检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：唐碧华方宏昊汤梦珍张洪光谢刚冉静周勇帆 100876 北京市海淀区西土城路10号

本发明公布了一种基于模糊c均值聚类算法的圆环模型路由方法。主要解决移动自组织网络中的链路稳定性问题。本发明提出一种以半径划分的圆环模型模糊c均值聚类算法(FcMcRR)。在选簇阶段，我们使用Vikor多标准决策来选择最佳初始聚类中... 详细信息

标准号: CN110312278B

本发明公布了一种基于模糊c均值聚类算法的圆环模型路由方法。主要解决移动自组织网络中的链路稳定性问题。本发明提出一种以半径划分的圆环模型模糊c均值聚类算法(FcMcRR)。在选簇阶段，我们使用Vikor多标准决策来选择最佳初始聚类中心，避免算法陷入局部最优的情况。在分簇阶段，我们使用模糊c均值聚类算法，根据目标函数方法来寻找最优分类。我们考虑的目标函数表示各类数据节点到相应聚类中心的加权距离平方和，通过距离来区分节点的组别，从而计算并修改其模糊划分矩阵和聚类中心。本发明提出的基于圆环模型的路由策略，可以保证中继节点可以有效地增强路由性能，增强链路稳定性。

关键词：模糊c均值聚类算法圆环模型聚类中心目标函数平方和移动自组织网络初始聚类中心矩阵链路稳定性加权距离路由策略路由性能数据节点增强链路中继节点多标准有效地分簇路由算法选簇模糊分类决策保证

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变压器基于模糊c均值聚类算法的声纹故障诊断方法

变压器基于模糊C均值聚类算法的声纹故障诊断方法

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作者：林瑞全林剑峰王俊李振嘉郑炜程长春章敏谢欢 350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学

本发明提出一种变压器基于模糊c均值聚类算法的声纹故障诊断方法，利用模糊c均值聚类算法对变压器绕组和铁芯机械运行状态中产生的不同声纹故障数据进行分类，并利用分类的结果判断故障的类型。当变压器中出现声纹异常时，利用模糊c均... 详细信息

标准号: CN112149569B

本发明提出一种变压器基于模糊c均值聚类算法的声纹故障诊断方法，利用模糊c均值聚类算法对变压器绕组和铁芯机械运行状态中产生的不同声纹故障数据进行分类，并利用分类的结果判断故障的类型。当变压器中出现声纹异常时，利用模糊c均值对声纹数据进行处理，可以确定各个声纹数据样本的聚类中心，通过隶属度矩阵的行对应着所属类别，列对应着数据样本的顺序编号，隶属度矩阵每一列最大数据所在的行即为数据样本所对应的故障类别，这样就可以有效检测出声纹故障的类型。从而实现了由变压器由异常声纹引发的故障的诊断。

关键词：变压器模糊c均值聚类算法矩阵声纹数据数据样本隶属度声纹机械运行状态变压器绕组故障类别故障数据故障诊断结果判断聚类中心有效检测最大数据异常声分类铁芯样本模糊诊断

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基于改进模糊c均值聚类算法的变压器故障诊断方法

基于改进模糊C均值聚类算法的变压器故障诊断方法

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作者：罗静张玄武蔡一彪吴芳基 310000 浙江省杭州市滨江区西兴街道阡陌路482号B楼第十七层

本发明公开了一种基于改进模糊c均值聚类算法的变压器故障诊断方法，包括，获取变压器油中溶解气体数据和故障类型数据作为样本，将所述样本分为训练样本和测试样本；将所述样本中的变压器油中溶解气体数据进行处理，并确定所述训练样... 详细信息

标准号: CN107656154B

本发明公开了一种基于改进模糊c均值聚类算法的变压器故障诊断方法，包括，获取变压器油中溶解气体数据和故障类型数据作为样本，将所述样本分为训练样本和测试样本；将所述样本中的变压器油中溶解气体数据进行处理，并确定所述训练样本的类别数目以及各类别对应的初始聚类中心；采用改进模糊c均值聚类算法进一步确定所述训练样本各个类别对应的新聚类中心，计算测试样本属于各类别的概率；根据测试样本属于各类别的概率和各类别中各故障类型所占的比例，计算测试样本对应各故障类型的发生概率，并根据所述发生概率确定所述测试样本的故障类型。本发明能够通过对变压器油中溶解气体和故障类型的历史数据进行聚类分析，快速对变压器进行故障诊断。

关键词：故障类型样本变压器油测试样本溶解气体训练样本模糊c均值聚类算法发生概率计算测试变压器故障诊断初始聚类中心故障类型数据故障诊断聚类分析聚类中心历史数据概率变压器改进

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松弛模糊c均值聚类算法

松弛模糊c均值聚类算法

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作者：文传军陈荣军刘福燕 213032 江苏省常州市新北区辽河路666号

本发明公开了一种松弛模糊c均值聚类算法，包括如下步骤：1.对样本集合依RFcM目标函数最小化原则进行最优化划分；2.初始化多个粒子的位置和速度值；3.将粒子位置值与样本模糊隶属度对应实现模糊隶属度初始化；4.按粒子群算法迭代公式... 详细信息

标准号: CN107239800A

本发明公开了一种松弛模糊c均值聚类算法，包括如下步骤：1.对样本集合依RFcM目标函数最小化原则进行最优化划分；2.初始化多个粒子的位置和速度值；3.将粒子位置值与样本模糊隶属度对应实现模糊隶属度初始化；4.按粒子群算法迭代公式得到更新的模糊隶属度；5.按梯度法迭代公式计算得到聚类中心；6.计算得到RFcM目标函数。本发明放弃了模糊c均值聚类算法模糊隶属度归一化约束，增强了聚类算法对噪声数据的包容和区分性能，同时将模糊指标m扩展为大于0的范围，提升了聚类算法的通用性。

关键词：模糊隶属度模糊c均值聚类算法迭代公式聚类算法目标函数初始化粒子群算法最小化原则聚类中心粒子位置区分性能样本集合噪声数据归一化梯度法最优化粒子松弛样本包容模糊放弃更新

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一种基于随机矩阵理论和模糊c均值聚类算法的PMU数据分类方法

一种基于随机矩阵理论和模糊C均值聚类算法的PMU数据分类方法

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作者：刘晓莉张帅东王学斌曾祥晖姚磊邓长虹龙志君丁玉杰邹佳芯 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

本发明公开一种基于随机矩阵理论和模糊c均值聚类算法的PMU数据分类方法。包括：步骤1)建立历史PMU数据随机矩阵模型，通过建立线性特征值统计量进行特征提取，得到特征数据集；步骤2)用模糊c均值聚类算法对特征数据集进行聚类，得到各... 详细信息

标准号: CN110020680A

本发明公开一种基于随机矩阵理论和模糊c均值聚类算法的PMU数据分类方法。包括：步骤1)建立历史PMU数据随机矩阵模型，通过建立线性特征值统计量进行特征提取，得到特征数据集；步骤2)用模糊c均值聚类算法对特征数据集进行聚类，得到各类的聚类中心和隶属度矩阵；步骤3)将实时电网运行数据结合历史数据建立随机矩阵模型，通过建立线性特征值统计量进行特征提取，生成特征数据；步骤4)使用步骤2的结果进行初始化，对步骤3生成的特征数据进行模糊c均值聚类，判断实时数据的类别。本发明可实现数据驱动下的PMU数据实时分类。

关键词：特征数据随机矩阵模糊c均值聚类算法特征值统计特征提取矩阵聚类中心历史数据实时电网实时分类实时数据数据驱动运行数据初始化隶属度聚类模糊分类

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广义多变量模糊c均值聚类算法

广义多变量模糊c均值聚类算法

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作者：文传军陈荣军刘福燕 213032 江苏省常州市新北区辽河路666号

本发明公开了一种广义多变量模糊c均值聚类算法，其步骤包括：1.对样本集合依GMFcM目标函数最小化原则进行最优化划分；2.初始化样本分量模糊隶属度；3.利用粒子群算法对样本分量模糊隶属度进行寻优估计；4.根据分量聚类中心公式计算样... 详细信息

标准号: CN107301430A

本发明公开了一种广义多变量模糊c均值聚类算法，其步骤包括：1.对样本集合依GMFcM目标函数最小化原则进行最优化划分；2.初始化样本分量模糊隶属度；3.利用粒子群算法对样本分量模糊隶属度进行寻优估计；4.根据分量聚类中心公式计算样本分量聚类中心；5.计算得到GMFcM目标函数。本发明对样本分量赋予模糊隶属度，增强了聚类算法对样本的分类性能，采用粒子群算法对分量模糊隶属度进行估计，克服了多变量模糊聚类算法算法不完备的问题，同时将模糊指标m扩展到大于0的情况，提升了聚类算法的通用性。

关键词：模糊隶属度样本分量粒子群算法聚类算法聚类中心目标函数多变量模糊c均值聚类算法模糊聚类算法最小化原则分类性能公式计算样本集合初始化最优化寻优算法样本模糊赋予

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模糊c均值聚类算法在烟草行业RFM模型中的应用研究

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新商务周刊 2018年第15期 16-16页

作者：刘章敏刘蔷山东中烟责任有限公司青岛卷烟厂

本文以烟草企业的RFM模型为背景,利用数据挖掘算法中的模糊c均值聚类(FcM)算法对模型中的三个指标:客户订烟金额、客户订烟次数以及最近一次订烟周期,进行模糊聚类,经Matlab仿真将客户群体分成四类:非常重要客户、重要客户、普通客户和... 详细信息

本文以烟草企业的RFM模型为背景,利用数据挖掘算法中的模糊c均值聚类(FcM)算法对模型中的三个指标:客户订烟金额、客户订烟次数以及最近一次订烟周期,进行模糊聚类,经Matlab仿真将客户群体分成四类:非常重要客户、重要客户、普通客户和小客户.最后结合每一类客户的消费行为,对烟草企业提出了一些合理建议.

关键词：模糊c均值聚类算法 RFM模型客户分群

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模糊c均值聚类算法在图像分割中的应用

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移动信息 2015年第1期 41-41页

作者：郑丽鸽五邑大学广东江门290000

由于在大多数图像分割场合，不可能清楚知道图像中的各个物体位置，因此在一定意义上图像分割可以作为一个聚类问题来解决。并且由于图像具有的模糊和不均匀性，因而模糊c均值聚类技术在图像分割中得到成功的应用。本文对标准模糊c均值... 详细信息

由于在大多数图像分割场合，不可能清楚知道图像中的各个物体位置，因此在一定意义上图像分割可以作为一个聚类问题来解决。并且由于图像具有的模糊和不均匀性，因而模糊c均值聚类技术在图像分割中得到成功的应用。本文对标准模糊c均值聚类分割算法进行了简单的介绍，采用了一种结合空间信息的快速模糊c均值聚类分割算法。

关键词：图像分割模糊聚类算法模糊c均值聚类算法

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基于数据挖掘技术和聚类算法的线损模型研究

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智能物联技术 2025年第1期57卷 102-105页

作者：谢炅峰广东电网有限责任公司清远供电局广东清远511500

随着电力行业的发展和人们生活水平的提高,对供电质量和电网性能的要求不断增加。线损作为评估电网质量的重要指标,管理和优化对电力行业的健康发展至关重要。为了有效提高线损管理,提出一种基于数据挖掘和聚类算法的线损预测方法。通... 详细信息

随着电力行业的发展和人们生活水平的提高,对供电质量和电网性能的要求不断增加。线损作为评估电网质量的重要指标,管理和优化对电力行业的健康发展至关重要。为了有效提高线损管理,提出一种基于数据挖掘和聚类算法的线损预测方法。通过分析电网数据,采用模糊c均值聚类算法预测线损,以提高线损管理的效率和精度,从而降低线损率,提升电力企业的运营效率和盈利能力。

关键词：数据挖掘模糊c均值聚类算法线损管理线损预测

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基于模糊c均值聚类和支持向量机算法的燃煤锅炉结渣特性预测

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动力工程学报 2014年第2期34卷 91-96页

作者：王宏武孙保民张振星信晶康志忠华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室北京102206

应用基于模糊c均值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,将煤的软化温度、碱酸比、硅铝比和硅比以及无因次炉膛烟气平均温度和无因次实际切圆直径作为模型的输入变量,结渣程度作为输出变量,利用优化后的模型对10... 详细信息

应用基于模糊c均值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,将煤的软化温度、碱酸比、硅铝比和硅比以及无因次炉膛烟气平均温度和无因次实际切圆直径作为模型的输入变量,结渣程度作为输出变量,利用优化后的模型对10台锅炉的结渣特性进行评判.结果表明:该模型能够减小训练样本的过拟合度,具有较强的泛化能力;本试验中FcM-SVM预测模型预测结果的正确率为100%,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均值聚类算法预测

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