检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：白相志刘浩楠 100191 北京市海淀区学院路37号

一种基于改进模糊c均值聚类算法的脑部MRI图像分割方法，步骤如下：一：利用模糊c均值算法做初始分类；二：给定聚类数目c，模糊因子m，算法迭代停止的阈值ε，最大迭代次数max，邻域窗口大小及其它需人工设定的参数；三：计算两个像素... 详细信息

标准号: CN106408569A

一种基于改进模糊c均值聚类算法的脑部MRI图像分割方法，步骤如下：一：利用模糊c均值算法做初始分类；二：给定聚类数目c，模糊因子m，算法迭代停止的阈值ε，最大迭代次数max，邻域窗口大小及其它需人工设定的参数；三：计算两个像素点间的相似度矩阵W；四：计算像素点对类的相似度ρ_ki；五：更新隶属度矩阵U；六：如果||U^(t+1)‑U^(t)||＜ε或t＝max，停止迭代，输出U^(t+1)；否则t＝t+1并转到步骤四；七：针对U^(t+1)采用最大隶属度法进行去模糊操作，分配标签完成图像分割；本发明完成了改进聚类中心形式、引入局部空间信息和利用直觉模糊集信息这三处优化，达到了增强抗噪性、提高分割精度的效果，解决了对脑部MRI图像进行高精度分割的实际问题。

关键词：像素点迭代脑部分割模糊c均值聚类算法模糊c均值算法矩阵局部空间信息最大隶属度法相似度矩阵聚类中心模糊因子实际问题算法迭代图像分割抗噪性隶属度模糊集相似度聚类邻域改进标签模糊输出引入分类分配更新优化

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基于全局位置的模糊c均值聚类算法实现SEO技术

基于全局位置的模糊c均值聚类算法实现SEO技术

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作者：金平艳 610054 四川省成都市成华区电子信息产业大厦1101室

基于全局位置的模糊c均值聚类算法实现SEO技术，根据企业业务确定核心关键词，搜索关键词对应的数据项，如本国每月搜索量、竞争程度和估算每次点击费用等，对上述关键词集合进行再降维处理，每个关键词用一五维向量表示，即增加首页网... 详细信息

标准号: CN106897377A

基于全局位置的模糊c均值聚类算法实现SEO技术，根据企业业务确定核心关键词，搜索关键词对应的数据项，如本国每月搜索量、竞争程度和估算每次点击费用content="drawing" imgFormat="GIF" inline="no" orientation="portrait" wi="41"/>等，对上述关键词集合进行再降维处理，每个关键词用一五维向量表示，即增加首页网页数和总搜索页面数，进而由五维再降为四维，基于全局位置的模糊c均值聚类算法对上述关键词聚类，再根据企业具体情况，选择适合自己的关键词优化策略，本发明设立了一个全局最优位置作为参考点，得到的结果更加准确，数据处理效果好，降低了人为误差，结合模糊c均值聚类算法，避免了聚类过早收敛，同时减少了整个网站优化工作量，运行时间复杂度低，处理速度更快，可以快速提升关键词排名。

关键词：模糊c均值聚类算法全局位置聚类全局最优位置关键词集合核心关键词时间复杂度搜索关键词点击费用降维处理企业业务人为误差搜索页面向量表示优化策略数据处理参考点数据项四维网站五维工作量收敛搜索估算网页优化

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一种基于人工免疫网络的模糊c均值聚类算法

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网络安全技术与应用 2018年第4期 22-24页

作者：董雪四川大学计算机学院四川610065

传统模糊c均值聚类算法(FcM)需要对整个数据集进行复杂地迭代计算,当数据量增大时,算法变得耗时。为减少参与FcM迭代计算的数据量,提出一种基于人工免疫网络的模糊c均值聚类算法。首先利用人工免疫网络对原始数据集进行预处理,产生考虑... 详细信息

传统模糊c均值聚类算法(FcM)需要对整个数据集进行复杂地迭代计算,当数据量增大时,算法变得耗时。为减少参与FcM迭代计算的数据量,提出一种基于人工免疫网络的模糊c均值聚类算法。首先利用人工免疫网络对原始数据集进行预处理,产生考虑了原始数据密度信息的代表性样本,然后用样本数据代替原始数据参与FcM的迭代计算,最后将聚类信息扩展到原始数据集并调整聚类中心。实验结果显示,相较于传统FcM算法,新算法在保持相近聚类准确度的情况下,有效地降低了聚类时间。

关键词：模糊c均值聚类算法模糊聚类人工免疫网络

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Bezdek型模糊属性c均值聚类算法

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北京航空航天大学学报 2007年第9期33卷 1121-1126页

作者：刘敬伟徐美芝北京航空航天大学理学院北京100083 清华大学数学科学系北京100084

推广了属性均值聚类算法,提出了基于模糊度m的Bezdek型模糊属性c均值聚类算法(FAMc),给出了FAMc算法的迭代算法,并讨论了模糊度m对算法收敛性的影响.在标准Iris数据集与肿瘤基因芯片表达数据的模式识别实验结果,验证了该算法优于模糊c... 详细信息

推广了属性均值聚类算法,提出了基于模糊度m的Bezdek型模糊属性c均值聚类算法(FAMc),给出了FAMc算法的迭代算法,并讨论了模糊度m对算法收敛性的影响.在标准Iris数据集与肿瘤基因芯片表达数据的模式识别实验结果,验证了该算法优于模糊c均值算法和属性均值聚类算法.

关键词：模糊c均值聚类算法属性均值聚类稳态函数基因表达数据

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基于模糊c均值聚类算法的机械设备润滑油在线监测系统

基于模糊C均值聚类算法的机械设备润滑油在线监测系统

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作者：江剑郭飞飞江燕燕 210000 江苏省南京市麒麟科技创新园智汇路300号

基于模糊c均值聚类算法的机械设备润滑油在线监测系统，步骤如下。步骤1，通过多参数传感器采集当前机械设备润滑油的状态参数，并通过cAN总线传输至工控主板；步骤2，通过主板上的WIFI模块将传感器采集的多参数数据上传至上位机程序和M... 详细信息

标准号: CN111324676A

基于模糊c均值聚类算法的机械设备润滑油在线监测系统，步骤如下。步骤1，通过多参数传感器采集当前机械设备润滑油的状态参数，并通过cAN总线传输至工控主板；步骤2，通过主板上的WIFI模块将传感器采集的多参数数据上传至上位机程序和MYSQL数据库；步骤3，上位机结合模糊c均值聚类算法计算当前监测数据至预先确定的润滑油各质量等级的聚类中心的欧氏距离；步骤4，计算各聚类簇中样本至相应聚类中心的最大值，并以之作为该类簇的阈值；步骤5，将所计算的各欧氏距离与相应类别的阈值相比较；步骤6，上位机将判定结果通过WIFI上传至移动终端。本发明有效的实现机械设备的润滑油状态监测，提高了生产效率和保障了生产安全。

关键词：模糊c均值聚类算法机械设备润滑油聚类中心欧氏距离上位机多参数传感器在线监测系统传感器采集润滑油状态工控主板机械设备监测数据判定结果生产安全生产效率数据上传移动终端预先确定状态参数多参数聚类簇润滑油上传位机主板样本采集监测

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改进的模糊c均值聚类算法及其在海底热液硫化物组分分析中的应用

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海洋学研究 2010年第4期28卷 22-28页

作者：田赤英张旭男宋士吉李家彪李小虎中国大洋协会办公室北京100860 清华大学自动化系北京100084 国家海洋局第二海洋研究所国家海洋局海底科学重点实验室浙江杭州310012

在聚类分析中,模糊c均值(FcM)聚类算法有着广泛的应用。在实际应用中,该算法存在着很多缺陷,如最优聚类数目的确定完全依赖于数据的数目,算法易收敛到局部极值点以及收敛速度慢等。本文针对这些缺陷提出了2点改进方法:首先,利用减法聚... 详细信息

在聚类分析中,模糊c均值(FcM)聚类算法有着广泛的应用。在实际应用中,该算法存在着很多缺陷,如最优聚类数目的确定完全依赖于数据的数目,算法易收敛到局部极值点以及收敛速度慢等。本文针对这些缺陷提出了2点改进方法:首先,利用减法聚类确定聚类数目的范围,提出一个新的聚类有效性指标函数,实现最优聚类数目的自适应确定。在此基础上,提出了基于粒子群(PSO)的模糊c均值混合聚类算法,以解决已有原始FcM聚类算法容易陷入局部极小点和收敛速度慢的问题。仿真测试结果表明:改进后的FcM聚类算法能够有效减少迭代次数,并以较快的收敛速度获得更加准确的聚类结果。最后,将改进的FcM聚类算法应用到冲绳海槽热液硫化物矿物组分分析中,准确地反映出了其矿物化学组分中主要金属元素的分布特征及矿石分类状况。

关键词：聚类有效性粒子群算法模糊c均值聚类算法海底热液硫化物组分

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一种基于k维树的模糊c均值聚类算法

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计算机与现代化 2015年第11期 1-5,11页

作者：吴非毛宇光南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016

初始聚类中心的选择极大地影响了模糊c均值聚类算法的性能,一个好的初始聚类中心能显著加快算法的收敛速度和减少算法的运行时间。本文提出一种新的基于k维树的模糊c均值聚类算法。通过使用k维树的方法分割原始数据集得到多个网格,并选... 详细信息

初始聚类中心的选择极大地影响了模糊c均值聚类算法的性能,一个好的初始聚类中心能显著加快算法的收敛速度和减少算法的运行时间。本文提出一种新的基于k维树的模糊c均值聚类算法。通过使用k维树的方法分割原始数据集得到多个网格,并选取网格的加权中心作为新的数据点构成一个简化的数据集,在此基础上可快速查找一组距离实际聚类中心较近的初始聚类中心,显著减少模糊c聚类算法的迭代次数。通过在16个人工数据集和一组真实图像数据上的实验结果表明,数据集的数据量较大时,在不损失聚类精确度的情况下,本算法相对于普通的模糊c均值聚类算法,收敛速度提升了近2倍,算法的运行时间也缩短到经典FcM算法的一半以下。

关键词：模糊c均值聚类算法 k维树初始聚类中心无监督学习

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基于改进模糊c均值聚类算法的配电网动态重构方法

基于改进模糊C均值聚类算法的配电网动态重构方法

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作者：魏业文吴光源李俊杰 443002 湖北省宜昌市西陵区大学路8号

基于改进模糊c均值聚类算法的配电网动态重构方法，通过EEMD‑SVR组合预测模型和历史功率数据，对DG输出功率和负荷功率进行日前功率预测；输入配电网初始参数、负荷功率预测量、DG预测出力值等相关初始参数；依据功率预测数据构建分段‑... 详细信息

标准号: CN113890015B

基于改进模糊c均值聚类算法的配电网动态重构方法，通过EEMD‑SVR组合预测模型和历史功率数据，对DG输出功率和负荷功率进行日前功率预测；输入配电网初始参数、负荷功率预测量、DG预测出力值等相关初始参数；依据功率预测数据构建分段‑损失函数，以确定最优分段数；并通过改进模糊c最优聚类分析算法，实现日内动态重构时段划分；依据聚类算法，确定时段划分方案和各时段等效负荷中心；通过改进细菌觅食算法，分别对配电网各时段进行静态重构优化；根据日内重构各时段的优化调节方案，计算确定配电网日内运行网络损耗和电压波动情况，输出求解后的相关参数。该方法简单、高效，能够应用在含新能源接入的中低压配网，具有一定的推广和实际价值。

关键词：配电网初始参数动态重构负荷功率功率预测算法重构模糊c均值聚类算法改进等效负荷电压波动聚类分析聚类算法历史功率输出功率输出求解数据构建损失函数相关参数预测模型运行网络分段数预测量中低压配网新能源分段觅食优化细菌出力模糊预测应用

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基于VSM的模糊c均值聚类算法实现搜索引擎关键词优化

基于VSM的模糊c均值聚类算法实现搜索引擎关键词优化

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作者：金平艳 610054 四川省成都市成华区电子信息产业大厦1101室

基于VSM的模糊c均值聚类算法实现搜索引擎关键词优化，根据企业业务确定核心关键词，搜索关键词对应的数据项，如本国每月搜索量、竞争程度和估算每次点击费用等，对上述关键词集合进行再降维处理，每个关键词用一五维向量表示，即增加... 详细信息

标准号: CN106802945A

基于VSM的模糊c均值聚类算法实现搜索引擎关键词优化，根据企业业务确定核心关键词，搜索关键词对应的数据项，如本国每月搜索量、竞争程度和估算每次点击费用content="drawing" imgFormat="GIF" inline="no" orientation="portrait" wi="41"/>等，对上述关键词集合进行再降维处理，每个关键词用一五维向量表示，即增加首页网页数和总搜索页面数，进而由五维再降为四维，基于VSM的模糊c均值聚类算法对上述关键词聚类，最后根据企业具体情况，选择适合企业的关键词优化策略，本发明精确地分配了全局每个领域占比与每簇路径和的权重系数，结果更符合经验值，减了孤立点影响，减少整个网站优化工作量，避免聚类过早收敛，同时运行时间复杂度低，处理速度更快，可以快速提升关键词排名，从而达到理想的网站优化目标。

关键词：模糊c均值聚类算法聚类网站关键词集合核心关键词时间复杂度搜索关键词点击费用降维处理企业业务权重系数搜索页面搜索引擎向量表示优化策略优化目标孤立点数据项四维五维优化工作量收敛搜索估算网页分配全局

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基于模糊c均值聚类算法的电-热互联综合能源系统负荷预测

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自动化技术与应用 2021年第6期40卷 94-98页

作者：陈振宇杨斌杨世海曹晓冬陈宇沁国网江苏省电力有限公司江苏南京210024

电-热互联综合能源系统负荷预测参数相似度较高,预测收敛性较差。提出基于模糊c均值聚类算法的电-热互联综合能源系统负荷预测方法。联合能源转换器、负荷预测芯片两个初级应用设备,完成电-热互联综合能源系统的特性负荷元件研究。按照... 详细信息

电-热互联综合能源系统负荷预测参数相似度较高,预测收敛性较差。提出基于模糊c均值聚类算法的电-热互联综合能源系统负荷预测方法。联合能源转换器、负荷预测芯片两个初级应用设备,完成电-热互联综合能源系统的特性负荷元件研究。按照能源系统电-热数据密度估计条件,设定实际均值聚类参数,通过预测系数归一化处理实现基于模糊c均值聚类算法电-热互联综合能源系统负荷预测。实验结果表明,与传统基于RBF电量调试的能源系统负荷预测方法相比,所提方法应用过程中,UDc指标(单位时间内电压输出水平)、IDc指标(单位时间内电流输出水平)均出现上升趋势,有效降低了能源系统特性元件负载电量过高情况发生概率。

关键词：模糊c均值聚类算法电-热互联能源系统负荷预测数据密度

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