基于改进模糊C均值聚类与SMO算法的地铁轨道健康状态评价

轨道健康状态评价技术对于保障列车的运行安全与乘客的舒适性有重要意义,为寻求一种新的轨道设备综合评价方法,实现对轨道健康状态的科学评价,提出一种基于改进模糊C均值聚类和序列最小优化算法(SMO)构建轨道健康状态评估分析模型。该模型首先提出包含轨道几何状态和结构状态的综合评价指标体系;其次采用变异系数法计算评价指标的权重系数并代入模糊C均值聚类法,得到各轨道样本的分类结果;在此基础上,再利用序列最小优化算法通过划分数据对轨道健康状态进行评价;最后通过实例分析对该评价模型进行验证并开展研究。研究结果表明,经模型评价的855个轨道单元评价结果中优良比例为94%,预测效果良好,平均误差为5%,进而验证了该模型的指标体系和评价方法的科学性和合理性,并给出了进一步研究优化的方向。本文对各轨道指标统筹综合评价,为地铁轨道工务管理线路质量评价提供一种新思路,使轨道设备管理变得有序可控,减少人力、物力资源的浪费。

基于模糊C均值聚类的高铁动车组电缆终端局部放电识别

局部放电检测作为一种诊断车载电缆终端绝缘状态的有效手段,在列车实际运行环境中面临强干扰问题,为此文章提出了一种基于波形参数分析和模糊C均值聚类的车载电缆终端局放脉冲干扰分离策略。在实验室搭建了局部放电测试平台并采用高频电流法(HFCT)获取了电缆终端的局放信号和典型脉冲干扰信号,通过对脉冲单波进行包络处理,提取脉冲的3个参数作为特征向量,然后采用模糊C均值聚类方法对局放信号与脉冲干扰信号进行分离。试验结果表明,该方法能够有效地将局放信号与脉冲干扰信号分离,减小脉冲干扰信号对局部放电检测的影响,对提高局放手段评估车载电缆终端绝缘状态的准确性具有一定意义。

基于空间信息的鲁棒模糊C均值聚类的苗族服饰图像分割算法

针对苗族服饰图像中破损污渍、折叠痕迹、色彩差异大和噪声破坏等现象所导致的传统模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)算法分割质量不佳问题,提出了基于空间信息鲁棒FCM算法,用于苗族服饰图像分割。通过均值滤波和中值滤波处理空间邻域信息,对应获得2种方法,并用一个加权参数调节模糊隶属度的稀疏性,旨在加强细节的提取和提高算法对噪声的鲁棒性。实验表明,对于被高斯噪声破坏的图像,基于均值滤波处理的改进算法,其划分系数提高约3.6%,划分熵降低约5.6%;对于被椒盐噪声破坏的图像,基于中值滤波处理的空间约束项的改进算法,划分系数提高约2.7%,划分熵降低约4.3%。该算法提高了对这类苗族服饰图像分割的质量,对于传统文化的传承具有非凡的意义。

引导模糊C均值聚类算法在联合反演综合解释中的应用

不同地球物理方法的反演结果常常存在差异,根据不同方法的联合反演结果得到最终合理解释是了解地下结构的关键。为此,提出了一种引导式模糊C均值(FCM)聚类算法,即在FCM聚类算法的基础上,结合现有地质认识,引入先验约束信息指导聚类中心的确定,对地球物理联合反演结果进行综合定量解释,旨在降低传统人工解释的主观性和局限性。模型测试表明,与传统FCM聚类技术相比,引导FCM聚类技术效果更好,特别是处理复杂地质结构的反演数据时,能够有效地区分不同地质体。实际数据的应用结果证明了引导FCM聚类技术在多属性地球物理联合反演结果综合解释中的应用潜力较大。该技术不仅提升了地球物理数据解释的科学性,而且为地下资源勘探提供了一个更可靠和精确的工具。

基于自适应近邻信息的模糊C均值聚类算法

传统的模糊C均值算法直接基于原始数据进行聚类,数据的内在结构可能会被噪声、异常值或其他因素破坏,因此聚类性能会受到影响。为提升FCM算法的鲁棒性,提出了一种基于自适应近邻信息的模糊C均值聚类算法。近邻信息指的是一种基于数据点之间相似度的度量,每个数据点都可以看作其他数据点的近邻,但是不同数据点之间的相似度是不同的。将样本点的近邻信息GX和类中心点的近邻信息GV融入基础FCM模型中,为聚类过程提供更多的数据结构信息,用于指导聚类算法中的簇划分过程,以提升算法的稳定性,并提出了3个迭代算法求解本文提出的聚类模型。与其他先进聚类算法对比,在部分基准数据集上聚类性能有10%以上的提升,同时还从参数敏感性、收敛性、消融实验等方面对算法进行评价。实验结果可以充分显示本文提出的聚类算法的可行性与有效性。

基于模糊C均值聚类的空—地—井垂直重力梯度数据反演方法

通过重力梯度数据三维反演能够获得地下密度结构模型,用于地质资源勘探等领域。航空、地面和井中观测的重力梯度数据含有不同频率的信息,通过数据联合可以降低反演多解性,提高成像分辨率。对于具有复杂形态的地下异常体,目前这种多尺度数据联合反演的纵向空间分辨率,尤其是异常体底部的成像分辨率有待提升。针对该问题,开展了航空—地面—井中垂直重力梯度数据的联合反演方法研究。首先,在正则化反演中引入模糊C均值聚类算法,通过在迭代过程中加入聚类约束降低多解性;其次,联合航空、地面和井中垂直重力梯度数据,提出一种联合反演方法,并使用GPU加速计算;然后,将反演应用于理论模型数据与美国文顿盐丘地区重力梯度数据,验证方法的效果,并讨论了井位置对结果的影响;最后,对基于GPU加速的并行反演方法进行性能分析。数据试验证明了模糊C均值聚类算法能够降低反演的多解性,通过联合反演能够获得准确的密度分布,该方法具有一定的抗噪能力;使用异常旁井和穿异常井数据的成像分辨率更高。计算的文顿盐丘地区密度分布与其他学者的结论相近,证明了方法是有效且可行的。试验还表明,GPU并行方法具有较高的加速比,提出的方法能够为地质找矿等研究提供技术支撑。

基于耦合空间模糊C均值聚类和推土机距离的变化检测

在遥感影像变化检测领域中,当遥感影像受椒盐、高斯和混合噪声污染时,变化检测精度往往无法得到保证。虽然基于空间模糊C均值聚类的有监督变化检测算法能有效实现抗噪声变化检测,但是其人工训练成本和时间成本过高,在实时场景中无法大规模应用。对此,文章将5种空间模糊C均值算法分别与推土机距离(earth mover’s distance, EMD)耦合,实现了5种具有较好抗噪声能力的无监督遥感变化检测算法,能够保证噪声污染下的实时变化检测精度。实验证明,与最近提出的KPCAMNet和GMCD无监督变化检测算法相比,所提出算法能更好地处理受椒盐、高斯和混合噪声污染的遥感影像,具有一定的应用价值。

基于高斯核函数的差分隐私模糊C均值聚类算法的构建与应用

目的:提出一种基于高斯核函数的差分隐私模糊C均值聚类算法(DPFCM_GF),旨在优化大数据背景下医疗数据分析和挖掘带来的数据隐私安全问题,为数据隐私保护提供理论基础。方法:针对随机初始化模糊C-均值隶属度矩阵降低算法精度问题,采用最大距离法确定初始中心点,使用聚类中心点的高斯值计算隐私预算分配比率,并添加拉普拉斯噪声以完成差分隐私保护,构建DPFCM_GF。收集整理美国加州大学欧文分校机器学习存储库的心脏病、乳腺癌、甲状腺疾病及糖尿病公开数据集对DPFCM_GF有效性进行验证,收集2019年1月1日至2022年12月31日淮安市第二人民医院收治的756例胃癌和肺癌患者病例数据集,对DPFCM_GF的可用性进行验证,并将分析结果与模糊C均值聚类算法(FCM)以及差分隐私模糊C均值聚类算法(DPFCM)进行对比分析。结果:对于心脏病、乳腺癌、甲状腺疾病及糖尿病公开数据集,DPFCM_GF和DPFCM的最优聚类效果与FCM聚类效果相当;相较于DPFCM,DPFCM_GF迭代时间更快,聚集速度显著,差异有统计学意义(t=4.01、4.71、4.01、12.38,P<0.05)。对于肺癌和胃癌数据集,随着隐私预算ε的增大,DPFCM_GF正确识别率逐渐聚集于91.9%和93.9%,受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)值分别为0.79和0.81;当隐私函数ε为0.1、0.5、1和2(ε<3)时,DPFCM_GF聚类效果显著优于DPFCM,且聚类效果更佳,差异有统计学意义(χ^(2)=12.25、87.12、68.58、7.76,P<0.05;χ^(2)=4.74、43.51、42.47、4.89,P<0.05)。结论:DPFCM_GF是一种有效保护医疗数据隐私的方法,同时也可进行数据分析和挖掘任务,具有一定的研究意义和研究前景。

基于模糊C均值聚类算法的浆液循环泵节能运行优化方法研究

在浆液循环泵运行阶段,受客观应用需求波动的影响,其功耗相对较高。为此,提出基于模糊C均值聚类算法的浆液循环泵节能运行优化方法。在浆液循环泵运行数据特征提取阶段,采用基于无监督的深度学习模型,借助随机初始化的卷积核,对输入的数据进行卷积计算,获取低维空间的特征映射,随后通过反卷积确定浆液循环泵运行参数特征;在节能运行优化阶段,引入模糊C均值聚类算法,通过聚类具有相同特征的数据,将相同聚类内功耗最小的参数作为同类运行工况下的优化结果。结果显示,测试循环泵的功耗虽然会随着通过的最大颗粒粒度的增加而呈稳定增大的趋势,但对应的增幅较小,与对照组相比,其分别在节能程度和节能适应性方面表现出了明显优势。

基于相对熵改进模糊C均值聚类的溢流预警研究

钻井过程中溢流的早期发现非常重要,目前国内外基于人工智能的溢流预警模型普遍使用大量先验知识或训练数据,其准确性、实时性、可靠性完全受限于先验知识和训练数据,文章提出了基于相对熵改进模糊C均值聚类的溢流预警模型,采用相对熵理论改进模糊C均值聚类算法,克服传统模糊C均值聚类时聚类数目由用户主动给出的缺点,并结合溢流故障的发生与立压、套压的变化趋势具有相关性的特点,建立了早期溢流智能预警模型,实现对早期溢流的及时发现。通过对现场数据的仿真分析表明,该预警模型能够通过立压和套压的斜率变化及时准确地判断是否发生溢流。

基于空间模糊C均值聚类和贝叶斯网络的高分一号遥感影像变化检测

在目前经典的变化检测算法中,后验概率空间变化向量分析(CVAPS)方法广泛用于遥感影像的变化检测。然而,基于支持向量机(SVM)的CVAPS法无法有效处理高分一号影像中等分辨率遥感影像中的混合像元问题,且难以有效保证变化检测的精度。因此,本文通过引入空间信息,使用空间模糊C均值聚类(Spatial Fuzzy C Means, SFCM)有效地实现高分一号影像混合像元的分解,并结合简单贝叶斯网络(SBN),提出一种新的后验概率空间变化向量分析法SFCM-SBN-CVAPS。实验结果表明,本文算法的总体精度和Kappa系数均高于基于普通模糊C均值聚类(Fuzzy C Means, FCM)的CVAPS算法,且耗时更短,本文所提出的算法有助于提高遥感影像变化检测的精度和效率。

基于模糊C均值聚类的振冲碎石桩加固地层识别

精准掌握软弱地基的地质信息资料是确定振冲碎石桩施工工艺和控制成桩质量的重要依据。现有地质勘探技术确定地层地质信息的方法存在较大的随机性和离散性,不能获取所有加固区域的地质条件。为了克服传统方法存在的缺陷,依托拉哇水电站振冲碎石桩施工过程实时监控系统采集到的大量桩成孔过程中与地层分类属性相关的数据,通过对大数据进行清洗,选取与地层分类属性相关的进尺深度、速度和电流为特征属性,采用模糊C均值聚类算法对软弱地基进行地层识别研究。结果表明,与传统的K-means算法相比,本文方法对地层分类识别具有更高的准确性和优越性,可实现对地层地质条件的实时研判。研究成果对后续进行振冲碎石桩施工质量合理评价以及振冲碎石桩桩成过程智能化施工等都有重要的指导意义。

基于模糊C均值聚类的二维直流电阻率与射频大地电磁联合反演

为结合直流电阻率(direct current resistivity, DCR)与射频大地电磁(radio-magnetotelluric, RMT)法反演优势,开展了二维DCR与RMT数据联合反演研究。在经典最小结构模型正则化的基础上,采用平衡算子调节两个数据间的权重,引入模糊C均值(fuzzy C-means, FCM)聚类对电阻率模型进行约束,根据数据均方根误差自动调整FCM聚类项的权重,提高了联合反演效果。通过单独反演与联合反演结果的对比,分析了两种方法的反演能力,总结了联合反演的优势。模型试算表明,DCR与RMT数据联合反演得到的电阻率模型较单独反演更接近实际模型,FCM聚类约束的应用可进一步提高联合反演的效果。

面向时间序列的鲁棒性半监督模糊C均值聚类

针对时间序列模糊C均值聚类算法对噪声数据敏感,及其未能将数据中少量已标记数据所包含的监督信息进行有效利用的问题,提出了一种改进的鲁棒性半监督模糊C均值聚类算法。该算法中先使用马氏距离提出一种样本不确定性分析方法,并加入到半监督模糊C均值聚类建模中,以消除噪声点的影响。并改进半监督模糊C均值聚类的部分监督机制来加大已标记数据的监督能力。采用能够弹性度量时间序列相似性的时间扭曲编辑距离代替欧氏距离进行聚类。通过对7组公开的时间序列数据集进行实验对比,结果表明所提算法具有良好的聚类效果。

基于模糊C均值聚类的混合动力汽车典型运行工况构建

为了优化某款混合动力汽车在实际道路工况下的燃油经济性,采用模糊C均值聚类算法构建了其在目标城市下的典型运行工况。与运行工况实测数据相比,其特征参数平均误差为4.22%;速度-加速度联合概率分布吻合较好;试验车型的Cruise仿真模型在典型运行工况下的百公里油耗相对误差为1.89%。此外,将典型运行工况与NEDC、WLTC进行对比。可知,典型运行工况具有平均车速低的特点,体现了目标城市道路工况与现行法规工况之间的差异。

基于改进模糊C均值聚类的图像融合算法

为了更好地突出红外与可见光融合图像中的目标信息,保留更多的纹理细节信息,提出了一种基于非下采样剪切波变换(non-subsample shearlet transform,NSST)域结合脉冲发放皮层模型(spiking cortical model,SCM)与改进的模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)的红外与可见光图像融合算法。首先,用改进的FCM提取源红外图像中的红外目标信息;然后,将得到的红外图像与可见光图像的目标区域和背景区域进行NSST分解,得到各自的高低频子带图像;接着,对得到的不同区域采用不同的融合策略,其中,对于高频背景区域采用SCM模型与改进赋时矩阵进行融合;最后,使用NSST逆变换,得到最终的融合图像。仿真实验证明,与其他方法相比,本文算法得到的融合图像在主观视觉上红外目标信息突出,纹理细节信息丰富,在客观评价上,其信息熵和边缘保留因子达到最优。

基于模糊C均值聚类和梯度提升决策树的护林员评价方法

现有关于基层护林员科学、客观、精准的评价方法的研究十分缺乏,传统的人员绩效评价方法也不适用于护林员巡护情况的评价。本文以中国东南部某县级市的护林员为研究对象,自创1种基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)结果和FCM隶属度以及梯度提升决策树相结合的护林员巡护情况评价方法。首先对护林员巡护情况数据集进行Z-Score标准化处理以提高算法的准确率和效率,其次以里程数、考勤率、耗时数和上报事件数为特征变量,使用FCM对巡护情况数据集进行聚类,确定基准月,并使用隶属度评价得分划定法计算基准月护林员评价得分,再通过梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GBDT)和基准月数据确定研究期内其他月份的护林员评价得分,最后对护林员巡护情况进行综合分析。研究结果表明,该方法可精准、清晰地划定护林员巡护情况评价得分;研究期内护林员整体巡护情况偏差,评价得分≤60分的人数占比较大;常驻护林员在研究期内巡护情况评价得分基本保持不变,偶尔上下波动,毫无提升。本文的方法从实际数据出发,对护林员巡护情况进行针对性的分析,使得护林员管理者可制定科学的管理方案,并以期为护林员巡护情况的评价方法提供新的方向和思路。

基于空间模糊C均值聚类和贝叶斯网络的抗噪声遥感图像变化检测

目前,大部分遥感变化检测算法无法有效处理受高斯、椒盐和混合噪声污染的图像。为了解决这一问题,文章将能够在噪声污染条件下有效分解混合像元的5种基于邻域空间信息的模糊C均值聚类(FCM_S1,FCM_S2,KFCM_S1,KFCM_S2和FLICM)算法分别与简单贝叶斯网络(simple Bayesian network,SBN)相结合,在后验概率空间变化向量分析(change vector analysis in posterior probability space,CVAPS)框架下,实现了5种能够较好地抗高斯、椒盐和混合噪声的遥感变化检测方法。对比实验证明,该文所提出的变化检测算法对高斯、椒盐和混合噪声具有较好的鲁棒性。

基于上下文人工蜂群的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)过度依赖初始中心且易陷入局部最优等问题,提出一种基于上下文人工蜂群的模糊C均值聚类算法(CABCFCM)。首先,引入人工蜂群算法,用来确定FCM算法的初始聚类中心;其次,采用邻域半径和高斯扰动提升人工蜂群算法的局部搜索能力,并引入上下文多臂赌博机提升算法开发能力;最后,将CABCFCM应用到广告分发业务的推荐模型上。仿真实验结果表明,其准确率明显更高、聚类效果更佳。

模糊C均值聚类在网络入侵检测系统中的应用

随着网络规模的快速扩大,网络安全的重要性也越来越受到关注。其所承载的数据量也极其庞大,潜在的网络入侵风险也越来越高,基于此,本文将模糊C均值聚类算法应用到网络入侵行为检测系统当中,并构建了完整的网络入侵检测模型,以改进网络入侵检测系统的检测效率与效果,并为相关网络研究提供一定的参考价值。