检索结果-内蒙古大学图书馆

微型机与应用 2010年第23期29卷 8-10,18页

作者：张建强郑晓薇吴华平辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116081

使用Intel Parallel Amplifier高性能工具,针对模糊c均值聚类算法在多核平台的性能问题,找出串行程序的热点和并发性,提出并行化设计方案。基于Intel并行库TBB(线程构建模块)和OpenMP运行时库函数,对多核平台下的串行程序进行循环并行... 详细信息

使用Intel Parallel Amplifier高性能工具,针对模糊c均值聚类算法在多核平台的性能问题,找出串行程序的热点和并发性,提出并行化设计方案。基于Intel并行库TBB(线程构建模块)和OpenMP运行时库函数,对多核平台下的串行程序进行循环并行化和任务分配的并行化设计。

关键词：多核并行化模糊c均值算法 Intel Parallel Amplifier OpenMP

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一种模糊c均值聚类算法及实现

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现代导航 2020年第2期11卷 122-125页

作者：刘志国中国电子科技集团公司第二十研究所西安710068

模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法。本文对模糊聚类进行了概述,从理论和实验方面研究了模糊c均值聚类算法,并对该算法的优点及存在的问题进行了分析。该算法设计简单,应用范围广,但仍存在容易陷入局部极值点等问题,还需要... 详细信息

模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法。本文对模糊聚类进行了概述,从理论和实验方面研究了模糊c均值聚类算法,并对该算法的优点及存在的问题进行了分析。该算法设计简单,应用范围广,但仍存在容易陷入局部极值点等问题,还需要进一步研究。

关键词：模糊c均值算法模糊聚类聚类分析

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一种基于相关系数的模糊c-均值聚类算法

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软件产业与工程 2016年第6期 50-53页

作者：钟毅中国银联股份有限公司上海201201

针对传统模糊c-均值聚类算法同等对待每个属性的局限性和初始聚类中心选择的随机性,提出了一种基于相关系数优化的模糊c-均值聚类算法。首先,该算法通过计算离散系数和信息熵来确定每个属性的权重,从而强化了重要属性对聚类过程的影响,... 详细信息

针对传统模糊c-均值聚类算法同等对待每个属性的局限性和初始聚类中心选择的随机性,提出了一种基于相关系数优化的模糊c-均值聚类算法。首先,该算法通过计算离散系数和信息熵来确定每个属性的权重,从而强化了重要属性对聚类过程的影响,削弱了冗余属性的作用,改善了聚类效果;其次,采用相关系数和密度函数来确定样本点的密度,从而突出了样本点在同一类别中的作用;再次,将归一化后的样本点密度作为每个样本的权值;最后,由相关系数及样本点密度确定初始聚类中心。实验结果表明,该算法比传统的FcM算法具有更好的聚类效果。

关键词：模糊c均值算法离散系数信息熵属性权重相关系数密度函数

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基于模糊c均值聚类算法和最小二乘支持向量机的母线负荷预测研究

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电气自动化 2019年第3期41卷 45-47,51页

作者：蒋燕吴洋栾毅周彬彬赵珍玉雷旭东刘丽新云南电力调度控制中心云南昆明650011 北京清软创新科技股份有限公司北京100085

电力系统中的母线具有数量众多、负荷波动性大等特点,为提高预测精度,提出一种基于模糊c均值(fuzzy c-means,FcM)聚类算法和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的母线负荷预测方法。利用改进的数据横向比... 详细信息

电力系统中的母线具有数量众多、负荷波动性大等特点,为提高预测精度,提出一种基于模糊c均值(fuzzy c-means,FcM)聚类算法和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的母线负荷预测方法。利用改进的数据横向比较法对异常负荷进行修正。在此基础上,结合FcM算法将供电区域中具有相似负荷变化规律的母线进行聚类,选取聚类后的母线负荷数据对LSSVM模型进行训练和预测,并通过配比公式进行负荷分配。经数据验证,方法有助于提高母线负荷预测精度。

关键词：母线负荷预测模糊c均值算法聚类最小二乘支持向量机相似度

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基于改进模糊c均值聚类算法的乙烯裂解原料识别

基于改进模糊C均值聚类算法的乙烯裂解原料识别

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2013年24届中国过程控制会议

作者：李嘉雯杜文莉李进龙钱锋华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

乙烯裂解过程中原料变化种类多,其原料分析仪因价格昂贵工业现场很少配备,为此实现油品属性的在线识别对实现裂解过程在线优化具有重要意义.由于传统模糊c均值算法隶属度的求取是基于欧氏距离,其算法只包含均值中心,带来聚类效果的单一... 详细信息

乙烯裂解过程中原料变化种类多,其原料分析仪因价格昂贵工业现场很少配备,为此实现油品属性的在线识别对实现裂解过程在线优化具有重要意义.由于传统模糊c均值算法隶属度的求取是基于欧氏距离,其算法只包含均值中心,带来聚类效果的单一性.为了充分利用裂解原料的有效信息,提出了基于混合概率模型的模糊隶属度设置方法,即通过建立混合高斯模型实现对聚类样本隶属关系的概率分布描述,并利用EM算法进行模型参数的极大似然估计.该算法可在考虑样本均值中心的前提下,进一步有效利用样本协方差与权重系数信息进行模式判别.最后,以经典IRIS数据聚类、乙烯裂解原料识别为仿真实例,验证了本文所述方法在Dunn指标和Xiebieni指标上明显优于模糊c均值聚类算法,表明了该方法的有效性.

关键词：乙烯生产裂解过程原料识别模糊c均值算法

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模糊c均值聚类算法在测井相分析中的应用

模糊C均值聚类算法在测井相分析中的应用

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2012全国数学地质与地学信息学术研讨会

作者： WEI You-hua 魏友华 GUO Ke 郭科 XU Jiang-hao 许江浩 Geomathematics Key Laboratory of Sichuan Province.Chengdu University of Technology Chengdu 610059Ch 成都理工大学数学地质四川省重点实验室四川成都 610059

采用分阶段思想，引入并改进了最佳聚类数算法来确定分类数，对原模糊c均值(FcM)算法的目标函数从引入数据权值和更换距离函数相结合的方法进行了改进。根据改进的模糊c均值算法，利用测井数据进行测井中的岩性分类和识别，经实例验证... 详细信息

采用分阶段思想，引入并改进了最佳聚类数算法来确定分类数，对原模糊c均值(FcM)算法的目标函数从引入数据权值和更换距离函数相结合的方法进行了改进。根据改进的模糊c均值算法，利用测井数据进行测井中的岩性分类和识别，经实例验证本算法得出的岩性划分与实际录井岩性可以较好吻合。

关键词：地球物理勘探测井数据模糊c均值算法岩性识别

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基于免疫粒子群优化的模糊c均值聚类算法

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西安工程科技学院学报 2007年第3期21卷 355-361页

作者：韩琳贺兴时西安工程大学理学院陕西西安710048

把免疫系统的免疫信息处理机制引入到粒子群优化(PSO)算法中,并与模糊c均值(FcM)算法相结合提出一种新的模糊聚类算法.新算法用免疫粒子群优化算法代替FcM算法的基于梯度下降的迭代过程,使算法具有较强的全局搜索能力,很大程度上避免了... 详细信息

把免疫系统的免疫信息处理机制引入到粒子群优化(PSO)算法中,并与模糊c均值(FcM)算法相结合提出一种新的模糊聚类算法.新算法用免疫粒子群优化算法代替FcM算法的基于梯度下降的迭代过程,使算法具有较强的全局搜索能力,很大程度上避免了FcM算法易陷入局部极小的缺陷,同时也降低了FcM算法对初始值的敏感度.采用对当基思想初始化种群,获得更优的初始候选解,提高算法聚类过程中的收敛速度.以UcI机器学习数据库中的两组数据集为研究对象,实验结果表明,该算法优于基于PSO的模糊c均值聚类算法和FcM算法.

关键词：粒子群优化算法模糊聚类模糊c均值算法免疫系统对当基

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基于PSO的模糊c均值聚类算法