输阶段，簇内节点将收集到的数据传输给簇首，簇首接收后进行数据融合，通过单跳或多跳传输数据给基站。该算法通过改进蝗虫算法优化模糊c均值算法，提高蝗虫优化算法的收敛速度与精度，从而提高模糊c均值的聚类效果，解决模糊c均值容易陷入局部最优解的问题。并根据节点剩余能量、与所属簇心和sink节点的距离选择合适的簇首和中继节点。

关键词：簇首蝗虫距离选择数据传输成簇基站模糊c均值算法分簇路由算法节点剩余能量数据传输阶段模糊簇内节点多跳传输剩余能量数据融合算法优化优化算法中继节点最优解单跳分簇聚类算法收敛优化改进网络

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聚类约束的遗传算法用于选择温度敏感点的方法

聚类约束的遗传算法用于选择温度敏感点的方法

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作者：汪普鑫张丽娟尹玲林伟铖周梦洁 523000 广东省东莞市松山湖科技产业园大学路1号

本发明涉及聚类约束的遗传算法用于选择温度敏感点的方法，包括如下步骤：初始化约束遗传算法参数，用长度等于温度传感器个数的二进制数代表选择测点结果；对温度数据模糊聚类，用模糊c均值算法对温度数据进行聚类，输出每个分类包含... 详细信息

标准号: CN117973509A

本发明涉及聚类约束的遗传算法用于选择温度敏感点的方法，包括如下步骤：初始化约束遗传算法参数，用长度等于温度传感器个数的二进制数代表选择测点结果；对温度数据模糊聚类，用模糊c均值算法对温度数据进行聚类，输出每个分类包含的传感器编号的列表；进入遗传算法流程，首先要随机生成m个随机解，并将其转换成对应的二进制数；评估每个解的好坏，对所有的解进行排序，并选出前三个最优解记作α、β、δ；对整个种群对应的解集合进行更新：将前一半较优的“精英个体”‑即较好的解与这三个最优解等概率条件交叉；后一半较差个体用三个最优解之一和一个随机解进行交叉得到的新的解替换；重复迭代，得到的最终选择的温度敏感点。

关键词：遗传算法最优解二进制数温度敏感温度数据聚类模糊c均值算法温度传感器精英个体模糊聚类随机生成初始化等概率传感器测点迭代排序替换种群集合输出分类转换评估重复更新

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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: CN107729943B

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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基于余弦相似性的自适应权重的改进FcM算法

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智能计算机与应用 2021年第7期11卷 73-79页

作者：胡建华尹慧琳上海理工大学理学院上海200093

模糊c-均值聚类算法(FcM)是一种经典的聚类算法,主要通过迭代更新隶属度和聚类中心来提高聚类的有效性。FcM算法的性能主要通过类内紧性和类间分离性来评价,但其既依赖于初始聚类中心,也对噪声非常敏感。考虑到每个数据点和每个聚类中... 详细信息

模糊c-均值聚类算法(FcM)是一种经典的聚类算法,主要通过迭代更新隶属度和聚类中心来提高聚类的有效性。FcM算法的性能主要通过类内紧性和类间分离性来评价,但其既依赖于初始聚类中心,也对噪声非常敏感。考虑到每个数据点和每个聚类中心对目标函数的不同重要性,本文提出了一种具有自适应权重的改进FcM聚类算法(Hybrid FcM)。主要贡献:将2个具有自适应指数p和q的自适应权向量ψ和φ引入FcM的目标函数,以体现不同数据点和聚类中心的重要性;为提高聚类性能,自适应指数p、q和模糊因子m采用粒子群优化算法(PSO)优化,新提出的聚类评价指标AWcVI作为PSO算法的适应度函数;迭代过程中利用余弦相似性对隶属度函数进行修正,提高算法的鲁棒性。实验表明,本文提出的算法能够有效地提高聚类效果。

关键词：模糊c均值算法自适应权重余弦相似度粒子群算法

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一种基于半实物仿真系统的无人机集群自组网算法

一种基于半实物仿真系统的无人机集群自组网算法

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作者：包富瑜陈功敖厚军唐浩楠李姗姗王有帅张俊傲 610072 四川省成都市青羊区二环路西二段75号

本发明公开了一种基于半实物仿真系统的无人机集群自组网算法，包括以下步骤：基于无人机集群位置改进模糊c均值算法，并基于改进模糊c均值算法构建均衡网络分簇结构；基于簇头衡量指标和分布式加权退避定时器机制竞选簇头，所述簇头衡... 详细信息

标准号: CN118042552B

本发明公开了一种基于半实物仿真系统的无人机集群自组网算法，包括以下步骤：基于无人机集群位置改进模糊c均值算法，并基于改进模糊c均值算法构建均衡网络分簇结构；基于簇头衡量指标和分布式加权退避定时器机制竞选簇头，所述簇头衡量指标包括能耗、内界评价因子、缓存空间以及节点与各个簇质心的距离因子；基于最短路径法和增加簇数法维护无人机集群自组网；基于半实物仿真系统进行无人机集群自组网算法验证。本发明能真实模拟无人机集群自组网的过程，验证无人机集群自组网算法的有效性与工程应用性并且能有效延长网络生命周期，均衡集群能耗，提高网络稳定性。

关键词：无人机集群自组网簇头半实物仿真系统模糊c均值算法算法能耗网络生命周期工程应用性退避定时器网络稳定性最短路径法分簇结构缓存空间均衡网络算法验证位置改进真实模拟衡量构建集群质心加权均衡验证改进维护

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对角矩阵加入指数参数的AHP算法

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江南大学学报（自然科学版） 2012年第1期11卷 1-9页

作者：安亚静徐遥王士同江南大学数字媒体学院江苏无锡214122

基于AHP线性流形学习方法是通过适当的约束条件最小化目标函数来实现的,约束条件中对角矩阵的求解限制,使得公式不够灵活,于是考虑在对角矩阵求解时加入了指数参数,对公式进行泛化。通过人脸图像聚类实验,发现指数的改变对聚类结果能够... 详细信息

基于AHP线性流形学习方法是通过适当的约束条件最小化目标函数来实现的,约束条件中对角矩阵的求解限制,使得公式不够灵活,于是考虑在对角矩阵求解时加入了指数参数,对公式进行泛化。通过人脸图像聚类实验,发现指数的改变对聚类结果能够产生较大影响,针对特定的人脸聚类,可以通过调整参数达到较好的聚类效果;另外,文中还对加入高斯白噪声的人脸数据库进行了实验,考察了参数对噪声的敏感度。

关键词：欧式距离聚类模糊c均值算法 AHP算法

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基于聚类算法组织教学班的策略研究

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北京电子科技学院学报 2008年第4期16卷 4-8页

作者：章小莉王文杰赵耿北京电子科技学院计算机科学与技术系北京100070 中国科学院研究生院远程与继续教育学院北京100039

论文关注人们研究较少的教学班组织问题,研究了大基础小专业教育模式下选修课教学班组织策略,提出基于模糊聚类构造教学班的方法及结果评价原则。首先分析算法与选用依据,其次建立样本数据,再用算法划分数据,最后设定聚类结果评价原则,... 详细信息

论文关注人们研究较少的教学班组织问题,研究了大基础小专业教育模式下选修课教学班组织策略,提出基于模糊聚类构造教学班的方法及结果评价原则。首先分析算法与选用依据,其次建立样本数据,再用算法划分数据,最后设定聚类结果评价原则,实现从个体出发组织教学班集合的思路。

关键词：课程表教学班模糊c均值算法密度均衡度

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