检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化应用 2015年第11期 8-10页

作者：卜玉明铜陵有色设计研究院安徽铜陵244000

利用某金属冶炼厂中卡尔多炉处理阳极泥的历史数据,通过对影响卡尔多炉作业工况因素分析,结合卡尔多炉处理阳极泥工艺及专家经验,提出一种基于模糊类聚遗传算法的卡尔多炉寻优控制方法。该方法采用聚类算法将优化样本空间范围缩小,再采... 详细信息

利用某金属冶炼厂中卡尔多炉处理阳极泥的历史数据,通过对影响卡尔多炉作业工况因素分析,结合卡尔多炉处理阳极泥工艺及专家经验,提出一种基于模糊类聚遗传算法的卡尔多炉寻优控制方法。该方法采用聚类算法将优化样本空间范围缩小,再采用遗传算法进行搜索,有效地加快搜索速度。运用Simulink仿真结果表明,该控制算法具有良好的控制效果,为卡尔多炉的优化控制提供了一条新的途径。

关键词：卡尔多炉模糊c均值算法遗传算法

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基于FcM的无监督最优模糊聚类算法

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信息技术 2009年第7期33卷 69-71页

作者：高永清陈志红黄鹤玲倪钊滨李霆五邑大学信息学院江门529020

基于模糊c-均值算法的无监督最优模糊聚类算法集合了模糊c均值算法与无监督最优聚类算法的优点,它通过逐渐改变聚类数c,依据一些有效性衡量尺度,能无监督搜索出最优聚类数c。通过对距离测量尺度的改进,使聚类不受类形状的影响,以达到具... 详细信息

基于模糊c-均值算法的无监督最优模糊聚类算法集合了模糊c均值算法与无监督最优聚类算法的优点,它通过逐渐改变聚类数c,依据一些有效性衡量尺度,能无监督搜索出最优聚类数c。通过对距离测量尺度的改进,使聚类不受类形状的影响,以达到具备更高准确率的聚类效果。仿真实验结果表明,新算法不仅能准确找出聚类数,而且跟单纯的模糊c均值算法比,具有更好的聚类效果。

关键词：模糊c均值算法聚类有效性无监督最优聚类

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基于混合聚类算法的图像分割

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计算技术与自动化 2004年第1期23卷 71-73页

作者：蒋加伏罗晓萍唐贤瑛长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410076

本文将像素空间中的图像分割问题转化为特征空间中的数据聚类问题处理,并设计了一种基于遗传算法和模糊c均值算法的混合聚类算法,实现图像分割。实验表明,使用该算法能取得较好的图像分割效果。

关键词：图像分割遗传算法模糊c均值算法数据聚类问题

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ITS智能车辆横向运动模式空间构造算法研究

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山东大学学报（工学版） 2006年第2期36卷 36-40页

作者：李贻斌李彩虹阮久宏山东大学控制科学与工程学院

针对ITS(intelligent transport system)智能车辆复杂的非线性结构和时变特性,提出了以空间代替时间建立IV(intelligent vehicle)横向运动模式空间的思想.通过改变车辆的各种参数,针对车体的数学模型采集车体在各种环境条件下的模拟运... 详细信息

针对ITS(intelligent transport system)智能车辆复杂的非线性结构和时变特性,提出了以空间代替时间建立IV(intelligent vehicle)横向运动模式空间的思想.通过改变车辆的各种参数,针对车体的数学模型采集车体在各种环境条件下的模拟运动控制信息.以模糊c均值算法(FcM)为基础,推导出车辆运动模式空间的构造算法.该构造算法能够客观地对测量数据进行有效聚类,聚类清晰,模式子空间划分清楚,从而为车辆运动模式空间的构造提供了一种理论依据.最后对样本数据的聚类和模式空间的构造算法进行了仿真,结果证明了算法的有效性和可行性.

关键词：智能车辆模糊c均值算法模糊聚类运动模式空间

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PET成像中的自动分割算法

PET成像中的自动分割算法

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2003年全国医学影像技术学术会议论文汇编

作者：朱万琳蒋田仔中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室(北京)

目的:PET成像中的肿瘤分割.方法:本文给出了一种改进的模糊c均值(FcM)算法,相对于高分辨率的结构成像,在低分辨率的功能成像中分割感兴趣区域更加困难,为了能够得到比较精确的分割结果,我们使用了完全自动的,鲁棒的改进c均值分割算法.... 详细信息

目的:PET成像中的肿瘤分割.方法:本文给出了一种改进的模糊c均值(FcM)算法,相对于高分辨率的结构成像,在低分辨率的功能成像中分割感兴趣区域更加困难,为了能够得到比较精确的分割结果,我们使用了完全自动的,鲁棒的改进c均值分割算法.由于普通的c均值算法需要指定具体的分类数目,不符合我们需要完全自动的,对不同成像质量的图像都适用的需求.因此我们考虑把整个图像分成前景和背景,然后迭代使用模糊聚类的方法来得到分割结果.结果:本文给出使用普通模糊c均值和改进方法的结果对比,可以看到在不同情况下,改进的算法均优于或等于原算法的分割结果.结论:这种算法的优点是完全自动,实现简单,实现速度和普通的FcM相差无几,并且对不同的数据,这种算法是鲁棒的,而且效果很好.

关键词： PET成像模糊c均值算法正电子断层扫描自动分割算法迭代搜索阈值

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PET成像中的自动分割算法

PET成像中的自动分割算法

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2003年全国医学影像技术学术会议

作者：朱万琳蒋田仔中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

目的PET成像中的肿瘤分割。方法本文给出了一种改进的模糊c均值（FcM）算法,相对于高分辨率的结构成像,在低分辨率的功能成像中分割感兴趣区域更加困难,为了能够得到比较精确的分割结果,我们使用了完全自动的,鲁棒的改进c均值分割算法... 详细信息

目的PET成像中的肿瘤分割。方法本文给出了一种改进的模糊c均值（FcM）算法,相对于高分辨率的结构成像,在低分辨率的功能成像中分割感兴趣区域更加困难,为了能够得到比较精确的分割结果,我们使用了完全自动的,鲁棒的改进c均值分割算法。由于普通的c均值算法需要指定具体的分类数目,不符合我们需要完全自动的,对不同成像质量的图像都适用的需求。因此我们考虑把整个图像分成前景和背景,然后选代使用模糊聚类的方法来得到分割结果。结果本文给出使用普通模糊c均值和改进方法的结果对比,可以看到在不同情况下,改进的算法均优于或等于原算法的分割结果。结论这种算法的优点是完全自动,实现简单,实现速度和普通的FcM相差无几,并且对不同的数据,这种算法是鲁棒的,而且效果很好。

关键词： PET成像模糊c均值算法前景背景

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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: CN118042552A

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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基于样本密度的非监督动态改进FcM算法

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世界科技研究与发展 2016年第1期38卷 20-25页

作者：李艳川周新华董子文杨桢辽宁工程技术大学安全科学与工程学院阜新123000 辽宁工程技术大学矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室阜新123000 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院葫芦岛125105

针对传统FcM算法中聚类结果对初始聚类中心敏感,分类数c依赖于先验知识确定的不足,提出了基于样本密度的非监督动态改进FcM算法。该算法基于初始样本密度确定初始聚类中心,基于模糊伪F统计量自动确定最佳分类数,实现了基于样本密度非监... 详细信息

针对传统FcM算法中聚类结果对初始聚类中心敏感,分类数c依赖于先验知识确定的不足,提出了基于样本密度的非监督动态改进FcM算法。该算法基于初始样本密度确定初始聚类中心,基于模糊伪F统计量自动确定最佳分类数,实现了基于样本密度非监督状态下的动态聚类。选取瓦斯涌出量的聚类分析进行应用,应用结果表明,该算法能合理选择初始聚类中心并动态确定分类数,降低了对初始聚类中心的依赖度,提高了收敛速度和自动化程度,并能根据指标做出正确预测。

关键词：模糊c均值算法初始聚类中心模糊伪F统计量瓦斯涌出量

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基于遗传算法的岩体结构面产状的自动聚类方法研究

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资源环境与工程 2022年第5期36卷 701-706页

作者：崔学杰陈江军向进洋关义涛胡小庆湖北省地质局水文地质工程地质大队湖北荆州434020 资源与生态环境地质湖北省重点实验室湖北武汉430034

根据产状对结构面进行分组是研究岩体结构面发育特征的常用方法。针对现有分组方法的不足,将模糊c均值算法与遗传算法相结合,以Xie-Beni指标作为适应度函数,使用新的染色体编码方法和变异算子,提出一种岩体结构面产状自动聚类方法。利用... 详细信息

根据产状对结构面进行分组是研究岩体结构面发育特征的常用方法。针对现有分组方法的不足,将模糊c均值算法与遗传算法相结合,以Xie-Beni指标作为适应度函数,使用新的染色体编码方法和变异算子,提出一种岩体结构面产状自动聚类方法。利用c++语言对算法进行实现,并将其应用于某地下水封储油(气)洞库岩体结构面产状数据的分析。结果表明,该算法能够自动确定最优的结构面组数和相应的聚类结果,并使其有效性得到验证。

关键词：遗传算法岩体结构面产状数据模糊c均值算法

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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: CN109509196A

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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