非局部降噪快速模糊C-均值聚类算法

传统的模糊C-均值聚类算法未利用图像的空间信息,在分割迭加了噪声的MR图像时分割精度较差。采用了既能有效去除噪声又能较好地保持图像边缘特征的非局部降噪方法,结合基于图像灰度直方图聚类分析的快速模糊C-均值聚类算法,得到了一种具有较高分割精度的图像快速分割算法。通过对模拟图像、仿真脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验,表明提出的新算法比已有的快速模糊C-均值聚类算法有更精确的图像分割能力。

软硬结合的快速模糊C-均值聚类算法的研究

讨论的是对模糊C-均值聚类方法的改进,在原有的模糊C-均值算法的基础上,提出一种软硬结合的快速模糊C-均值聚类算法。快速模糊C-均值聚类算法是在模糊C-均值聚类算法之前加入一层硬C-均值聚类算法。硬聚类算法能比模糊聚类算法以高得多的速度完成,将硬聚类中心作为模糊聚类中心的迭代初值,从而提高模糊C-均值聚类算法的收敛速度,这对于大量数据的聚类是很有意义的。用数据仿真验证了这种快速模糊C-均值聚类算法比模糊C-均值算法迭代调整过程短,收敛速度快,聚类效果好。

基于时间颜色特征及快速模糊C-均值聚类的多人跟踪方法研究

首先用一种改进的背景减除方法检测行人的运动轮廓;然后将检测出的行人的轮廓区域分割成代表单人的轮廓区域;再用快速模糊C均值聚类的算法提取每个人的颜色特征;最后利用点特征和颜色特征对多人进行跟踪,并且在跟踪的过程中利用时间颜色权值来消除噪声对颜色信息干扰。实验结果表明,在基于点特征跟踪的系统中结合时间颜色特征能有效地解决多人跟踪的问题,并提高了跟踪的鲁棒性。

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。

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。

基于快速鲁棒模糊C有序均值聚类的苗族服饰图像分割算法

苗族服饰图像具有绣线纹理复杂、色彩形状多样等特征,针对模糊C有序均值(Fuzzy C-Ordered-Means,FCOM)聚类算法在进行苗族服饰图像分割时,存在耗时长、分割效果不理想的问题,提出了一种快速鲁棒模糊C有序均值聚类算法。在FCOM算法基础上加入了竞争学习的思想,通过构造新的隶属度约束函数,对像素点进行更加强制清晰的划分,提高图像像素定位的准确性,从而加快算法的收敛速度。结果表明,本文算法在图像分割过程中能有效地降低异常值的影响,获得更加准确的分割结果。该算法在Jaccard相似系数、分割精度、Dice相似系数、模糊划分系数及模糊划分熵等性能方面均优于其他几种模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法,且分割时间与迭代次数也优于FCOM算法。

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。

基于超像素快速模糊聚类的印刷品图像分割方法

针对当前彩色印刷品色差检测过程中效率低、复杂性高等问题,提出了一种基于超像素快速模糊聚类的印刷品图像分割方法(SFFCM)。先用简单线性迭代聚类(SLIC)算法将图像分割为紧密相邻的超像素区域。每个超像素区域被视为一个独立的聚类单元。随后,将模糊C均值聚类(FCM)算法应用于超像素的归属关系计算中,即引入隶属度值,允许超像素归属于多个聚类中心,并通过权衡归属度值来实现模糊聚类。实验结果表明,相对于其他算法,本文方法在保持良好实时性的同时,实现了较好的分割效果,有效平衡了算法复杂度与分割效果之间的关系。

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。

基于模糊均值聚类的继电保护二次回路故障检测方法

继电保护二次回路涉及众多线路和设备,故障检测效率较低,为此,设计一种基于模糊均值聚类的继电保护二次回路故障检测方法。采集继电保护二次回路的状态数据,应用模糊均值聚类算法来处理这些数据,通过算法的智能分类功能,将具有相似特征的故障模式准确归类;基于分类后的故障特征,构建二次回路故障检测模型,通过模型的输出结果,实现对继电保护二次回路故障的精准定位。结果表明,基于模糊均值聚类的继电保护二次回路故障检测方法的故障检测效率均在94%以上,波动不超过1%,证明设计方法检测效率较高,能有效实现继电保护二次回路故障检测。

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。

基于模糊C-均值聚类的时序概率潮流快速计算方法

为衡量光伏出力与负荷的时序变化特性对电力系统运行状态的影响,基于模糊C-均值聚类算法提出一种时序概率潮流快速计算方法。将一天分为24个时段,采用自适应扩散核密度估计法分别建立光伏出力与负荷的概率密度分布模型,提高概率模型局部适应性,并通过Copula理论描述二者之间的相关关系;利用模糊C-均值聚类法划分光伏出力与负荷场景,利用场景聚类中心与场景发生概率代替蒙特卡洛模拟过程进行概率潮流计算,大幅减少计算次数。基于我国西北某地实际测量数据和IEEE 30节点系统进行仿真分析,结果表明所提方法能在保证准确性的前提下,提高时序概率潮流的计算速度。

基于模糊聚类和改进Densenet网络的小样本轴承故障诊断

针对实际中轴承的故障数据少难以满足深度学习数据大量训练模型的要求,利用卷积神经网络的微小特征提取优势和模糊聚类不需要训练即可完成分类的特点,提出了一种基于模糊聚类和改进Densenet网络的小样本轴承故障诊断方法。首先将预训练微调的Densenet网络去掉分类只保留特征提取层,设计一个维度自适应全局均值池化层(GAP)代替全连接层(FC),其次利用模糊聚类代替Densenet网络的softmax分类层,不需要训练即可完成分类。实验结果表明:该算法利用小样本数据训练网络中的GAP参数,模型需要的训练样本大大减少,诊断时将轴承时域图像输入到网络中,在GAP层输出1 920个特征数据,不同故障状态的特征数据构建特征向量矩阵,利用模糊聚类方法求得模糊相似矩阵和模糊等价矩阵,当置信因子从大到小变化时,由对应布尔矩阵得到动态聚类图,从而实现轴承故障分类。

一种快速的模糊局部C-均值聚类分割算法

针对模糊局部C-均值聚类算法计算复杂度高且对大数据样本集进行聚类时极为耗时的特点,提出了快速的模糊局部C-均值聚类分割算法。该算法将目标像素点与其邻域像素点构成的共生矩阵引入模糊局部C-均值算法,得到新的聚类隶属度和聚类中心表达式。对像素分类时,利用邻域像素隶属度进行滤波处理,进一步改善了算法的抗噪性。实验结果表明,该算法满足了图像分割有效性的需求,相较于模糊局部C-均值聚类算法,该算法具有更好的分割性能和实时性,能更好地满足实际场合图像分割的需要。