检索结果-内蒙古大学图书馆

基于FcM算法的多属性分析技术在河道砂体精细刻画中的应用——以西湖凹陷T气田为例

海洋地质前沿 2023年第9期39卷 55-67页

作者：王凯刘东成刘华峰黄德榕储飞跃中国石油大学(华东)地球科学与技术学院青岛266580 山东省油藏地质重点实验室青岛266580 中国石油大港油田勘探开发研究院天津300280

西湖凹陷T气田经过十多年的勘探与开发,亟需在主力层花港组内寻找潜力目标。该区为浅水三角洲沉积体系,岩性组合在空间上变化快,为了精确识别河道砂体及其边界,在海上少井条件下利用三维地震资料识别并刻画河道砂体。在等时地层划分的... 详细信息

西湖凹陷T气田经过十多年的勘探与开发,亟需在主力层花港组内寻找潜力目标。该区为浅水三角洲沉积体系,岩性组合在空间上变化快,为了精确识别河道砂体及其边界,在海上少井条件下利用三维地震资料识别并刻画河道砂体。在等时地层划分的基础上,对目的层段进行岩石物理性质分析,通过地震沉积学的技术方法结合岩芯及测井等资料,对沉积微相做出初步判断,在此基础上提取6类48种地震属性,与砂厚及各属性之间进行相关性分析,对地震属性进行优选,将优选出的3种反映地质体边界、岩性较好的地震属性采用基于模糊c-均值(FcM)算法的多属性聚类分析,以达到数据降维、减少冗余的效果,研究分流河道沉积体系的整体展布规律。再进行多属性RGB融合显示,增强河道砂体边界的刻画,结合构造特征以及预测的砂体厚度综合分析,提出有利目标区,为后续油田滚动开发及井位部署提供依据。

关键词：地震属性模糊c-均值算法多属性聚类砂体预测花港组

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基于人工免疫网络和模糊c-均值聚类的入侵检测方法

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计算机应用与软件 2011年第3期28卷 282-284,299页

作者：李丽娟唐文纪湖南大学计算机与通信学院湖南长沙410082

针对入侵检测方法中模糊c-均值(FcM)聚类算法对初始值敏感和要求输入聚类数目的缺点,把人工免疫网络算法用于FcM聚类算法,提出了一种基于人工免疫网络和模糊c-均值的入侵检测方法。通过KDD_cUP1999数据集仿真试验,与FcM算法相比,该算法... 详细信息

针对入侵检测方法中模糊c-均值(FcM)聚类算法对初始值敏感和要求输入聚类数目的缺点,把人工免疫网络算法用于FcM聚类算法,提出了一种基于人工免疫网络和模糊c-均值的入侵检测方法。通过KDD_cUP1999数据集仿真试验,与FcM算法相比,该算法提高了检测率,降低了误警率。实验结果表明,该方法能够有效地检测网络中的入侵行为。

关键词：入侵检测模糊c-均值算法人工免疫网络算法

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一个新的模糊聚类有效性指标

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计算机工程 2009年第12期35卷 143-144,147页

作者：孔攀邓辉文黄艳艳江欢西南大学计算机与信息科学学院重庆400715 西南大学逻辑与智能研究中心重庆400715

提出一个新的模糊聚类有效性指标。该指标能确定由模糊c-均值算法(FcM)所得模糊划分的最优划分和最优聚类数,结合了模糊聚类的紧致性和分离性信息,用类内加权平方误差和计算紧致性,用类间相似度计算分离性。在3个人造数据集和3个真实数... 详细信息

提出一个新的模糊聚类有效性指标。该指标能确定由模糊c-均值算法(FcM)所得模糊划分的最优划分和最优聚类数,结合了模糊聚类的紧致性和分离性信息,用类内加权平方误差和计算紧致性,用类间相似度计算分离性。在3个人造数据集和3个真实数据集上进行对比实验,结果证明该指标的性能优于其他有效性指标。

关键词：模糊聚类有效性指标模糊c-均值算法

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基于混沌和动态变异蛙跳的模糊聚类算法

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计算机应用与软件 2014年第2期31卷 275-278页

作者：刘悦婷兰州文理学院电子信息工程学院甘肃兰州730000

针对模糊c-均值FcM(Fuzzy c-Means)聚类算法易陷入局部最优解,对初始值敏感的缺点。提出基于混沌和动态变异蛙跳SFLA(shuffled frog leaping algorithm)的FcM算法。该算法先用混沌的Tent序列初始化青蛙群体以增强群体的多样性,提高初始... 详细信息

针对模糊c-均值FcM(Fuzzy c-Means)聚类算法易陷入局部最优解,对初始值敏感的缺点。提出基于混沌和动态变异蛙跳SFLA(shuffled frog leaping algorithm)的FcM算法。该算法先用混沌的Tent序列初始化青蛙群体以增强群体的多样性,提高初始解的质量;并根据青蛙的适应度方差值选择相应的变异概率。再将改进后的蛙跳算法优化FcM算法,最后求取全局最优。人工数据及经典数据集的仿真结果表明,该算法(cMSFLA-FcM)与SMSFLA-FcM、SFLA-FcM和FcM聚类算法相比,寻优能力更强,聚类效果更优。

关键词：模糊c-均值算法蛙跳算法混沌和动态变异

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点密度加权FcM算法的聚类有效性研究

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计算机工程与应用 2006年第15期42卷 20-22,55页

作者：刘小芳四川理工学院计算机科学系电子科技大学自动化学院成都610054

模糊c-均值(FcM)算法是一种非监督的模式识别方法。由于该算法具有对数据集进行等划分的趋势,因此影响其聚类精度。利用数据点的密度大小作为权值,借助数据本身的分布特性,提出了一种点密度加权模糊c-均值算法。该方法不仅在一定程度上... 详细信息

模糊c-均值(FcM)算法是一种非监督的模式识别方法。由于该算法具有对数据集进行等划分的趋势,因此影响其聚类精度。利用数据点的密度大小作为权值,借助数据本身的分布特性,提出了一种点密度加权模糊c-均值算法。该方法不仅在一定程度上克服了FcM算法的缺陷,而且具有良好的收敛性。以聚类已知的少量数据点作为监督信息指导聚类,聚类效果进一步改善。并用聚类有效性函数对算法的聚类有效性进行了评价,从而为算法的聚类性能提供了理论依据。

关键词：模糊聚类分析模糊c-均值算法加权模糊c-均值算法聚类有效性

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笛卡尔乘积下的FcM聚类研究

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计算机工程与应用 2010年第34期46卷 152-154,190页

作者：应飞陈邦兴同济大学电子与信息工程学院上海201804

针对于模糊c-均值(FcM)算法在初始聚类中心选取不佳的情况下容易产生聚类错误划分的情况,从FcM算法出发提出了一种基于笛卡尔乘积的FcM聚类算法(c-FcM),并分析了加权指数m对聚类分析的影响。c-FcM将聚类提高到更高维的空间,有效地避免了... 详细信息

针对于模糊c-均值(FcM)算法在初始聚类中心选取不佳的情况下容易产生聚类错误划分的情况,从FcM算法出发提出了一种基于笛卡尔乘积的FcM聚类算法(c-FcM),并分析了加权指数m对聚类分析的影响。c-FcM将聚类提高到更高维的空间,有效地避免了FcM对初值敏感及容易陷入局部极小的缺陷。客运专线列控(Tcc)评估测试项目对c-FcM的检验结果表明,与传统FcM算法相比,c-FcM算法更准确,效果更佳,对解决邻站数据包的划分问题是可行、有效的。

关键词：模糊c-均值算法模糊聚类笛卡尔乘积

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多核环境下的图像分割并行算法研究

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计算机工程 2011年第15期37卷 197-200页

作者：刘张桥王成良焦晓军重庆大学计算机学院重庆400044 重庆大学软件学院重庆400044 重庆科技学院电气与信息工程学院重庆401331

对多核环境下的图像分割并行算法进行研究,在基于正交小波分解的多分辨率图像锥中引入模糊c-均值(FcM)算法,采用OpenMP语言设计P-FcM多核并行模型,并给出该模型的算法实现步骤。在对初始图像数据预处理时,采用矩形块数据分割法进行图像... 详细信息

对多核环境下的图像分割并行算法进行研究,在基于正交小波分解的多分辨率图像锥中引入模糊c-均值(FcM)算法,采用OpenMP语言设计P-FcM多核并行模型,并给出该模型的算法实现步骤。在对初始图像数据预处理时,采用矩形块数据分割法进行图像分块,将分块后的子图像数据作为并行运算时的输入数据由主线程分给不同的处理器。实验结果表明,在处理较大图像时,该算法效率较高。

关键词：图像分割多核处理器 OpenMP语言模糊c-均值算法

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一种基于模糊聚类的快速二值化方法