检索结果-内蒙古大学图书馆

应用科技 2012年第5期39卷 67-70页

作者：朱丽莉李真真中国华粮物流集团北良有限公司辽宁大连116001 哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001

提出了一种基于模糊c均值算法和生物地理学优化算法的混合聚类算法(BBO-FcM).该算法结合了生物地理学优化算法的全局搜索和FcM算法快速局部搜索的特点,利用生物地理中的迁移算子来进行各解之间的信息共享,从而有效地克服了FcM对初始值... 详细信息

提出了一种基于模糊c均值算法和生物地理学优化算法的混合聚类算法(BBO-FcM).该算法结合了生物地理学优化算法的全局搜索和FcM算法快速局部搜索的特点,利用生物地理中的迁移算子来进行各解之间的信息共享,从而有效地克服了FcM对初始值敏感、易陷入局部最优等问题.将BBO-FcM算法用于图像分割,实验表明,新算法的聚类效果评价指数更好,聚类效果明显优于原始的FcM算法.

关键词：生物地理学优化算法模糊c均值算法 BBO-FcM算法图像分割

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一种基于模糊c均值-模拟退火算法减小总成本的运输路径优化方法

一种基于模糊C均值-模拟退火算法减小总成本的运输路径优化方法

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作者：吴立刚孙光辉刘健行于忠良万龙 518110 广东省深圳市龙华区福城街道茜坑社区茜坑路67号214

一种基于模糊c均值‑模拟退火算法减小总成本的运输路径优化方法属于路径优化技术领域；现有技术会使配送车的行驶路径变长和增加成本；包括根据待配送目标的数量、需求数据以及配送的范围确定所需要配送站的数量；根据待配送目标与配送... 详细信息

标准号: CN111160654B

一种基于模糊c均值‑模拟退火算法减小总成本的运输路径优化方法属于路径优化技术领域；现有技术会使配送车的行驶路径变长和增加成本；包括根据待配送目标的数量、需求数据以及配送的范围确定所需要配送站的数量；根据待配送目标与配送站的距离，运用模糊c均值算法，进行初始的聚类即为配送站的数量；对于与配送站距离大于SumD，以及与配送站连线间的方向夹角小于45°的目标划分为将待配送目标，将其他的目标保持初始的分配，即确定的目标；运用模拟退火算法进行搜索配送的路径，计算出最短的配送路线，即初始配送路线；通过动态调整将待配送目标的所属配送站，再次优化配送路线，保持最短的配送距离，节约配送车辆，减小配送总成本。

关键词：配送模拟退火算法总成本减小模糊c均值算法动态调整范围确定方向夹角路径优化行驶路径需求数据运输路径配送车聚类连线优化搜索模糊分配节约

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一种基于模糊c均值-模拟退火算法减小总成本的运输路径优化方法

一种基于模糊C均值-模拟退火算法减小总成本的运输路径优化方法

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作者：吴立刚孙光辉刘健行于忠良万龙 518110 广东省深圳市龙华区福城街道茜坑社区茜坑路67号214

标准号: CN111160654A

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结合MST划分和RHMRF-FcM算法的高分辨率遥感图像分割

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测绘学报 2019年第1期48卷 64-74页

作者：林文杰李玉赵泉华辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究所辽宁阜新123000

针对基于像素的HMRF-FcM算法抗噪性差以及对地物复杂边界分割精度低的问题,提出一种结合形状信息的静态MST区域划分和RHMRF-FcM算法的高分辨率遥感图像分割方法。该方法定义一种静态MST同质区域划分准则,借助MST能较好表达边界和形状信... 详细信息

针对基于像素的HMRF-FcM算法抗噪性差以及对地物复杂边界分割精度低的问题,提出一种结合形状信息的静态MST区域划分和RHMRF-FcM算法的高分辨率遥感图像分割方法。该方法定义一种静态MST同质区域划分准则,借助MST能较好表达边界和形状信息、能较好抑制几何噪声的特点,解决地物复杂边界的表达和降低分割结果中几何噪声问题。首先,利用MST静态划分将图像域划分成若干个均质区域,假设每个均质区域内光谱测度服从独立同一的多元高斯分布。然后,在此基础上构建了区域隐马尔可夫随机场模型,以及建立基于信息熵和KL信息正则化项的模糊聚类目标函数。最后,采用偏微分方法对分割模型参数进行求解,从而得到全局最优分割结果。为验证本文方法,对WorldView-3高分遥感图像进行分割试验。定性、定量分析了尺度参数、光谱相似性参数和区域紧致度参数对最优分割结果的影响,并对比分析本文算法和ecognition软件中的多分辨率分割算法、分水岭算法。

关键词：静态MST划分形状参数区域隐马尔可夫随机场模糊c均值算法高分辨遥感图像分割

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基于目标图像FcM算法的地铁定位点匹配及误报排除方法

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浙江大学学报（工学版） 2021年第3期55卷 586-593,600页

作者：郑英杰吴松荣韦若禹涂振威廖进刘东西南交通大学电气工程学院四川成都611756 西南交通大学磁浮技术与磁浮列车教育部重点实验室四川成都611756 四川聚智精创轨道交通科技有限公司四川成都610000

在基于图像识别的地铁轨道精确快速定位过程中,针对轨道定位点检测模型存在的误报问题,将模糊c均值(FcM)算法用于定位点模型匹配.在基于深度卷积神经网络的轨道定位点检测模型基础上,选用6类定位点图像和2类误报点图像,提取不同类别图... 详细信息

在基于图像识别的地铁轨道精确快速定位过程中,针对轨道定位点检测模型存在的误报问题,将模糊c均值(FcM)算法用于定位点模型匹配.在基于深度卷积神经网络的轨道定位点检测模型基础上,选用6类定位点图像和2类误报点图像,提取不同类别图像样本中各目标检测框的中心相对位置、长宽比、面积等特征数据(每张图像各6维特征量),采用ReliefF算法度量所有图像样本各维特征量的权重,将所得权重引入FcM算法的欧几里德距离公式,匹配唯一定位点.实验结果表明,改进后的FcM算法在聚类的正确性和有效性方面有明显改善,对提高地铁轨道定位精度具有重要的意义.

关键词：图像识别深度卷积神经网络轨道定位点模糊c均值算法特征加权

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基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类高分辨率遥感影像分割算法

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电子学报 2016年第3期44卷 679-686页

作者：赵雪梅李玉赵泉华辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究院辽宁阜新123000

本文利用隐马尔可夫随机场和高斯模型分别建立标号场和特征场的邻域关系,提出了基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类分割算法.该算法用隐马尔可夫随机场模型定义先验概率,并将该先验概率作为尺度控制因子引入到KL(Kullback-Lerbler... 详细信息

本文利用隐马尔可夫随机场和高斯模型分别建立标号场和特征场的邻域关系,提出了基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类分割算法.该算法用隐马尔可夫随机场模型定义先验概率,并将该先验概率作为尺度控制因子引入到KL(Kullback-Lerbler)信息中,在目标函数的定义中,KL信息作为规则化项,其系数表示算法的模糊程度.在基于高斯模型的后验概率中,像素相关性被定义在空间和谱间,并用该概率的负对数值表征像素点到聚类中心的非相似性测度.通过对合成遥感影像和高分辨率遥感影像进行分割实验,证明了算法的有效性和普适性.

关键词：遥感影像分割隐马尔可夫随机场高斯模型模糊c均值算法

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鹈鹕优化算法在岩体结构面分组中的应用

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哈尔滨工业大学学报 2024年第3期56卷 117-125页

作者：刘铁新董自岩郭怡宁大连海事大学交通运输工程学院辽宁大连116600

结构面广泛分布于岩体之中,难以逐一进行分析。现有研究方法存在对初始信息敏感,分组结果可靠性差,以及难以准确对产状相近的结构面进行分组等不足。针对上述问题,提出了一种基于鹈鹕优化算法(POA)的岩体结构面分组方法。首先,利用POA... 详细信息

结构面广泛分布于岩体之中,难以逐一进行分析。现有研究方法存在对初始信息敏感,分组结果可靠性差,以及难以准确对产状相近的结构面进行分组等不足。针对上述问题,提出了一种基于鹈鹕优化算法(POA)的岩体结构面分组方法。首先,利用POA算法全局寻优初始聚类中心,结合模糊c均值算法(FcM)将结构面产状数据进行完全分组。其次,利用蒙特卡罗模拟技术,生成符合Fisher分布的产状数据。最后,基于正交设计,对比传统FcM算法,以识别错误率为指标,研究了新算法在不同结构面数量、结构面组数、聚类中心、离散度情况下分组精度的变化规律。结果表明:聚类中心对分组精度具有显著影响;所提方法能对产状极点边界不清晰的结构面数据进行有效分组,可有效提高分组精度和分组结果的可靠性。以大连某水库边坡结构面数据为基础,对其进行分组处理,验证了新方法的工程实用性。研究结果可以为结构面三维网络计算机模拟和岩体工程稳定性分析提供依据。

关键词：岩体力学鹈鹕优化算法模糊c均值算法结构面分组正交设计

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基于改进PSO-PFcM聚类算法的电力大数据异常检测方法

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电力系统保护与控制 2021年第18期49卷 161-166页

作者：李清深圳供电局有限公司广东深圳518000

针对传统电力大数据异常检测方法检测精度低、复杂度高等问题,提出了一种将可能性模糊c均值算法和改进的粒子群优化算法相结合的电力大数据异常检测方法。使用改进的粒子群优化算法和重新定义的聚类有效函数来优化可能性模糊c均值算法... 详细信息

针对传统电力大数据异常检测方法检测精度低、复杂度高等问题,提出了一种将可能性模糊c均值算法和改进的粒子群优化算法相结合的电力大数据异常检测方法。使用改进的粒子群优化算法和重新定义的聚类有效函数来优化可能性模糊c均值算法的初始中心和数目。通过仿真将该算法与改进前算法进行对比分析,验证该算法的优越性。实验结果表明,该算法能够准确地实现电力大数据异常值检测,改进后误检率从0.36%降低到0.05%。

关键词：电力大数据异常检测模糊c均值算法粒子群优化算法

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结合马尔可夫高斯模型的双邻域模糊聚类分割算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2016年第4期28卷 615-623页

作者：赵雪梅李玉赵泉华辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究院阜新123000

针对传统模糊c均值(FcM)算法采用欧几里得测度描述像素与聚类间的非相似性对噪声和异常值敏感的问题,提出基于马尔可夫-高斯模型、且包含特征场和标号场双邻域的模糊聚类分割算法.首先根据马尔可夫模型能够结合邻域像素作用的特点在标... 详细信息

针对传统模糊c均值(FcM)算法采用欧几里得测度描述像素与聚类间的非相似性对噪声和异常值敏感的问题,提出基于马尔可夫-高斯模型、且包含特征场和标号场双邻域的模糊聚类分割算法.首先根据马尔可夫模型能够结合邻域像素作用的特点在标号场上建立与邻域像素相关联的能量函数,确保相同邻域系统内的像素属于相同类别的概率较之不在相同邻域系统内的像素更大,最终实现标号场邻域系统的建立;而后在特征场上利用Gaussian模型描述像素与聚类间的非相似性测度,并结合相邻像素对非相似性的影响构建特征场邻域模型,即利用中心像素和邻域像素特征与聚类均值矢量的差异代替传统像素特征与均值矢量的差异构建Gaussian模型;最后结合标号场和特征场邻域构建包含双邻域的模糊聚类分割模型,实现高精度模糊聚类分割.通过与现有多种典型FcM算法对模拟影像和真实彩色影像的实验以及分割结果的对比分析,证明了文中算法的有效性.

关键词：模糊c均值算法影像分割邻域系统马尔可夫高斯模型

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结合柯西分布和蚁狮算法改进的模糊聚类算法

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计算机工程与应用 2023年第17期59卷 91-98页

作者：吴辰文王莎莎曹雪同兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070

针对模糊聚类对初始聚类中心依赖性较强且易陷入局部最优解的问题,提出了一种结合柯西分布和蚁狮算法改进的模糊聚类算法(cALOFcM)。引入柯西分布函数变异蚁狮算法,使得个体受局部极值点的约束力下降,从而增加跳出局部最优解的概率。使... 详细信息

针对模糊聚类对初始聚类中心依赖性较强且易陷入局部最优解的问题,提出了一种结合柯西分布和蚁狮算法改进的模糊聚类算法(cALOFcM)。引入柯西分布函数变异蚁狮算法,使得个体受局部极值点的约束力下降,从而增加跳出局部最优解的概率。使用优化后的蚁狮算法生成的精英蚁狮作为模糊c均值(fuzzy c-means,FcM)算法的初始聚类中心。分别在人工数据集和UcI数据集上进行了实验验证,并与K-means、DBScAN、FcM、ALOFcM算法以及提出的算法进行实验对比。结果表明改进的算法获得了较好的聚类结果且在准确率、调整兰德系数和标准化互信息等评价指标上具有良好的聚类性能。

关键词：数据挖掘模糊c均值算法蚁狮算法柯西分布

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