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。

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。

面向模糊C均值算法的MAME聚类有效性指标

聚类有效性指标可用来评估聚类结果的有效性,并且帮助判别聚类的类别数。现有的面向模糊C均值算法的聚类有效性指标存在对于类内紧致性的刻画不太到位、对于类间分离性的度量刻画不够准确的问题。为此,基于类内紧致性和类间分离性两个角度着手设计,提出了一种新的模糊聚类有效性指标——考虑最大值和均值的指标(maximum-mean,MAME)。首先,考虑了整个数据集的综合特征,计算分别分为K类和1类的情况的比值,提出了一种新的模糊紧致性度量表达式。其次,引入最大聚类中心距离和平均聚类中心距离,提出了一种新的分离性度量方法。最后,从模糊紧致性度量表达式、分离性度量方法出发,提出了MAME指标。面向5个UCI数据集和6个人工数据集,和9个聚类有效性指标(包括CH、DB、NPC、PE、FSI、XBI、NPE、WLI和I指标)一起进行了对比实验,验证了所提指标的准确性、稳定性,说明了MAME指标的鲁棒性较好。

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。

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。

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。

一种基于模糊C均值聚类小数据量计算最大Lyapunov指数的新方法

在小数据量计算最大Lyapunov指数的过程中,为了减少人为因素识别线性区域带来的误差,提出一种基于模糊C均值聚类的新方法.该方法根据平均发散程度指数曲线的变化特征,利用分类算法进行识别.首先,利用小数据量算法对混沌时间序列进行计算得到平均发散程度指数集合;其次,利用模糊C均值聚类算法对平均发散程度指数集合进行分类,得到不饱和数据;然后,对不饱和的二阶差分数据进行分类,得到零附近波动数据并剔除粗大误差,再对保留的有效数据利用统计方法识别出线性区域;最后,对线性区域进行最小二乘法拟合得到最大Lyapunov指数.为了验证该算法的有效性,对著名Logistic和Hénon混沌系统进行了仿真,所得结果接近理论值.实验表明,所提出的新方法与主观识别方法比较,计算结果更加准确.

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QPSO的模糊C均值聚类算法

针对模糊C均值(FCM)聚类算法存在的缺点,利用量子粒子群优化(QPSO)算法的全局搜索能力,提出了一种新的聚类算法——基于量子粒子群优化的FCM聚类算法(QPSOFCM).QPSOFCM算法先对随机初始点利用QPSO进行优化,然后利用产生的中心点进行聚类,重复上述两步操作直至结果满意为止.新算法可以降低FCM算法对初始点的敏感度,一定程度上避免了FCM算法易陷入局部极优的缺陷.几组数据实验结果表明,与FCM和PSOFCM算法相比,提出的QPSOFCM算法聚类结果更可靠.

结合模糊(C+P)均值聚类和SP-V-支持向量机的TSK分类器

为获得具有模糊规则自适应约简性能和较好的泛化性能的TSK分类器,本文提出了一种结合模糊(C+P)均值聚类(FCPM)算法和SP-V-支持向量机(SVM)分类算法来构建TSK(Takagi-Sugeno-Kang)分类器的方法。该方法首先用FCPM聚类算法对训练数据进行聚类;然后根据聚类结果确定TSK分类器的模糊规则前件中的高斯隶属度函数的中心和宽度参数;最后采用成组稀疏约束SP-V-SVM算法对模糊规则后件参数进行学习,该算法不仅改善了系统的泛化性能,还使系统具有模糊规则自适应约简功能,使得系统更为紧凑。与相关算法在UCI和IDA标准数据集分类实验中的模糊规则数和分类性能对比表明:用提出的分类算法所构造的TSK分类器不仅具有较好的分类性能,而且模糊规则数少,有利于构建更为紧凑的模糊分类系统。

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。

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。

基于FT与超像素模糊C均值聚类的马铃薯病虫害图像识别技术

本文针对马铃薯病虫害区域难以自动分割的问题,提出了一种基于FT显著性检测与超像素模糊C均值聚类(SFFCM)相融合的无监督分割方法。该算法利用FT显著性检测增强梯度图像,并对梯度增强图像进行重构。经过分水岭分割后,对各超像素区域颜色求平均,利用FCM算法聚类得到最终的分割图。实验表明,与SFFCM、SFFCM-SR相比,本文算法分割效果占优。

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。