检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2009年第6期35卷 60-62,65页

作者：张忠平陈丽萍王爱杰林志杰燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004

针对模糊c-均值(FcM)算法不能很好地处理更新数据的缺点,提出基于FcM的自适应增量式聚类算法AIFcM。该算法结合密度和集合的思想,给出一种自动确定聚类初始中心的方法,能在聚类过程中动态改变聚类结果数,改善聚类的质量,减少人为的主观... 详细信息

针对模糊c-均值(FcM)算法不能很好地处理更新数据的缺点,提出基于FcM的自适应增量式聚类算法AIFcM。该算法结合密度和集合的思想,给出一种自动确定聚类初始中心的方法,能在聚类过程中动态改变聚类结果数,改善聚类的质量,减少人为的主观因素,获得比较符合用户需求的聚类结果,并能在原有聚类结果的基础上简单有效地处理更新数据,过滤噪声数据,较好地避免大量重复计算。

关键词：聚类分析模糊c-均值算法增量式聚类 AIFcM算法

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笛卡尔乘积下的FcM聚类研究

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计算机工程与应用 2010年第34期46卷 152-154,190页

作者：应飞陈邦兴同济大学电子与信息工程学院上海201804

针对于模糊c-均值(FcM)算法在初始聚类中心选取不佳的情况下容易产生聚类错误划分的情况,从FcM算法出发提出了一种基于笛卡尔乘积的FcM聚类算法(c-FcM),并分析了加权指数m对聚类分析的影响。c-FcM将聚类提高到更高维的空间,有效地避免了... 详细信息

针对于模糊c-均值(FcM)算法在初始聚类中心选取不佳的情况下容易产生聚类错误划分的情况,从FcM算法出发提出了一种基于笛卡尔乘积的FcM聚类算法(c-FcM),并分析了加权指数m对聚类分析的影响。c-FcM将聚类提高到更高维的空间,有效地避免了FcM对初值敏感及容易陷入局部极小的缺陷。客运专线列控(Tcc)评估测试项目对c-FcM的检验结果表明,与传统FcM算法相比,c-FcM算法更准确,效果更佳,对解决邻站数据包的划分问题是可行、有效的。

关键词：模糊c-均值算法模糊聚类笛卡尔乘积

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基于视频检测技术的交通拥挤判别模型

引用

计算机应用研究 2010年第8期27卷 3006-3008页

作者：刘卫宁曾恒孙棣华赵敏重庆大学计算机学院重庆400044 重庆大学自动化学院重庆400044

针对日益严重的城市道路交通拥挤问题,提出基于视频检测技术直接判断道路交通拥挤程度的方法。以道路占有率、占有率方差、占有率变化量绝对值为交通特征参数,研究了其与道路拥挤事件发生的关系,在此基础上利用模糊c-均值算法给出了一... 详细信息

针对日益严重的城市道路交通拥挤问题,提出基于视频检测技术直接判断道路交通拥挤程度的方法。以道路占有率、占有率方差、占有率变化量绝对值为交通特征参数,研究了其与道路拥挤事件发生的关系,在此基础上利用模糊c-均值算法给出了一种交通状态划分方法,最后建立了一种新的交通拥挤判别模型。应用实际采集的视频数据,分别通过该模型及人为判断进行实验验证。实验结果表明该模型是有效可行的。

关键词：交通拥挤判别模型视频检测模糊c-均值算法道路占有率

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基于信息熵的FcM聚类算法

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计算机工程与设计 2010年第23期31卷 5092-5095页

作者：邢婷邢治国王凤领哈尔滨德强商务学院计算机与信息工程系黑龙江哈尔滨150025 三锐系统株式会社事业统括部

针对模糊聚类存在的数据收缩问题的不足,提出了一种改进现有模糊聚类算法的方法,并进行仿真实验研究。模糊c-均值(FcM)算法主要通过目标函数的迭代优化来实现集合划分,以信息熵作为模糊c-均值算法的约束条件,给出改进算法的推导过程,得... 详细信息

针对模糊聚类存在的数据收缩问题的不足,提出了一种改进现有模糊聚类算法的方法,并进行仿真实验研究。模糊c-均值(FcM)算法主要通过目标函数的迭代优化来实现集合划分,以信息熵作为模糊c-均值算法的约束条件,给出改进算法的推导过程,得出改进后的模糊c-均值算法的隶属度和聚类中心,实现了模糊c-均值的改进算法。实验结果可以表明,改进的模糊c-均值算法是有效的,能够表现出比模糊c-均值算法更好的性能,在实际应用中可以取得较好的聚类效果。

关键词：模糊聚类模糊c-均值算法聚类分析信息熵聚类算法

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客流统计系统中的FcM算法研究

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自动化仪表 2010年第3期31卷 26-28页

作者：张勇张凤登陈小荣上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

针对公交车客流统计系统中求多个运动目标质心难的问题,同时考虑数字图像处理中数据量大的特点,采用模糊聚类分析理论中的模糊c-均值算法进行聚类。分析了该算法的原理和特点,并应用Matlab仿真软件,实现了基于该算法的公交车客流统计系... 详细信息

针对公交车客流统计系统中求多个运动目标质心难的问题,同时考虑数字图像处理中数据量大的特点,采用模糊聚类分析理论中的模糊c-均值算法进行聚类。分析了该算法的原理和特点,并应用Matlab仿真软件,实现了基于该算法的公交车客流统计系统。实验结果证明,该算法运算速度快、精度高,具有比较直观的几何意义,适合运用于图像分析中对球状类型目标的分割。

关键词：运动目标质心聚类模糊c-均值算法客流统计仿真

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基于自适应混沌粒子群的Web搜索结果聚类研究

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微电子学与计算机 2010年第1期27卷 173-176页

作者：童亚拉湖北工业大学理学院湖北武汉430068

提出了基于自适应混沌粒子群的Web搜索结果模糊c-均值算法,用粒子群算法代替模糊c-均值算法梯度下降的迭代过程,同时引入自适应的平衡搜索策略加快算法收敛和提高去噪能力,在增强局部搜索能力的同时引导粒子群跳出局部极值点.这样不仅... 详细信息

提出了基于自适应混沌粒子群的Web搜索结果模糊c-均值算法,用粒子群算法代替模糊c-均值算法梯度下降的迭代过程,同时引入自适应的平衡搜索策略加快算法收敛和提高去噪能力,在增强局部搜索能力的同时引导粒子群跳出局部极值点.这样不仅在一定程度上解决了网页文档不确定性的问题,而且获得快速、稳定的聚类效果.

关键词： Web搜索结果聚类混沌粒子群模糊c-均值算法自适应策略

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基于数据挖掘的货品存储分配策略研究

基于数据挖掘的货品存储分配策略研究

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作者：林骁尉大连海事大学

学位级别：硕士

近年来,随着经济的发展,企业之间的竞争已经从传统领域的贸易竞争和科技竞争逐步扩展到了物流领域等方面的竞争。作为供应链管理的重要组成部分,货品存储管理一直备受企业的关注。配送成本是企业经营成本的重要组成部分之一,通过合理的... 详细信息

近年来,随着经济的发展,企业之间的竞争已经从传统领域的贸易竞争和科技竞争逐步扩展到了物流领域等方面的竞争。作为供应链管理的重要组成部分,货品存储管理一直备受企业的关注。配送成本是企业经营成本的重要组成部分之一,通过合理的货品存储管理来达到减少配送成本的目的,一直是各个企业经营实践的目标之一。因此,研究供应链管理中的货品存储分配策略,实现企业物流配送成本的控制,对于社会和企业而言具有非常重要的现实意义。另一方面,数据挖掘技术在许多行业已经得到了广泛的应用并取得了显著的经济效益。然而,利用基于模糊聚类分析的数据挖掘技术在物流研究领域进行配送成本的控制,目前相关的研究工作并不是很多。有基于此,本文以某轮胎生产企业为例,研究了基于模糊聚类分析的数据挖掘技术在货品存储分配策略中的应用,并通过系统仿真来验证该应用。主要研究内容如下：首先,本文介绍了数据挖掘技术的概念、特点、常用算法以及基于聚类分析的数据挖掘技术,同时对基于聚类分析的数据挖掘技术在本文中的应用作了相关的研究和论证,提出了基于模糊c-均值聚类算法的数据挖掘模型；其次,研究了基于数据挖掘的货品存储分配策略。以某轮胎生产企业的订单等数据为前提,在前期数据准备、选择以及数据预处理等工作的基础上,采用模糊c-均值聚类算法作为数据挖掘的聚类分析算法,通过c++编程语言实现该算法并运用于企业的货品分类,最终结合企业实际情况得到了货品的存储分配策略；最后,本文以Arena仿真软件作为仿真分析的工具,对前面基于数据挖掘的货品存储分配策略进行了配送仿真建模。以仿真结果为基础,对数据挖掘前后的货品存储分配策略进行了对比分析,验证了基于数据挖掘的货品存储分配策略能够帮助企业节省货品存储中的配送成本,提高企业仓储配送服务水平并优化货品存储分配,使企业的货品存储分配更加科学、合理。

关键词：数据挖掘模糊聚类分析模糊c-均值算法系统仿真

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基于马尔科夫随机场D-S证据理论对人脑图像的分割研究

基于马尔科夫随机场D-S证据理论对人脑图像的分割研究

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作者：郭斌昆明理工大学

学位级别：硕士

随着医疗系统的进步,医学影像学已经成为了一门新兴学科,而对医学图像进行分割已经在医学影像分析中扮演着越来越重要的角色,被广泛的应用于医学研究的各个领域。医学图像分割实质上就是对输入的各种医学图像中的各种体素进行分配类型... 详细信息

随着医疗系统的进步,医学影像学已经成为了一门新兴学科,而对医学图像进行分割已经在医学影像分析中扮演着越来越重要的角色,被广泛的应用于医学研究的各个领域。医学图像分割实质上就是对输入的各种医学图像中的各种体素进行分配类型的标记过程,标记后得到的图像就是分割结果,它是组织测量、三维重建、以及图像配准等的基础,同时对医学临床诊断具有一定的辅助治疗的作用。在医学影像研究中,针对人类大脑的研究成为了重点,因为大脑是人类生命与活动的中枢神经系统,但是由于大脑组织结构的复杂性和不规则性,以及成像过程中磁场不均性等的影响,大脑核磁共振图像本质是模糊的,因此针对大脑核磁共振图像的这些特点,通常引入马尔科夫随机场和模糊聚类理论以及Dempster-Shafer证据理论对图像进行分割研究。本文即是基于这三种理论对大脑核磁共振图像进行分割研究的,本文内容如下： 1.对国内外医学图像分割的研究现状以及发展趋势进行了分析,阐述医学图像分割的难点及意义。对常用的医学图像分割方法进行了介绍,以大脑核磁共振图像为研究对象,使用常用的图像分割算法对其进行分割实验,比较结果。对医学影像学基础进行了简单的介绍,特别是计算机断层技术成像原理和核磁共振成像原理,并给出了成像的特点和临床应用。 2.深入研究了马尔科夫随机场及吉布斯随机场在大脑核磁共振图像分割中的应用。在基于马尔科夫随机场原理的基础上,通过大脑核磁共振图像空间上下文的信息,在大脑核磁共振图像中建立马尔科夫后验能量场,然后结合模糊聚类的二维直方图方法对大脑核磁共振图像进行分割研究,提取出脑白质和脑灰质。最后讨论分割结果,分析方法的不足之处。 3.马尔科夫随机场能够考虑到像素的邻域关系,利用图像的空间特性,因此使用其进行分割可以得到较好的分割结果。模糊聚类的二维直方图方法由于将聚类理论和领域像素相关性结合,因此可以得到较为理想的分割结果。但是这两种方法在分割同一幅大脑核磁共振图像的时候对于模糊区域内的争议像素点的归类会有不同的划分结果,由于Dempster-Shafer证据理论能够整合不同来源图像的信息,因此将这两种方法分割结果进行标号提取以及冗余图像提取,然后使用Dempster-Shafer证据理论对原始图像和标号场图像以及冗余图像按照Dempster-Shafer整合决策规则进行融合分割得到最终的结果,解决了争议像素点的归类问题。 4.马尔科夫随机场在图像分割应用中最大的难点是如何选取合理的参数使得在图像中的建模和分割更加合理和准确,参数选取包括势函数形式、方向函数β的选取、似然函数的优化等,因此在本文中给出一些定义参数的方法,并提出了“分型”定义势函数和方向函数β的方法,通过标号差值和隶属度差值能够充分表达出图像局部细节相邻像素间的空间关系和局部相互作用,并将似然函数引入隶属度优化为模糊意义下的似然函数,以此实现了马尔科夫随机场的参数估计,使得分割结果类别之间有清晰的界限,更加符合实际情况。

关键词：医学图像分割马尔科夫随机场模糊聚类模糊c-均值算法 D-S证据理论直方图参数估计

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模糊聚类算法及其聚类有效性的研究

模糊聚类算法及其聚类有效性的研究

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作者：邱学芹青岛理工大学

学位级别：硕士

伴随着数据挖掘的发展,对聚类的研究越来越深入。目前存在很多种聚类方法,其中模糊c-均值聚类算法应用最广泛,基于该算法提出了很多改进的算法以达到更好的聚类效果。对于聚类后的效果,需要聚类有效性指标进行评价。针对模糊c-均值聚类... 详细信息

伴随着数据挖掘的发展,对聚类的研究越来越深入。目前存在很多种聚类方法,其中模糊c-均值聚类算法应用最广泛,基于该算法提出了很多改进的算法以达到更好的聚类效果。对于聚类后的效果,需要聚类有效性指标进行评价。针对模糊c-均值聚类算法和聚类有效性指标的研究现状,本文在以下方面进行了改进: (1)针对模糊c-均值聚类算法提出了属性加权的思想。由于数据集中不同的属性对聚类的影响是不同的,因此有必要对属性赋予不同的权重。基于属性加权的思想,本文得到了新的模糊c-均值算法的目标函数、聚类中心和隶属度函数的迭代公式,并通过实验对改进后的聚类进行验证。 (2)提出两种新的聚类有效性指标。由于聚类问题的多样性,没有统一的聚类有效性指标衡量所有的聚类结果,只能从不同的聚类有效性指标分别进行改进。本文提出了两种聚类有效性指标,第一种:基于***指标,通过改进该指标中的模糊类间分离度和类内紧密度,形成新的聚类有效性指标;第二种:结合Vxie指标、Vbsaid指标和Vkwon指标,并引入新的惩罚因子得到新的有效性指标。对于这两种新指标均通过仿真实验得到验证,其稳定性、判决性及鲁棒性良好。

关键词：聚类算法模糊c-均值算法聚类有效性

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聚类分析在乳腺癌基因表达中的应用研究

聚类分析在乳腺癌基因表达中的应用研究

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作者：刘春菊西南科技大学

学位级别：硕士

乳腺癌严重困扰着广大妇女的身心健康，但其发病机制尚未完全清楚，给治疗带来极大的困难。论文在大量的生物信息学、乳腺癌知识的背景下对乳腺癌基因表达数据进行了分析。将预处理之后的基因表达数据进行聚类，聚类方法采用的是模糊c-... 详细信息

乳腺癌严重困扰着广大妇女的身心健康，但其发病机制尚未完全清楚，给治疗带来极大的困难。论文在大量的生物信息学、乳腺癌知识的背景下对乳腺癌基因表达数据进行了分析。将预处理之后的基因表达数据进行聚类，聚类方法采用的是模糊c-均值算法，并针对传统模糊聚类的缺点采用曲线拟合的方法进行了改进，将改进后的算法应用于乳腺癌基因表达数据。采用改进划分系数的聚类有效性，对改进模糊c-均值算法进行了评价。实验结果表明，采用曲线拟合所确定的最佳聚类数与改进划分系数的最佳聚类数一致，而且有效地减少了噪声数据的干扰。通过对聚类结果的分析，根据乳腺癌基因表达的改变，推断出不同的药物对乳腺癌的疗效。论文主要内容包括：\n (1)对预处理方法讲行了大量的研究.并针对乳腺癌基冈表j大数据的特点，进行了如下预处理：对乳腺癌基因表达值表和基因信息表的集成、对基因表达矩阵丢失数据的填补、合并重复出现的基因、根据挖掘的需要对数据进行变换和筛选。\n (2)对模糊c-均值聚类算法，提出了采用曲线拟合的方法来确定最佳聚类数。论文将改进的算法应用于乳腺癌基因表达数据，聚类结果对观察药物的疗效具有重要的意义。\n (3)论文采用改进划分系数的聚类有效性，对改进模糊c-均值聚类算法进行了评价。实验结果表明，采用曲线拟合所确定的最佳聚类数与改进划分系数的最佳聚类数一致，而且有效地减少了噪声数据的干扰。\n (4)使用Vc++编程语言和SQL Server2000数据库管理系统开发了一个模糊聚类原型系统，对聚类结果进行了可视化，将聚类的结果采用散点图的方式直观地展现出来。

关键词：基因表达聚类分析乳腺癌模糊c-均值算法

来源：评论

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