检索结果-内蒙古大学图书馆

福建师范大学学报（自然科学版） 2018年第6期34卷 12-18页

作者：杨昔阳周玉玲李志伟泉州师范学院数学与计算机科学学院福建泉州362000 福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室福建泉州362000

当数据分布在超平面周围时,k-平面模糊聚类算法是一种可行的聚类算法,但在隶属度的描述上,该算法仍然有改进的空间.基于二型模糊集,提出了一种二型k-平面模糊聚类算法,通过寻找最佳的聚类指标对二型模糊集进行降型,使该算法达到更好的... 详细信息

当数据分布在超平面周围时,k-平面模糊聚类算法是一种可行的聚类算法,但在隶属度的描述上,该算法仍然有改进的空间.基于二型模糊集,提出了一种二型k-平面模糊聚类算法,通过寻找最佳的聚类指标对二型模糊集进行降型,使该算法达到更好的聚类效果.在加入了噪音的人工数据集上,对比传统的模糊聚类算法(FcM)和模糊k-平面聚类算法(FKPc),提出的二型模糊聚类算法具有更好的抗噪性能,也能对数据点进行更准确的聚类.

关键词：二型模糊集模糊c均值聚类算法模糊k-平面聚类算法

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基于Levy飞行的萤火虫模糊聚类算法

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计算机应用 2019年第11期39卷 3257-3262页

作者：刘晓明沈明玉侯整风合肥工业大学计算机与信息学院

针对模糊c均值(FcM)聚类算法易受初始聚类中心影响而陷入局部最优问题,提出了一种基于Levy飞行的萤火虫模糊聚类算法(LFAFcM)。该算法改变萤火虫算法的随机移动策略,以平衡算法局部搜索和全局搜索能力;萤火虫位置更新过程中引入Levy飞... 详细信息

针对模糊c均值(FcM)聚类算法易受初始聚类中心影响而陷入局部最优问题,提出了一种基于Levy飞行的萤火虫模糊聚类算法(LFAFcM)。该算法改变萤火虫算法的随机移动策略,以平衡算法局部搜索和全局搜索能力;萤火虫位置更新过程中引入Levy飞行机制,以提高全局寻优能力;根据迭代次数和萤火虫位置动态调整每个萤火虫的尺度系数,以限制Levy飞行可搜索范围,并加快算法收敛速度。利用5个UcI数据集对算法进行实验验证,实验结果表明,该算法有效避免了陷入局部最优并具有较快的收敛速度。

关键词： Levy飞行尺度系数萤火虫算法模糊c均值聚类算法动态调整

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区间二型模糊聚类算法研究及其在电力牵引监控系统中的应用

区间二型模糊聚类算法研究及其在电力牵引监控系统中的应用

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作者：邱存勇西南交通大学

学位级别：博士

模糊聚类算法因其类人的逻辑语言及易于实现的优点称为了聚类分析的最主流研究方法,且在图像分割、大规模数据分析、数据挖掘、模式识别等众多领域中得到广泛应用。模糊理论为模糊聚类分析提供了理论基础,随着模糊理论的发展,一型模糊... 详细信息

模糊聚类算法因其类人的逻辑语言及易于实现的优点称为了聚类分析的最主流研究方法,且在图像分割、大规模数据分析、数据挖掘、模式识别等众多领域中得到广泛应用。模糊理论为模糊聚类分析提供了理论基础,随着模糊理论的发展,一型模糊集处理不确定性能力差的缺陷逐渐显现,因此拥有更强处理不确定性能力的二型模糊集成为了模糊理论研究的热点。在模糊控制等领域中,二型模糊集已经表现出优于型模糊集的处理能力。然而在模糊聚类分析中,二型模糊集的应用仍处于起步阶段。虽然目前二型模糊集在模糊聚类分析中已经有成功地尝试,并提出了较为有效的区间二型和广义二型模糊聚类算法,但是由于二型模糊集的运算复杂度较高,直接制约了二型模糊聚类算法的发展与应用。为提升二型聚类算法的运算效率以及处理大数据量样本的能力,通过对区间二型模糊聚类算法的深入研究,提出了结合降型特点的初始化聚类中心方法,并对降型运算的初值选择和运算过程进行优化,消除了传统方法的计算冗余。通过大量的实验结果表明,优化的区间二型模糊聚类算法在运算效率上较传统算法有约40%的提升。由于模糊聚类分析处理的数据类型多种多样,单一的聚类算法无法满足不同数据的聚类要求,因此二型模糊聚类算法的推广需要结合不同的研究背景展开。图像分割作为模糊聚类分析的一个重要应用方向,是目标识别、图像理解、计算机视觉研究中最基本、最重要的处理步骤和关键技术。首先,对于现有的图像分割模糊聚类算法进行归纳总结,并分析了改进方法在区间二型模糊聚类中应用的可能性。同时,考虑二型模糊聚类算法的有效性评估处于空白状态,将一型模糊聚类算法的有效性函数进行了扩展,提出了几种适用于区间二型模糊聚类算法的广义有效性函数。此外,结合图像分割中图像像素点相互关联的特点,提出了描述像素点邻域信息的空间隶属度函数。通过引入空间隶属度函数的区间二型模糊聚类算法进行图像分割,提高了算法对于噪声点以及边缘处像素点的划分精度。对人造图像及医学图像的分割结果验证了所提算法的有效性。作为接触网与受电弓的唯一连接部件,受电弓滑板肩负着保障机车运行动力的使命。由于铁路系统的不断提速,受电弓滑板的损耗情况日益严重。及时检测受电弓滑板的磨耗状态并更换过限滑板是铁路安全检测的重要任务。随着智能化铁路监控系统的发展,数字图像处理技术成为了受电弓滑板状态检测的重要手段。而图像分割作为图像目标提取与后期处理的重要步骤,其分割结果的好坏直接影响图像处理的最终结果。传统图像检测算法在检测现场图像时易受噪声、天气、光照等众多因素影响,导致检测到的滑板边缘线段不连续,从而影响检测的精确度。因此,考虑将改进的区间二型模糊聚类算法引入到受电弓滑板检测中,通过模糊聚类算法抑制噪声等各种环境因素的干扰,以提升滑板边缘的检测精度。同样地,算法也引入到接触网杆号的检测中,通过对杆号的图像识别,有效地定位故障发生的地点,为故障维修提供了便利。实际图像的处理结果验证了引入模糊聚类图像分割方法的有效性。

关键词：聚类分析模糊c均值聚类算法区间二型模糊集降型图像分割空间邻域受电弓滑板检测接触网杆号识别

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基于动态耦合类组织P系统的聚类算法研究及应用

基于动态耦合类组织P系统的聚类算法研究及应用

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作者：王宁山东师范大学

学位级别：硕士

近年来信息技术发展速度与数据更新速度加快,而数据来源复杂多样,数据量以前所未有的速度迅猛增长。为了从庞大的数据中,快速准确地获取有价值的信息,聚类分析作为一种重要的数据分析技术被广泛研究,但仍存在初始聚类中心选择敏感,数据... 详细信息

近年来信息技术发展速度与数据更新速度加快,而数据来源复杂多样,数据量以前所未有的速度迅猛增长。为了从庞大的数据中,快速准确地获取有价值的信息,聚类分析作为一种重要的数据分析技术被广泛研究,但仍存在初始聚类中心选择敏感,数据分布对聚类结果影响较大,参数选择敏感,聚类结果稳定性差以及算法时间复杂度高等缺点。P系统是根据生物间的交流、反应抽象得到的计算模型,具有强大的计算能力,可与图灵机相媲美。将P系统与聚类算法相结合,可利用P系统自身具有的极大并行性,降低算法时间复杂度,但P系统存在普适性较差等缺点。本文对类组织P系统、模糊c均值聚类算法和谱聚类算法进行了研究,主要研究内容如下:1、介绍了研究背景与意义,分别介绍了近几年类组织P系统、模糊c均值聚类算法、谱聚类算法以及基于类组织P系统的聚类算法的国内外研究现状,然后对类组织P系统、模糊c均值聚类算法以及谱聚类算法的基本理论进行了阐述。2、对类组织P系统进行了改进,将耦合细胞和可进行分裂与溶解的细胞引入类组织P系统中,提出了动态耦合类组织P系统。该系统可实现聚类算法的迭代过程,提高了类组织P系统的普适性。3、提出了基于动态耦合类组织P系统的改进的模糊c均值聚类算法与基于动态耦合类组织P系统的改进的谱聚类算法。前者将密度思想引入模糊c均值聚类算法中,利用密度找到初始聚类中心,并使用改进的高斯核函数作为距离度量公式,优化模糊c均值聚类算法,将优化后的算法与P系统相结合,提高算法计算效率。后者将邻域思想引入谱聚类算法中,改进了相似度度量方法,再使用上一章中提出的改进的模糊c均值聚类算法对求得的特征向量进行聚类,将改进后的算法与P系统相结合。在人工数据集与UcI数据集上分别对两种改进的聚类算法进行测试,实验结果表明,两种算法均能在较短时间内,获得较好的聚类结果。4、将提出的两种算法用于解决图像分割问题。改进的模糊c均值聚类算法用于对彩色图像进行分割,改进的谱聚类算法用于对真实图像进行分割。分割结果表明,两种聚类算法均能获得较好的分割结果。

关键词：类组织P系统模糊c均值聚类算法谱聚类算法图像分割

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基于提升小波与聚类算法的脉象信号识别的研究

基于提升小波与聚类算法的脉象信号识别的研究

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作者：万龙重庆大学

学位级别：硕士

作为生物医学信号之一的脉象信号能反映人体脉搏的生理与病理信息,对于它的研究有助于人类加深对人体自身的认识,在防病与治病中发挥更大的作用,这是本文进行研究的目的。小波变换是一个迅速发展的新领域,它是在时域和频域都具有良好局... 详细信息

作为生物医学信号之一的脉象信号能反映人体脉搏的生理与病理信息,对于它的研究有助于人类加深对人体自身的认识,在防病与治病中发挥更大的作用,这是本文进行研究的目的。小波变换是一个迅速发展的新领域,它是在时域和频域都具有良好局域性的一种信号分析方法,而且非常适用于非平稳信号的处理。但是小波分析不适合非欧氏空间的应用,为了弥补传统小波的一些不足,提升小波应运而生,提升小波不仅具有通用、灵活的特点,而且还有高效的提升实现算法。由于有限长滤波器多相位矩阵的分解不是唯一的,而相同的多相位矩阵的提升实现算法不一定相同,本论文在总结前人工作的基础上,较深入地研究了应用提升小波变换对脉象信号进行特征提取与识别的方法,实现了多相位矩阵两种不同的分解格式及其相应的提升实现算法。其中一种分解格式及其相应的提升实现算法是由本文提出的.然后分别对40例脉象信号(20例健康正常人和20例海洛因吸毒者的脉象信号)进行一级提升小波变换,通过尺度系数,进行特征提取,找出了健康正常人与海洛因吸毒者的脉象信号之间的差异,初步提出了用于划分健康正常人与海洛因吸毒者的判据。本文的实验结果表明:第一种提升实现算法下18例健康正常人和19例海洛因吸毒者被检测出来,而健康正常人Z01和Z10被误判,海洛因吸毒者B13被误判;第二种提升实现算法下18例健康正常人和20例海洛因吸毒者被检测出来,而健康正常人Z01和Z10被误判。本论文还详细介绍了模糊c均值聚类的基本概念和理论依据。着重阐述了c均值模糊聚类的实现算法,在对脉象信号进行特征提取的基础上,利用该算法对20例健康正常人和20例海洛因吸毒者的脉象信号进行分类识别,初步聚类后的效果一般,通过标准差准则对误判的样本进一步划分后取得了不错的效果。

关键词：脉象信号提升小波多相位矩阵特征提取模糊c均值聚类算法

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基于群智能优化的模糊聚类图像分割算法研究

基于群智能优化的模糊聚类图像分割算法研究

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作者：张慧茹西安石油大学

学位级别：硕士

图像在人类感知世界中占据着重要的地位,随着信息技术的发展,对图像处理的要求也越来越高。图像分割任务在图像处理中扮演着十分重要的角色,它对后续图像的精确识别有很大的影响。图像分割方法多种多样,但至今没有通用的方法,所以图像... 详细信息

图像在人类感知世界中占据着重要的地位,随着信息技术的发展,对图像处理的要求也越来越高。图像分割任务在图像处理中扮演着十分重要的角色,它对后续图像的精确识别有很大的影响。图像分割方法多种多样,但至今没有通用的方法,所以图像分割探索一直在继续。模糊c均值聚类(Fuzzy c-Means,FcM)算法以其实现简单、符合实际等优点成为许多学者在进行图像分割时的选择,但传统的FcM算法也存在一些缺点,如分割噪声图像不理想、聚类中心随机初始化等。针对以上问题,本文在学习和研究FcM的原理之后,提出如下创新点: (1)为了提高FcM分割噪声图像的效果,本文提出了一种基于非局部空间信息和先验隶属度的改进FcM算法。算法思路如下:首先分析FcM对噪声敏感的原因,介绍了非局部空间运算的原理,将标准非局部空间运算中的搜索窗口和邻域窗口变为自适应计算;其次分析了先验隶属度目前存在的问题,提出一种基于灰度信息和邻域信息结合的先验隶属度计算;将改进后的自适应计算公式和先验隶属度计算公式引入FcM算法的目标函数中,进行噪声图像分割,与其他基于空间信息改进的FcM算法相比,该算法在自然场景图像上的分割精度达到96%左右,证明该算法具有良好的噪声鲁棒性。 (2)为了恰当选取聚类中心,本文提出了一种混合多策略的麻雀搜索算法,利用麻雀搜索算法较强的寻优能力来优化FcM算法的初始聚类中心,提高FcM算法的分割效果。算法思路如下:首先,针对麻雀搜索算法后期种群多样性变差,引入Fuch混沌映射;针对麻雀种群易在局部极值点震荡,引入小孔成像反向学习对发现者位置进行更新;针对麻雀种群全局搜索能力较差,引入柯西高斯变异对跟随者位置进行更新;最终得到一种寻优精度和速度都较好的改进麻雀搜索算法,将FcM算法的目标函数作为改进麻雀搜索算法的寻优函数,进行自然场景和细胞图像分割实验,与标准的FcM算法相比,该算法的平均划分系数提升了3%左右,鲁棒性也有所提升。

关键词：模糊c均值聚类算法图像分割麻雀搜索算法非局部空间信息

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基于模糊聚类的图像分割算法研究

基于模糊聚类的图像分割算法研究

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作者：祖宏亮哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

图像分割是计算机视觉和图像分析等邻域中重要技术之一。尽管国内外诸多研究人员对图像分割开展了大量的工作,研究出了许多不同的图像分割算法,但是其中大多数分割算法都是只针对特定分割对象而言的,时至今日还没有出现通用的分割算法,... 详细信息

图像分割是计算机视觉和图像分析等邻域中重要技术之一。尽管国内外诸多研究人员对图像分割开展了大量的工作,研究出了许多不同的图像分割算法,但是其中大多数分割算法都是只针对特定分割对象而言的,时至今日还没有出现通用的分割算法,因此研究人员还在持续努力的研究和探索分割算法。研究人员已经成功将模糊集合理论引入硬聚类方法的图像分割过程中,由此产生了软聚类的图像分割算法。软聚类算法中应用最广泛、理论最完善的算法是模糊c均值聚类算法。然而,模糊c均值聚类算法进行图像分割时对图像中的异常像素点非常敏感、以及前期易陷入局部极值,需要事先确定聚类数目等缺点。鉴于以上考虑,针对模糊c均值聚类算法存在对噪声和图像中的异常值非常敏感的缺点,本文提出了一种基于空间信息的FcM图像分割算法。该算法有效的利用图像中的空间信息和待分割图像的灰度信息,提高了对噪声图像的分割精度。首先将得到的空间函数引入到隶属度函数中改变了每个像素点的隶属度权重,以此来抑制噪声。然后,将图像中像素的邻域信息考虑进来,对每个像素进行处理形成线性加权和图像,对新形成的图像的灰度直方图进行聚类。通过对合成图像和真实图像的实验结果表明,本文提出算法对噪声图像的分割精度均在99%以上,对比其他算法,本文提出的算法能够在保持图像重要细节的同时去除噪声,对噪声图像具有鲁棒性。为了避免传统模糊c均值算法陷入局部极值,本文利用元启发式算法全局性的特点,提出基于蝙蝠算法的模糊c均值图像分割算法。首先,通过引入混沌映射来改进蝙蝠算法,提高蝙蝠算法的全局搜索能力。然后应用改进的蝙蝠算法得出聚类中心以及聚类数目。最后FcM算法根据聚类中心对图像中的像素进行聚类实现图像分割。本文对模糊聚类图像分割算法进行了实验和讨论,并通过对多种图像的分割结果以及客观的数值分析验证了本文提出算法的正确性。

关键词：图像分割模糊c均值聚类算法空间信息蝙蝠算法

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基于减法聚类的FcM算法在电力负荷分类中的应用

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华东电力 2014年第5期42卷 917-921页

作者：董瑞黄民翔浙江大学电气工程学院杭州310027

针对目前在电力负荷分类中应用较多的模糊c均值聚类算法(FcM)的不足之处,提出了一种基于减法聚类改进的算法(SUB-FcM)。该算法运用减法聚类来初始化聚类中心矩阵,解决了FcM算法随机初始化的问题,且提高了算法的全局搜索能力,避免陷入局... 详细信息

针对目前在电力负荷分类中应用较多的模糊c均值聚类算法(FcM)的不足之处,提出了一种基于减法聚类改进的算法(SUB-FcM)。该算法运用减法聚类来初始化聚类中心矩阵,解决了FcM算法随机初始化的问题,且提高了算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优解。由实验算例分析发现,该算法还能加快收敛速度,且收敛效果也较好,能有效应用于电力负荷分类。

关键词：负荷分类减法聚类模糊c均值聚类算法

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基于字典学习和模糊聚类的孤立性肺结节分割算法的研究

基于字典学习和模糊聚类的孤立性肺结节分割算法的研究

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作者：谢娴广东财经大学

学位级别：硕士

目前,肺癌是发病率和致死率最高的癌症之一,对人类的健康构成了巨大的威胁。肺癌在初期大多数以孤立性肺结节的形式存在,如果在早期能够将孤立性肺结节精确地提取出来,可以很大程度的提高医生对肺癌的诊断效率。近年来,模糊c均值聚类算... 详细信息

目前,肺癌是发病率和致死率最高的癌症之一,对人类的健康构成了巨大的威胁。肺癌在初期大多数以孤立性肺结节的形式存在,如果在早期能够将孤立性肺结节精确地提取出来,可以很大程度的提高医生对肺癌的诊断效率。近年来,模糊c均值聚类算法(Fuzzy c-means algorithm,FcM)因其实现简单、运行速度快等优点在孤立性肺结节图像分割上得到了广泛的关注,因此本文对FcM算法进行深入研究,并对FcM算法进行改进从而提高算法的分割准确性和抗噪性。本文主要研究内容如下:(1)本文对FcM及其改进算法进行了整理,重点研究了其中较为经典的算法,并对算法进行理论阐述,分析它们的优缺点,找到可以改进的突破口。(2)许多改进的FcM算法忽略了非局部信息带来的影响,针对这个问题,本文提出基于局部信息和非局部信息的FcM算法,并且采用加权的马氏距离计算像素相关性。相比于以往提出的算法,该算法可以有效的提高分割的准确性。(3)基于局部信息和非局部信息的FcM算法在分割含有大量噪声的孤立性肺结节时,分割准确性出现明显的降低,而字典学习在降噪的同时可以最大程度的保留图像的原始信息。针对上述问题,本文融入字典学习算法的思想,该算法可以有效的提高分割的抗噪性。

关键词：孤立性肺结节图像分割模糊c均值聚类算法字典学习

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基于聚类算法和支持向量机的燃煤结渣特性预测

基于聚类算法和支持向量机的燃煤结渣特性预测

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作者：王宏武华北电力大学

学位级别：硕士

目前,国内煤炭市场供应紧张,电站锅炉燃用煤种多变且煤质持续下降。由于实际燃用煤质偏离锅炉设计要求较多,燃煤锅炉受热面结渣的问题日益突出,严重影响了锅炉运行的经济性和安全性。燃煤锅炉结渣是一个复杂的物理化学过程,不仅与燃煤... 详细信息

目前,国内煤炭市场供应紧张,电站锅炉燃用煤种多变且煤质持续下降。由于实际燃用煤质偏离锅炉设计要求较多,燃煤锅炉受热面结渣的问题日益突出,严重影响了锅炉运行的经济性和安全性。燃煤锅炉结渣是一个复杂的物理化学过程,不仅与燃煤本身的特性有关,还与炉膛尺寸结构、炉膛的温度场以及炉内空气动力场有关。因此,对锅炉结渣情况进行及时准确的预报显得尤为重要。本文首先介绍了锅炉结渣原理以及燃煤锅炉结渣特性的评判指标,之后着重介绍了支持向量机算法和聚类算法,本文中使用的聚类算法分别是模糊c均值聚类和灰色聚类算法。本文采用39组样本,前29组样本作为训练样本,后10组样本作为测试样本。模型的输入变量为煤的软化温度tsT、碱酸比B/A、硅铝比w(SiO2)/w(Al2O3)和硅比G,以及无因次炉膛平均温度φt和无因次切圆直径φd,输出变量为结渣程度。应用聚类算法预处理的支持向量机算法对锅炉结渣特性进行预测建模,该模型把复杂的训练样本集看作多个混合的群体,每个群体建立单一的支持向量机模型,使得大规模数据集的预测问题变成了一个多模型预测问题。经过预处理使得支持向量机算法保留最优分类超平面附近的样本点,去除远处样本点,减小训练样本集过拟合度,提高了预测精度。利用模糊c均值聚类支持向量机模型对10台锅炉结渣特性进行评判,本次试验预测结果正确率达100%,利用灰色聚类支持向量机模型对10台锅炉结渣特性进行评判,试验预测结果正确率达90%,由此可以看出两种利用聚类算法的支持向量机模型可以实现对锅炉结渣特性的精确预测。

关键词：燃煤锅炉结渣支持向量机模糊c均值聚类算法灰色聚类预测

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