检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2025年第3期40卷 946-954页

作者：李红艳常子峰史文韬张峰毛立波石可铨太原理工大学环境科学与工程学院山西晋中030600 吕梁学院建筑与土木工程系山西吕梁033000 中核第七研究设计院有限公司建筑工程设计院太原030032 山西大地环境投资控股有限公司科创管理部太原030032

供水管网的漏损控制与监测难题普遍存在,传统基于压力敏感度对管网进行分区并布设压力传感器的方法仅考虑管网节点压力变化情况,并未结合管网自身高程信息,减压阀调压时局部压力过高效果不明显.针对此问题,首先将管网节点压力敏感度与... 详细信息

供水管网的漏损控制与监测难题普遍存在,传统基于压力敏感度对管网进行分区并布设压力传感器的方法仅考虑管网节点压力变化情况,并未结合管网自身高程信息,减压阀调压时局部压力过高效果不明显.针对此问题,首先将管网节点压力敏感度与高程差耦合,将fcm算法中目标函数中的距离定义为特征距离与高程距离之和,建立包含高程邻域信息的新的聚类目标函数,实现节点分区聚类;在分区入口处布设减压阀,采用GA求解阀后压力实现分区内各节点压力的实时精细化调控,联合智能方法与经验法在各个分区布置压力传感器,并通过漏损模型验证传感器布置的合理性.结果表明:分4个区的方案将BIN管网的漏损率降低至6.55%,相较初始管网降低22.79%,联合智能算法与经验法进行传感器布设对管网漏损的监测效果显著,引入高程信息的fcm算法管网漏损控制优化策略具有有效性和优越性.

关键词：供水管网 fcm算法高程邻域信息漏损控制减压阀压力传感器漏损监测

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基于fcm算法的高压开关柜局部放电状态评价技术

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电力系统装备 2025年第2期 50-51,93页

作者：罗颖强冯欢胡海淼陈州浩国网浙江省电力有限公司磐安县供电公司浙江金华322300

文章探讨了基于fcm算法的高压开关柜局部放电状态评价技术,选取了5个开关柜状态量(TEV幅值、TEV脉冲数、超声波幅值、设备信息评分、预试定检数据评分),并分析了这些状态量所表征的信息。针对变电站背景噪声干扰问题,提出了一种基于检... 详细信息

文章探讨了基于fcm算法的高压开关柜局部放电状态评价技术,选取了5个开关柜状态量(TEV幅值、TEV脉冲数、超声波幅值、设备信息评分、预试定检数据评分),并分析了这些状态量所表征的信息。针对变电站背景噪声干扰问题,提出了一种基于检测值突变量的算法,再通过分析局部放电信号的突变量,识别并修正背景噪声干扰导致的异常信号。介绍了开关柜状态评价的模糊聚类算法,包括数据集构建、初始聚类中心的设定、初始隶属度矩阵的生成、隶属度函数的计算、聚类中心的更新与修正、目标函数的计算及收敛条件的判断。通过上述步骤,该算法能够有效抑制背景噪声干扰,提高局部放电检测的准确性,为高压开关柜的状态评价提供可靠的技术支持。

关键词： fcm算法高压开关柜局部放电状态评价技术

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fcm算法用于灰度图象分割的研究

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电子学报 1997年第5期25卷 39-43页

作者：丁震胡钟山杨静宇唐振民南京理工大学信息分院

模糊Ｃ均值（ＦＣＭ）算法用于灰度图象分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程，适合灰度图象中存在着模糊和不确定性的特点．但是这种算法存在着一些不足，如聚类数目无法自动确定、运算的开销太大等，因而限制了这种方法的应用．针... 详细信息

模糊Ｃ均值（ＦＣＭ）算法用于灰度图象分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程，适合灰度图象中存在着模糊和不确定性的特点．但是这种算法存在着一些不足，如聚类数目无法自动确定、运算的开销太大等，因而限制了这种方法的应用．针对这些问题，本文利用直方图分析的方法，自动确定算法的聚类数目和各类的类峰值．并针对ＦＣＭ算法和灰度图象的特点，提出了一种适用于灰度图象分割的快速ＦＣＭ算法（ＱＦＣＭ），使得运算的开销降低，聚类分割的速度显著提高，并从数学和实验上证明了该方法的有效性．

关键词：图象分割模糊聚类 fcm算法计算机视觉

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近邻样本密度和隶属度加权fcm算法的遥感图像分类方法

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仪器仪表学报 2011年第10期32卷 2242-2247页

作者：刘小芳何彬彬四川理工学院计算机学院自贡643000 电子科技大学地表空间信息技术研究所成都611731

针对fcm算法具有对数据集进行等划分趋势的缺陷,利用样本本身的近邻分布特性,提出近邻样本密度加权fcm(NSD-Wfcm)、近邻样本隶属度加权fcm(NSM-Wfcm)以及近邻样本密度和隶属度加权fcm(NSDM-Wfcm)算法,并应用于遥感图像分类。对比fcm算法... 详细信息

针对fcm算法具有对数据集进行等划分趋势的缺陷,利用样本本身的近邻分布特性,提出近邻样本密度加权fcm(NSD-Wfcm)、近邻样本隶属度加权fcm(NSM-Wfcm)以及近邻样本密度和隶属度加权fcm(NSDM-Wfcm)算法,并应用于遥感图像分类。对比fcm算法,NSD-Wfcm、NSM-Wfcm和NSDM-Wfcm算法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了5.67%、7.50%和11.17%;8.50%、11.25%和16.75%。实验结果表明:这些加权方法都在一定程度上克服了fcm算法的缺陷,提高了遥感图像的无监督分类能力,其中,NSM-Wfcm算法的分类性能优于NSD-Wfcm算法的分类性能,NSDM-Wfcm算法分类性能最好。

关键词：遥感图像分类 fcm算法加权fcm算法近邻样本密度近邻样本隶属度

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基于fcm算法的零件簇编码分析

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中国机械工程 2007年第21期18卷 2585-2588页

作者：张太华顾新建浙江大学

给出一个基于模糊c-平均(fcm)算法的零件簇聚类分析的过程模型来描述分析过程;构造了适合于零件簇聚类分析的fcm算法,该方法考虑了零件簇对象特征之间的模糊关系和各零件对象特征聚类中心之间的距离,无需设计权重系数;通过实例进行了聚... 详细信息

给出一个基于模糊c-平均(fcm)算法的零件簇聚类分析的过程模型来描述分析过程;构造了适合于零件簇聚类分析的fcm算法,该方法考虑了零件簇对象特征之间的模糊关系和各零件对象特征聚类中心之间的距离,无需设计权重系数;通过实例进行了聚类分析,并与模糊聚类和k-平均聚类两种方法进行比较,证明该fcm算法是有效的。

关键词：大批量定制零件簇编码 fcm算法比较分析

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基于灰色关联度法和fcm算法的木香质量评价研究

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中草药 2018年第24期49卷 5916-5922页

作者：徐珍珍史星星樊旭蕾王淑美广东药科大学广东广州510006 广东高校中药质量工程技术研究中心广东广州510006 国家中医药管理局中药数字化质量评价技术重点研究室广东广州510006

目的采用灰色关联度法和fcm(Fuzzy C-Means)算法相结合的模式识别模型进行木香质量多指标综合评价研究。方法 HPLC法测定木香烃内酯、去氢木香内酯的含量及水蒸气蒸馏法测定木香挥发油的含量作为木香评价考察指标。采用灰色关联度法进... 详细信息

目的采用灰色关联度法和fcm(Fuzzy C-Means)算法相结合的模式识别模型进行木香质量多指标综合评价研究。方法 HPLC法测定木香烃内酯、去氢木香内酯的含量及水蒸气蒸馏法测定木香挥发油的含量作为木香评价考察指标。采用灰色关联度法进行中药质量排序,fcm算法进行中药质量分类。结果不同产地木香平均关联度排序为云南>广东>广西>湖南>四川>安徽亳州>北京>河北,fcm算法将不同产地木香样品分为3类。由2种方法结合分析可知云南、广东、广西在质量高的类组中;湖南、四川在质量中等的类组中;北京、安徽亳州、河北在质量低的类组中。结论构建了用于评价中药材质量的综合模式识别模型体系,首次在木香药材中采用模糊聚类算法,旨在形成一种木香质量评价研究方法,为现代模式识别、数据挖掘等新方法在中药质量评价方面的应用提供思路引领和经验借鉴。

关键词：木香木香烃内酯去氢木香内酯灰色关联度法 fcm算法

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基于两阶段改进fcm算法的彩色血液图像分割研究

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生物医学工程学杂志 2006年第2期23卷 282-286页

作者：王彬陈槐卿黄华饶洁四川大学华西医学中心生物医学工程研究室成都610041 四川大学电气信息学院通信工程系成都10065

介绍了一种基于fcm算法(Fuzzy c-m eans a lgorithm)的彩色血液细胞图像分割新方法。通过将原始血液显微图像转换为索引图像再对颜色映射表矩阵做模糊聚类来回避直接对像素值聚类,大大压缩了fcm算法的计算数据量。针对彩色血液细胞图像... 详细信息

介绍了一种基于fcm算法(Fuzzy c-m eans a lgorithm)的彩色血液细胞图像分割新方法。通过将原始血液显微图像转换为索引图像再对颜色映射表矩阵做模糊聚类来回避直接对像素值聚类,大大压缩了fcm算法的计算数据量。针对彩色血液细胞图像的固有特性将分割过程分为两阶段,包括确定聚类数目和初始聚类中心,并在第二阶段引入一个距离加权矩阵,改变距离度量方式以提高聚类的准确度。解决了fcm算法难以准确收敛到最佳极值的问题,减少了迭代收敛的次数,并且缩短了算法执行时间,实现了对彩色血液细胞图像各组分的正确分割。

关键词：血液细胞彩色图像分割 fcm算法索引图像

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一种基于遗传算法的模糊聚类算法及其与fcm算法的结合

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华东船舶工业学院学报 2001年第6期15卷 40-43页

作者：白素琴惠长坤吴小俊王士同华东船舶工业学院电子与信息系江苏镇江212003

在各种糊聚类算法中 ,模糊C -均值聚类算法fcm (FuzzyC MeanClusteringAlgorithm )的应用最为广泛。但在实际的应用中 ,fcm算法却容易陷入局部最优解。因此 ,本文首先提出了一种基于遗传算法GA(GeneticAlgorithm )的模糊聚类分析方法 ,... 详细信息

在各种糊聚类算法中 ,模糊C -均值聚类算法fcm (FuzzyC MeanClusteringAlgorithm )的应用最为广泛。但在实际的应用中 ,fcm算法却容易陷入局部最优解。因此 ,本文首先提出了一种基于遗传算法GA(GeneticAlgorithm )的模糊聚类分析方法 ,它利用了遗传算法随机搜索的特点 ,可以避免陷入局部最优解。实验表明 ,将该遗传算法与fcm算法结合起来进行聚类分析 ,比单一使用遗传算法或单一使用fcm算法进行聚类分析的效果都要好。

关键词：模糊聚类模糊C-均值聚类算法遗传算法 fcm算法全局最优解聚类分析

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fcm算法研究及其在文献推荐系统中的应用

FCM算法研究及其在文献推荐系统中的应用

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作者：王淑艳西北师范大学

学位级别：硕士

聚类分析作为数据挖掘中非常重要的一种工具,本质是将数据元素划分为若干组的技术,使得组内的元素具有较高的相似性,而与其他组中的元素不同。聚类算法由于其无监督分类的特点,已经在信息检索、商务智能、数据挖掘和推荐系统等领域得到... 详细信息

聚类分析作为数据挖掘中非常重要的一种工具,本质是将数据元素划分为若干组的技术,使得组内的元素具有较高的相似性,而与其他组中的元素不同。聚类算法由于其无监督分类的特点,已经在信息检索、商务智能、数据挖掘和推荐系统等领域得到广泛应用。文献推荐可帮助学者们在海量文献中较快找到所需资料,因此如何更准确高效的进行文献推荐是目前研究的热点。本文主要针对fcm算法存在的不足进行了相应的优化改进,并将改进算法应用于文献推荐系统。具体研究内容如下:(1)针对fcm算法必须人为确定聚类数,且随机生成初始中心对聚类质量影响较大的问题,本文提出一种自动确定类数的改进fcm算法(AMMF)。首先利用近邻传播算法AP对数据集进行粗划分,获取到数据集的粗类数,以此作为搜索最佳类数的上限;其次采用改进的最大最小距离算法获取代表点,并将之作为fcm算法的初始中心;最后使用轮廓系数分析聚类质量,从而自动确定最佳类数。所提算法相较于原始的fcm算法无需预先指定类数,且聚类性能更佳,同时保证了聚类结果的一致性。(2)针对fcm算法只能识别球形分布数据,但对复杂形状和非球形数据聚类性能差的缺点。本文在AMMF算法的基础上,利用密度敏感距离代替欧氏距离计算样本点之间的相似性,提出一种基于密度敏感距离度量的改进fcm算法(AMMF-DSD)。与fcm聚类算法相比,AMMF-DSD算法具有识别复杂非球形分布数据的能力,且聚类结果更好。(3)本文设计并实现了新的文献推荐系统。首先获取数据并进行预处理操作;然后运用AMMF算法对用户历史行为数据聚类,将相似的用户分配在同一个类别中;最后使用协同过滤算法,在目标用户所在的类中计算得到前项推荐集,并生成文献推荐集合进行展示。不仅解决了新用户的冷启动问题,同时降低了数据稀疏性,提高了算法的推荐性能和推荐系统的实时性。

关键词：聚类 fcm算法近邻传播密度敏感距离推荐系统协同过滤

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结合改进fcm算法的多相位CV模型

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中国图象图形学报 2011年第4期16卷 547-553页

作者：葛琦韦志辉张建伟冯灿詹天明南京理工大学计算机学院南京210094 南京信息工程大学数理学院南京210044

Chan-Vese模型以其能较好地处理图像的模糊边界和复杂拓扑结构而广泛运用于图像分割中。但对于灰度不均匀性和多目标的分割效果较差。模糊聚类(fcm)算法作为一种无监督聚类算法已成功应用到目标识别和图像分割等领域。然而fcm算法没有... 详细信息

Chan-Vese模型以其能较好地处理图像的模糊边界和复杂拓扑结构而广泛运用于图像分割中。但对于灰度不均匀性和多目标的分割效果较差。模糊聚类(fcm)算法作为一种无监督聚类算法已成功应用到目标识别和图像分割等领域。然而fcm算法没有考虑像素的空间信息对噪声敏感。针对这些问题,提出一种结合改进fcm算法的多相位CV模型。首先,基于直方图统计灰度种类、并利用邻域内计算的空间信息修正隶属度函数,这样克服了灰度不均匀性和噪声的影响。再将改进后的fcm算法应用到CV模型的区域检测项,可较准确地使像素点归类,以此作为曲线的演化依据。在演化时采用一种各项异性的模板来控制轮廓线的及时分裂,在较短时间内分割出更多目标。

关键词： Chan—Vese模型 fcm算法噪声各项异性多相位

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