基于模糊核聚类的鲁棒性基础矩阵估计算法

提出一种基于模糊核聚类的鲁棒性基础矩阵估计算法。算法提取匹配点的余差作为特征,利用核函数将一维非线性可分特征映射到高维可分空间,在高维特征空间利用模糊均值分类将匹配点分为内点集和外点集;用高斯函数分别对已分类的内点集和外点集进行建模,定义并计算两类高斯分布的可分性判定值;判断该判定值是否收敛,如未收敛则以内点集作为初始值重新迭代计算。模拟数据和真实数据的基础矩阵估计实验表明,本文算法在计算效率和精度上均优于经典的随机抽样一致性算法。

基于灰度-梯度共生矩阵和模糊核聚类的振动图形识别方法

以往复机械振动参数图形为对象,提出了基于灰度-梯度共生矩阵和模糊核聚类的振动图形识别方法。利用灰度-梯度共生矩阵直接提取振动参数图形中的特征信息,将得到的纹理特征参量作为样本输入空间,通过Mercer核把输入样本映射到高斯特征空间后,在高维特征空间中进行聚类,从而实现往复机械故障智能诊断。实验结果表明,该方法可以获得较高的诊断精度,具有一定的可行性和有效性。

基于遗传模糊核聚类的图像分割

针对红外图像的特点和模糊聚类算法对噪声、初始聚类中心敏感等问题,提出一种遗传模糊核聚类算法.该算法对红外图像像素灰度值进行全局的聚类分析并计算最优的聚类中心和隶属度矩阵,根据聚类结果和最大隶属度原则进行红外图像分割.通过实验验证,文中算法能较好地分割含高斯噪声、背景简单或复杂的红外图像.

基于模糊核聚类和支持向量机的鲁棒协同推荐算法

该文针对现有推荐算法在面对托攻击时鲁棒性不高的问题,提出一种基于模糊核聚类和支持向量机的鲁棒推荐算法。首先,根据攻击概貌间高度相关的特性,利用模糊核聚类方法在高维特征空间对用户概貌进行聚类,实现攻击概貌的第1阶段检测。然后,利用支持向量机分类器对含有攻击概貌的聚类进行分类,实现攻击概貌的第2阶段检测。最后,基于攻击概貌检测结果,通过构造指示函数排除攻击概貌在推荐过程中产生的影响,并引入矩阵分解技术设计相应的鲁棒协同推荐算法。实验结果表明,与现有的基于矩阵分解模型的推荐算法相比,所提算法不但具有很好的鲁棒性,而且准确性也有提高。

基于核模糊聚类的机织物组织自动识别

基于数字图像处理技术,采用无监督的模式识别方法,实现机织物组织的自动识别。首先,采用改进的Hough算法对织物图像纱线进行倾斜检测,对于存在倾斜的纱线采用图像错切变换进行相应的校正。并按图像的经、纬向灰度投影曲线实现织物组织点的定位。然后,根据灰度共生矩阵对组织点图像进行纹理特征的提取。为了减少纹理特征间的冗余量,对组织点特征进行主分量分析,提取最有意义的子特征。最后,采用无监督的核模糊C均值聚类对组织点进行分类识别。结果表明,采用的算法能够实现简单的机织物组织的准确识别,并输出对应的组织图。

基于模糊综合聚类的土环境污染评价

将模糊聚类最大矩阵元原理与模糊决策中的综合评判法相结合,建立了模糊综合聚类法,对地下土体污染程度进行最优评判,并且对污染因子进行分类,为治理土体污染提供了依据。利用模糊综合聚类法对中国北方某城市土体污染程度进行了分类与评判,得到较满意的结果。

一种基于集合划分的鲁棒性自适应模糊聚类分割算法

模糊C均值算法(FCM)是图像分割最常用的算法之一,这种方法需要提前确定初始聚类中心和聚类数.为此,提出了一种新的自适应模糊聚类算法(AFCM),AFCM算法中构造的观察矩阵、判断矩阵和集合划分可以自动确定合适的聚类数.为了得到更好的图像分割效果,采用核距离作为相似性度量,提出了一种鲁棒性自适应模糊C均值算法(RAFCM).实验结果表明,与FCM算法相比,AFCM和RAFCM算法不仅能自动地确定聚类数目,还可以得到更好的图像分割质量.

基于对称非负矩阵分解的复杂网络模糊聚类

用最优化算法逼近网络特征矩阵以获取网络的降维描述是网络团模糊聚类的一个重要途径;在最优化算法设计上,多余约束会过滤掉有意义的拓扑信息;以提高模糊聚类精度为目的,以引入新的点团关系度量为基础,建立了一个约束更少的最优目标函数,并用一种对称式矩阵分解算法实施逼近;新度量中保留了更多网络拓扑信息,所得聚类结果较传统的模糊隶属度更为精确,在两种计算机模拟网络上的实验证明了该方法能提高网络聚类精度,在两个真实网络上的实验也获得了很好的效果。

酿酒葡萄的等级判别方法研究

针对酿酒葡萄分类问题,在没有明确分类情况下,提出模糊C均值聚类和自主神经网络算法,在已知葡萄酒质量评分结果的前提下,首先对酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒质量的数据进行极差归一化处理;运用模糊C均值聚算法得到分类隶属度矩阵和分类中心,并用自主神经网络无监督的学习方式成功地将酿酒葡萄分为三个等级,可以作为葡萄酒生产的参考。

核模糊C均值聚类算法优选BDS-3三频组合观测值

目前对全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)三频组合观测值优选的研究,主要集中在全球定位系统(global positioning system,GPS)和北斗二号(beidou navigation satellite system,BDS-2)上,对BDS-3的研究相对较少。为克服以往聚类优选算法中存在的仅适用于类球形簇、聚类数目和初始聚类中心的确定主观性强、对离群点敏感、易陷于局部最优等不足,提出一种改进的核模糊C均值聚类算法,引入核函数与抑制离群点的新距离度量,基于多类广义核极化准则优化核参数,用改进爬山法确定聚类数目与初始聚类中心。然后,以模糊C均值聚类算法为对照进行了对比实验,在短、长两种基线下分别解算组合模糊度。通过对优选所得代表性组合的模糊度固定成功率进行对比分析,验证了该算法的可行性与算法改进的有效性。

基于判断矩阵的专家模糊核聚类组合赋权方法

研究群决策中专家赋权问题,实际决策问题中,由于客体信息自身存在的不完备性和不确定性以及人们描述过程中的模糊性,更适合采用模糊聚类的分析方法,为此提出一种基于判断矩阵的专家模糊核聚类赋权方法,该方法运用模糊核聚类理论对专家排序向量进行分类,根据分类结果、判断矩阵一致性和排序向量的熵对各专家进行组合赋权,算例表明,所提出的方法是可行且有效的。

模糊聚类中的模糊等价矩阵

在模糊相似关系方程Ｘ２＝Ｘ的分解构造理论基础上，用泛函分析方法证明了与给定的模糊相似阵距离最近的最优模糊等价阵的存在性与局部唯一性；还证明了局部最优模糊等价阵与给定的相似阵之间的数值关系．另外还讨论了传递闭包与最优模糊等价阵之间的关系．最后给出了传递核的概念。

混合互补判断矩阵一致性研究

给出混合互补判断矩阵一致性的定义和判别加性一致性的方法.定义了核算子、核矩阵,对带有精确数、三角模糊数和梯形模糊数的混合互补判断矩阵给出基于核矩阵的一致性调整方法,调整量可以是精确数也可以是模糊数.最后给出一个应用实例.