采用混合策略联合优化的模糊C-均值聚类信息熵点云简化算法

针对传统聚类算法处理点云简化问题时精度低、耗时长且易丢失特征信息等问题,提出了一种基于动态精英自适应混合策略的鹈鹕算法(DEAMPOA)与加权熵法联合优化的模糊C-均值聚类(FCM)信息熵点云简化算法。采用动态自适应种群混合策略,同时融合了精英反向化思路,显著提升了鹈鹕优化算法(POA)的收敛趋势和全局寻优能力,提高了寻找FCM最优聚类中心的成功率;利用DEAMPOA结合加权熵法对FCM进行优化,提高鲁棒性的同时增强了搜索精度,得到较好的聚类结果;在8种UCI标准数据集上与4种算法对比进行聚类性能评估实验,验证了所提方法综合性能优越;将所提方法与信息熵融合,并应用在三维点云KITTI数据集简化中。实验结果表明:与包围框简化法、随机采样简化法和特征选择简化法对比,所提方法全局误差简化前后点集之间平均欧式距离(MED)指标分别降低了2.25%、6.93%、5.74%,点云简化效果最优且运行速度满足要求。

噪声鉴别C均值聚类的滁菊花茶品质等级鉴别研究

近红外光谱检测技术可以通过探测近红外区域的光谱特征,反映所测样品内部有机物化学成分和结构信息。在分析物质成分时,近红外光谱通常会涉及到大量的波长数据,因此其维数往往比较高。同时,光谱会出现重叠和冗余等现象,会影响模型的性能。提出一种噪声鉴别C均值聚类(NDCM)算法。NDCM将一种快速广义噪声聚类(FGNC)和模糊线性判别分析(FLDA)相结合,可实现模糊聚类过程中进行数据鉴别信息的提取和数据空间维度的压缩,以达到更高的聚类准确率。对滁菊花茶近红外光谱数据进行模糊C均值聚类(FCM)得到的模糊隶属度和聚类中心作为噪声鉴别C均值聚类(NDCM)的初始模糊隶属度和初始聚类中心,使NDCM具有聚类速度快,准确率高等优点。FCM算法对光谱噪声数据敏感,而NDCM算法在处理含噪声的光谱数据时能够表现出较好的性能。该研究选取特级滁菊、一级滁菊、二级滁菊三种品质等级的滁菊花茶作为实验样本,共计240个样本。实验使用便携式近红外光谱仪(NIR-M-F1-C)采集滁菊花茶的近红外光谱数据。用Savitzky-Golay滤波和多元散射校正(MSC)对滁菊花茶近红外光谱进行预处理,以减少光谱中掺杂的噪声和重叠信息。通过主成分分析(PCA)对采集到的400维光谱数据进行维度压缩降至6维。该研究使用线性判别分析(LDA)提取滁菊花茶光谱数据中的鉴别信息,并将数据空间维度进一步转换为2维。分别用FCM,FGNC和NDCM三种算法对处理后的数据进行聚类分析,以实现对滁菊花茶的准确分类。实验结果显示:当权重指数m=2.5时,FCM,FGNC,NDCM的聚类准确率分别为92.42%,98.48%,100%。NDCM聚类时间略长于FGNC。FCM算法需要进行27次迭代才能收敛,而FGNC算法和NDCM算法分别只需要13次和10次迭代就能达到收敛。采用近红外光谱技术结合MSC、Savitzky-Golay滤波、PCA、LDA和NDCM算法,建立了一种精准鉴别滁菊花茶品质等级的聚类模型。

基于改进K均值聚类的语音情感识别深度学习方法

针对当前语音情感识别(Speech Emotion Recognition, SER)方法中准确性低和时间复杂度高的问题,提出一种基于改进K均值聚类的语音情感识别深度学习方法。采用改进的K-均值聚类算法从整个音频信号中选取反映情感特征的关键片段;使用短时傅里叶变换将所选序列转化为一个谱图;利用深度残差模型ResNet和深度双向长短时记忆Bi-LSTM网络从空间和时间上学习表征谱图中与情感相关的隐藏特征,基于Softmax分类器获得最终的情感分类。实验结果表明,所提方法比其他识别方法具有明显的优势,在改善情感识别率的同时,降低了模型的处理时间。

基于高斯滤波与均值聚类的异质多源传感器数据加权融合

异质多源传感器之间工作频率存在差异,导致数据之间的一致性较差,加权融合后的观测误差较大,因此提出基于高斯滤波与均值聚类的异质多源传感器数据加权融合方法。采用高斯滤波对异质多源传感器数据空间单元格进行划分,建立基于单元格的最佳连通域,保留传感器内部数据,完成传感器数据的高斯滤波平滑处理。引入均值聚类对异质多源传感器数据进行一致性处理。通过免疫粒子群搜索最优权重和参数,利用最优权重和参数完成异质多源传感器数据加权融合。仿真结果表明,所提方法能够降低融合后传感器数据的观测误差与均方误差,观测误差与均方误差最小值均为0.002。因此,说明所提方法提高了融合后异质多源传感器数据的可利用性。

基于二分K均值聚类算法的电子档案存储技术

为实现电子档案高质量安全存储,提出基于二分K均值聚类算法的电子档案存储技术。由档案所有者挑选适合自己档案的存储机构,在存储机构工作人员帮助下,使用基于二分K均值聚类算法的图像优化方法优化待存储的电子档案。将优化后的电子档案发送给星际文件系统,由档案存储机构予以保存并返回唯一Hash指纹,操作完成后通过公钥密码算法实施数字签名操作,并由档案所有者对数字签名结果实施合理验证,验证通过后生成最终的电子档案及数字签名,发送给以太网区块链完成存储。实验结果表明,所提技术可较好存储电子档案,能够有效提升电子档案文件存储的安全性和稳定性,极大程度节省电子档案存储空间。

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。

基于改进模糊C-均值聚类的陆上风电场集电线路回路划分与拓扑结构优化

【目的】在“双碳”目标以及我国能源结构加速转型的双重驱动下,风电产业规模不断快速增长,亟须降本增效以应对平价上网压力。集电线路的造价在投资中占比较大,存在可观的优化空间。为了降低投资成本,提出了一种改进模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法。【方法】利用改进FCM聚类算法对陆上风电场集电线路回路进行划分。该算法综合考虑了方位角与欧式距离,以保障回路间线路不交叉,并使相邻机组聚集到同一回路;引入机位到聚类中心距离的修正因子,通过调节其数值限制回路容量。在回路划分的基础上,利用动态Prim算法对各回路进行集电线路优化选线。最后,通过某陆上风电场算例验证方法的有效性。【结果】与只考虑方位角的聚类方法相比,考虑方位角和间距的改进FCM算法优化效果更好,单回、双回连接对应的集电线路总造价分别降低了2.6%和5.4%。【结论】所提算法能够有效降低集电线路的总造价,具有一定的应用价值,可为风电场集电线路设计提供参考。

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。

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。

基于改进K均值聚类的光谱重建训练样本选择研究

光谱反射率重建过程中,训练样本的选择方法及样本容量与重建精度密切相关,寻找一种高效的训练样本选择方法是光谱重建的目标之一。K均值聚类计算复杂度小,计算效率高,但因聚类初始值选择的随机性,以及离群点的影响致使聚类结果不稳定,进而影响光谱重建的精度。基于此,提出了一种改进K均值聚类的训练样本选择方法。首先,将训练样本集的几何中心作为聚类中心的初始值;其次,基于高斯函数构建样本空间分布概率密度函数,并以欧几里德(欧式)距离作为其他聚类中心的度量依据;最后,在训练样本集中,基于簇内平方差度量光谱反射率样本间的相似度,将每个聚类子集中与中心距离最近的样本作为训练样本。为验证该方法的有效性,通过主成分分析法进行光谱重建。实验结果表明,所提的方法相较于传统的方法,光谱重建精度有一定的提高,重建光谱的平均均方根误差小于4%, CIE DE2000色差小于3.756 7。提出的改进的K均值聚类的训练样本选择方法,能够一定程度上提高了光谱重建精度,基本满足复制再现图像的要求。

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。

基于改进K均值聚类的光伏板缺陷检测方法

为了能够对光伏组件热斑部分准确地识别和提取,提出了一种基于HSV空间模型的改进K均值聚类图像处理方法。首先,将红外图像进行HSV空间转换和双边滤波处理,去除噪声并提高图像对比度;其次,使用高斯核函数估计实现图像灰度概率密度函数提取,并以此获取初始聚类中心;最后,利用先验知识对图像进行K均值聚类,提取和量化热斑缺陷。研究结果表明,该方法能够快速地检测定位热斑位置并统计出光伏板损坏程度,具有较高的精度以及较好的灵敏性和稳定性。

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。

改进K均值聚类下铣床轴承沟道磨损检测研究

针对铣床轴承沟道磨损检测精度较低的问题,提出改进K均值聚类下铣床轴承沟道磨损检测方法。通过UT372手持式光电速度仪与MPU-605压电加速度仪,采集铣床轴承沟道磨损数据。根据最远最近原则,初步选取数据集的聚类中心。使用欧氏距离计算出数据集各点间的距离与所有数据的平均距离,并结合交叉验证确定聚类中心的两个阈值。引入Canopy算法改进K均值聚类,确定全局最佳的聚类中心,从而实现铣床轴承沟道磨损的智能检测。试验结果表明,改进K均值聚类算法在铣床轴承沟道磨损检测中,迭代次数固定为15次、Jaccard系数极其接近1。该方法能够显著提升聚类的计算速度和稳定性,可识别不同铣床轴承沟道磨损故障类型,且检测精度高。

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k-均值聚类算法的高层建筑表面风压分区研究

为分析高层建筑表面的风压特征和关键区域,以高宽比为4∶1的高层建筑风洞试验模型为对象,采用k-均值聚类算法,对0°风向角下模型各个面的风压测压管时程数据进行分析,研究结果表明:建筑左、右侧面以强烈的负压为主导,且角点附近存在负压极值;k-均值聚类算法可以有效地识别不同表面风压场的特征,风压的聚类结果与平均风压系数的分布较为吻合,且能得到代表性的风压测压管。

基于近邻传播聚类-K均值聚类的工业用户用电模式挖掘方法

为了充分发挥用户负荷的可调节潜力,提出了一种基于近邻传播聚类-K均值聚类的工业用户用电模式挖掘方法。首先,比较K均值聚类和近邻传播聚类-K均值聚类的优缺点。在工业用户的选取上,选择最佳聚类数均为3的工业用户负荷数据作为被分析对象以便聚类,借助MATLAB工具对用户负荷数据进行聚类,得到了3组所需的聚类中心,再绘制成曲线以便观察和后续提取特征指标。

基于模糊C-均值聚类算法的动态等值研究

近年来,随着特高压交直流输电线路的不断建立,需要准确地模拟交直流大电网故障期间的暂态特性已十分困难。电磁暂态仿真计算结果较为准确,但计算量太大,因此需要在计算前对被仿真网络进行动态等值。本文首先介绍了模糊C-均值聚类算法(FCM)及基于物理等效的动态等值计算方法;然后,提出了基于模糊C-均值聚类算法的动态等值计算方法及其流程图。最后,对某区域进行FCM机组分群,并进行动态等值计算,结果表明,采用基于FCM的动态等值方法,等值前后的动态特性基本一致,该方法具有良好的实用性。