检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机技术与发展 2021年第2期31卷 185-190页

作者：彭飞张健男张晓华王汉军吴奕陈志奎国家电网公司东北分部辽宁沈阳110180 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司辽宁沈阳110180 大连理工大学软件学院辽宁大连116620

光伏发电作为一种可再生能源发电技术,使用规模日益扩大,光伏发电的精准预测已成为数据挖掘的重要研究领域,但是光伏发电本身的随机性和不确定性使得现有的预测功率难以达到理想的高度,对电网运行的稳定性造成了不利的影响。为了探索预... 详细信息

光伏发电作为一种可再生能源发电技术,使用规模日益扩大,光伏发电的精准预测已成为数据挖掘的重要研究领域,但是光伏发电本身的随机性和不确定性使得现有的预测功率难以达到理想的高度,对电网运行的稳定性造成了不利的影响。为了探索预测日的发电功率、历史日的发电功率以及气象数据等相关因素之间的关系,解决光伏发电难以准确预测的问题,提出了基于初始化非负矩阵分解的光伏发电预测方法,将影响光伏发电的因素建立关联关系,根据模糊c均值聚类算法为预测模型的构建提供较好的初值。将此模型应用到真实数据集上,分别对两种天气情况进行了从早上7点到晚上6点15分,46个采样点的预测。通过与基本的非负矩阵分解等算法进行对比实验,表明该模型能够有效提高光伏发电预测精准度。

关键词：光伏发电精准预测初始化非负矩阵分解算法模糊c均值聚类算法

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一种基于空间信息的FSIcM图像分割算法

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哈尔滨理工大学学报 2020年第4期25卷 101-108页

作者：朱素霞祖宏亮孙广路哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

针对模糊c均值聚类(FcM)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(Fuzzy spatial information c-means clustering,FSIcM)。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... 详细信息

针对模糊c均值聚类(FcM)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(Fuzzy spatial information c-means clustering,FSIcM)。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,FSIcM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。

关键词：模糊c均值聚类算法图像分割空间信息隶属度函数

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基于加权改进模糊c均值聚类的欠定混合矩阵估计

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计算机应用 2020年第6期40卷 1769-1773页

作者：孙建军徐岩兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070

语音欠定混合矩阵估计问题中,针对模糊c均值聚类(FcM)算法对初始聚类中心敏感、易受噪声点干扰、鲁棒性差的缺陷,提出一种基于加权的进化规划与FcM相结合的改进算法(WE-FcM)。首先,利用进化规划(EP)算法强大的搜索能力优化FcM得到基于... 详细信息

语音欠定混合矩阵估计问题中,针对模糊c均值聚类(FcM)算法对初始聚类中心敏感、易受噪声点干扰、鲁棒性差的缺陷,提出一种基于加权的进化规划与FcM相结合的改进算法(WE-FcM)。首先,利用进化规划(EP)算法强大的搜索能力优化FcM得到基于进化规划的FcM算法(EP-FcM),以获得较佳的初始聚类中心;然后,利用局部离群点检测(LOF)算法对EP-FcM加权以降低噪声点的影响。通过仿真实验得出,所提算法在源信号数为3路和4路时归一化均方误差值与偏离角度值均远小于经典的K均值聚类(K-means)算法、K-Hough、基于遗传算法的FcM算法(GAFcM)和基于密度峰值的FcM算法(FDP-FcM)。实验结果表明,所提算法明显提高了FcM算法的鲁棒性和混合矩阵的估计精度。

关键词：模糊c均值聚类算法进化规划算法局部离群点检测算法加权混合矩阵估计

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住宅小区充电站电动汽车有序充电方法

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电力需求侧管理 2021年第3期23卷 31-35页

作者：李敬航杨德玲赖伟坚林泽宏张世斌李捷管维灵广东电网有限责任公司东莞供电局广东东莞523000 苏州华天国科电力科技有限公司江苏苏州215000

对充满随机性的电动汽车进行有序充电管理,是当今“绿色出行”时代亟待解决的问题。基于数据挖掘技术首先建立起电动汽车的数学模型,以北京市某小区电动汽车出行历史数据为例,利用模糊c均值聚类算法对车主的行驶行为、入网电动汽车的初... 详细信息

对充满随机性的电动汽车进行有序充电管理,是当今“绿色出行”时代亟待解决的问题。基于数据挖掘技术首先建立起电动汽车的数学模型,以北京市某小区电动汽车出行历史数据为例,利用模糊c均值聚类算法对车主的行驶行为、入网电动汽车的初始电池荷电状态进行分析,把握电动汽车负荷特性。基于马尔科夫链的思想建立由精炼后的多条典型电动汽车负荷模式转移概率矩阵组成的模型,对电动汽车的随机动态变化过程进行描述,并应用多种群遗传算法求解电动汽车的有序充电问题。以小区充电站为例,并与其他方法进行对比,验证了本文模型和方法的有效性。

关键词：电动汽车数据挖掘技术模糊c均值聚类算法马尔科夫链有序充电

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灰色关联度法和FcM算法的就业质量评价模型

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现代电子技术 2021年第11期44卷 106-109页

作者：马睿河南工学院河南新乡453003

为了解决当前就业质量评价误差大的缺陷,提出灰色关联度法和模糊c均值(FcM)的就业质量评价模型。首先对就业质量评价相关研究工作进行分析,建立就业质量评价指标体系,并采集指标数据,对指标数据进行归一化处理;然后采用灰色关联度法对... 详细信息

为了解决当前就业质量评价误差大的缺陷,提出灰色关联度法和模糊c均值(FcM)的就业质量评价模型。首先对就业质量评价相关研究工作进行分析,建立就业质量评价指标体系,并采集指标数据,对指标数据进行归一化处理;然后采用灰色关联度法对就业质量评价指标的权重值进行确定,并去掉一些不重要的指标;最后采用模糊聚类分析算法建立就业质量评价模型,并与其他就业质量评价模型进行对比测试。测试结果证明,设计模型的就业质量评价精度超过了93%,就业质量评价误差能够满足实际应用的要求,而且就业质量评价效果要远优于对比模型,对比测试验证了该模型的优越性。

关键词：就业质量模糊c均值聚类算法灰色关联度法评价模型指标体系对比测试

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基于融合差异图和形态学重建的SAR图像变化检测方法

基于融合差异图和形态学重建的SAR图像变化检测方法

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作者：辛志慧宣嘉裕王志旭孙雨 650000 云南省昆明市五华区一二一大街298号

本发明涉及一种基于融合差异图和形态学重建的SAR图像变化检测方法，包括：S1：获取同一区域不同时刻的两幅SAR图像；S2：根据两幅SAR图像，得到对数均值比差异图和对数比差异图；S3：对对数比差异图进行SLIc超像素分割得到超像素分割... 详细信息

标准号: CN115249227A

本发明涉及一种基于融合差异图和形态学重建的SAR图像变化检测方法，包括：S1：获取同一区域不同时刻的两幅SAR图像；S2：根据两幅SAR图像，得到对数均值比差异图和对数比差异图；S3：对对数比差异图进行SLIc超像素分割得到超像素分割差异图；S4：对对数均值比差异图和超像素分割差异图进行小波融合处理，得到小波融合差异图；S5：对小波融合差异图进行形态学重建，得到最终差异图；S6：利用模糊c均值聚类算法对最终差异图进行处理，输出检测结果图。本发明方法更好地利用了邻域像素的信息，对不同种类的SAR图像都具有优秀的检测效果，而且对噪声具有非常好的鲁棒性且能够保持图像的细节。

关键词：差异图像素分割小波形态学重建融合模糊c均值聚类算法变化检测邻域像素融合处理输出检测同一区域结果图鲁棒性噪声图像检测

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图像分割方法、装置、设备和存储介质

图像分割方法、装置、设备和存储介质

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作者：陈元堃 100005 北京市东城区建国门内大街69号

本发明公开了一种图像分割方法、装置、设备和存储介质。该图像分割方法包括：根据图像中的像素灰度值差异确定像素之间的像素相关性；根据像素相关性建立模糊c均值聚类算法模型；根据模糊c均值聚类算法模型对图像进行分割。通过图像中... 详细信息

标准号: CN114387642A

本发明公开了一种图像分割方法、装置、设备和存储介质。该图像分割方法包括：根据图像中的像素灰度值差异确定像素之间的像素相关性；根据像素相关性建立模糊c均值聚类算法模型；根据模糊c均值聚类算法模型对图像进行分割。通过图像中的像素灰度值差异确定像素之间的像素相关性，然后根据像素相关性建立模糊c均值聚类算法模型，并根据模糊c均值聚类算法模型对图像进行分割，可以在图像分割过程中，通过像素间的灰度值差异对图像进行分割，提高了分割的准确度。同时可以通过像素间的灰度值差异更精确的确定图像中的噪点位置，进而可以准确的定位图像中被篡改的部分，从而可以提高图像识别的安全可靠性。

关键词：像素模糊c均值聚类算法图像分割灰度值差异差异确定图像分割像素灰度图像分割过程安全可靠性存储介质定位图像图像识别准确度噪点篡改

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一种基于超像素处理的权重信息熵模糊c均值聚类方法

一种基于超像素处理的权重信息熵模糊C均值聚类方法

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作者：邓丽珍张鑫朱虎 210023 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

本发明属于聚类算法领域，具体地说，是一种基于超像素处理的权重信息熵模糊c均值聚类方法，其分割步骤概括为：首先，对输入的图像使用超像素算法得到预分割结果；然后根据预分割结果得到聚类数并初始化隶属度矩阵和聚类中心矩阵；最... 详细信息

标准号: CN115100406A

本发明属于聚类算法领域，具体地说，是一种基于超像素处理的权重信息熵模糊c均值聚类方法，其分割步骤概括为：首先，对输入的图像使用超像素算法得到预分割结果；然后根据预分割结果得到聚类数并初始化隶属度矩阵和聚类中心矩阵；最后采用一种基于权重信息熵的模糊c均值聚类算法得到分割结果。公开的聚类方法基于图像超像素处理，因此大大减少了图像分割的时间。该方法还对目标函数使用了权重信息熵，提高了图像分割的分割准确度，降低了分割的边界位移误差和全局一致性错误。

关键词：权重信息矩阵图像分割像素处理预分割聚类分割模糊c均值聚类算法准确度边界位移分割结果聚类算法聚类中心目标函数图像使用初始化隶属度像素算法图像模糊全局

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基于稀疏主题松弛模型的高光谱影像解混方法及系统

基于稀疏主题松弛模型的高光谱影像解混方法及系统

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作者：朱祺琪王琳琳 430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号

本发明提供了基于稀疏主题松弛模型的高光谱影像解混方法及系统，包括：对高光谱影像中的像元按划分为训练数据集；再分别生成训练数据集和整个高光谱影像的共生矩阵，并将训练数据集的共生矩阵输入到模型进行预训练，得到预训练后的稀... 详细信息

标准号: CN112163460B

本发明提供了基于稀疏主题松弛模型的高光谱影像解混方法及系统，包括：对高光谱影像中的像元按划分为训练数据集；再分别生成训练数据集和整个高光谱影像的共生矩阵，并将训练数据集的共生矩阵输入到模型进行预训练，得到预训练后的稀疏主题松弛模型；将高光谱影像的共生矩阵输入到预训练后的模型，得到影像的初始端元和初始丰度；将初始端元输入到由模糊c均值聚类算法构建的模型中，得到由稀疏主题松弛模型获取的端元以及相应的丰度；将由VcA‑FcLS模型生成的丰度结果和由稀疏主题松弛模型获取的丰度结果进行加权联合，得到高光谱影像的丰度结果；能有效避免端元可变性且无需构建端元光谱库，能快速挖掘高光谱影像混合像元中的隐含端元并估计丰度。

关键词：高光谱丰度影像稀疏训练数据集共生矩阵松弛模型获取初始端构建像元模糊c均值聚类算法可变性端元光谱模型生成影像混合加权隐含挖掘联合

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一种基于聚类分析的路侧停车位分类方法

一种基于聚类分析的路侧停车位分类方法

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作者：于海涛孙蕊朱佳佳刁树党肖冉东杜勇杨雪付笑宁 100616 北京市丰台区六里桥南里甲9号

本发明公开了一种基于聚类分析的路侧停车位分类方法，针对所要研究的停车位，根据停车订单数据，提取出给定时间段内的所有订单的进车时间和出车时间，并根据进出车时间计算停车持续时间。对提取出的订单进出车时间和持续时间进行异常... 详细信息

标准号: CN114005100A

本发明公开了一种基于聚类分析的路侧停车位分类方法，针对所要研究的停车位，根据停车订单数据，提取出给定时间段内的所有订单的进车时间和出车时间，并根据进出车时间计算停车持续时间。对提取出的订单进出车时间和持续时间进行异常值处理及空缺数据修复，并根据进出车时间和持续时间以一小时为间隔计算泊位利用率，生成利用率时间序列。根据所有泊位利用率时间序列，使用聚合层次聚类算法将时间序列划分成不同的时间段，并计算该时间段内的泊位利用率。最后，以不同时间段内的利用率为特征，使用模糊c均值聚类算法对泊位进行分类。本发明的方法能够为城市的停车管理提供有力的支撑，避免盲目扩张现有停车位，促进城市交通管理的科学化和现代化进程。

关键词：泊位时间序列时间段停车位停车模糊c均值聚类算法层次聚类算法城市交通管理给定时间段停车位分类订单数据间隔计算聚类分析时间计算数据修复停车管理路侧聚合空缺分类支撑进程研究

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