优化模糊C均值聚类的台区用户用电特征分析方法

精准的用户特性分析方法是配电网模型计算与电力服务制定的重要基础之一,为克服现有配电台区多样性用户划分的数量选择与特征选择难题,提出一种优化模糊C-均值聚类的用户用电特征分析方法。利用优化的模糊C-均值算法实现聚类分析,通过聚类中心建立特征模型,从而获知多样化场景下配电台区用户特性。在聚类过程中,通过蜜獾算法优化选取模糊C-均值聚类初值,来应对易局部最优的难题,找到目标函数最小的结果;利用指标自适应极小值的原则选取最佳聚类数,使聚类中心代表性更强。通过天津地区的典型案例获取用户用电特征,实现聚类目标函数与结果综合性评价指标最优的目的。

基于截断技术的鲁棒模糊C均值聚类

[目的]直接利用模糊C均值(FCM)对原始数据进行聚类,容易导致聚类结果受到噪声和离群点的影响,但通常利用松弛技术对样本点模糊隶属度或空间位置关系进行松弛的解决方法只能降低,而无法完全剔除噪声和离群点的影响.为了解决这个问题,提出了基于截断技术的鲁棒模糊C均值(TRFCM)聚类算法.[方法]基于模糊局部信息C均值(FLICM)聚类模型,通过引入截断技术,提出TRFCM算法.该算法的主要思路为:(1)利用FLICM,在学习数据聚类结构的同时保留样本点的局部邻域结构;(2)基于FLICM的聚类结果动态调整原始数据,使其满足期望的聚类结构;(3)将聚类结构特征学习与原始数据的调整(即截断掉部分样本点),统一在一个优化框架中,从而实现组合最优化.将TRFCM算法与近年来相关算法进行比较以检验TRFCM的参数敏感性、收敛性、鲁棒性、时效性等性能.[结果]实验包括5个部分:参数敏感性与收敛性分析、鲁棒性检验、图像分割实验、Benchmark数据集实验和各算法计算时间对比实验.在参数敏感性和收敛性分析中,TRFCM算法在合适的范围内对参数不敏感且在大多数情况下可以获得良好的聚类效果.同时,算法对各数据集的聚类均可以在20轮迭代内收敛.在鲁棒性检验中,TRFCM的准确率是81.55%,较FLICM高出9.71个百分点,聚类结果更接近于真实数据分布,这证明了TRFCM对噪声具有良好的鲁棒性.在图像分割实验中,各对比算法对图像的划分在一定程度上都不够准确,部分算法出现了环境划分不完整、不同的部分错分到相同类中、不同的类之间发生重叠等问题.而TRFCM均规避了这些问题,取得了良好的聚类结果.在添加了均值为0、方差为0.05的高斯噪声的图像分割实验中,TRFCM算法对噪声干扰的抑制效果最优.在Benchmark数据集上,对Banknote Authentication、Wine、COIL20、WarpPIE10P、Yale和USPS数据集进行聚类分析,TRFCM在ACC、NMI与purity三种评价指标上都取得了优于其它对比算法的得分.在算法时效性的实验中,在相近的时间内,相较对比算法TRFCM能够获得更好的聚类效果.[结论]将截断技术引入到模糊聚类算法中,可实现对原始数据的动态调整,剔除噪声和离群点对聚类过程的干扰,从而保留更多对聚类有利的数据细节.基于该思路,利用截断技术以相似的方式对以往其他经典的模糊聚类模型进行改进,可以得到一系列的优化算法,为未来的研究提供新的方向.

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。

基于改进局部信息的模糊C均值MR图像分割

为了确保模糊C均值(FCM)在分割磁共振图像时能取得更好的分割结果,在基于局部信息的模糊C均值算法(FLICM)框架下,对邻域项进行改进,提出一种新的FLICM算法。首先,使用非局部均值滤波对原图像进行处理生成附加图像,根据附加图像信息和原始图像信息定义像素一致性系数,再对像素点的含噪情况进行衡量,避免含噪像素对邻域项产生过大影响。然后,构造一个中心像素与邻域像素差异性系数,用于衡量邻域像素的灰度差,并与像素一致性系数相结合建立像素相关系数,从而更有效地计算邻域像素的相关性。最后,使用像素相关系数构造新的模糊因子并与FLICM算法相结合,得到改进的FLICM算法。通过与3种算法在不同图像上的比较表明,该算法能得到更准确的分割结果。

基于线性优化模糊C均值算法和人工神经网络的光照传感器布局方法

针对目前光照传感器的布局方式计算量大、能耗高,易受人为因素的影响,难以准确地预测室内日光强度等问题,该文提出一种基于线性优化模糊C均值算法(LOFCM)和人工神经网络(ANN)的光照传感器布局方法。LOFCM算法利用线性优化(LO)稀疏权重矩阵后,使用模糊C均值(FCM)筛选数据,确定工作面光照传感器布局。随后,使用ANN分别训练工作面光照传感器测量值与4组辅助光照传感器测量值之间的非线性数学模型。实验结果表明,该文提出的基于LOFCM算法在保证计算工作面平均照度和均匀度准确的情况下,工作面光照传感器的数量比对比方法减少了37.5%。此外,在4组辅助光照传感器布局中,墙壁和窗户布局方式具有较好的预测精度,为预测室内日光强度提供了更加准确的预测方式。

基于IHBA优化模糊C均值的三维WSN分簇路由算法

针对分簇路由算法在三维场景下能量消耗大、网络生存周期短的问题,提出了一种基于改进蜜獾算法优化模糊C均值的三维无线传感网分簇路由算法IFCRA。IFCRA分别对网络成簇、簇首选举以及数据传输阶段进行了优化。首先,采用改进蜜獾算法优化模糊C均值算法,解决模糊C均值易陷入局部最优的问题,并综合节点的距离和能量特征划分拓扑结构。其次,结合簇内节点的能量和相对距离构建最优簇首函数,平衡簇首负载。最后,采用自适应传输机制寻找中继节点,综合节点距离和能量构建最优传输路径函数,采用改进蜜獾算法进行寻优,均衡数据传输能耗。仿真结果表明,IFCRA在三维异构场景中分簇合理、能耗均衡且生存周期长。

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。

CRM中的模糊C均值(FCM)客户聚类算法研究

客户关系管理(CRM)中的客户聚类分析是一个新的研究领域,属于数据挖掘的应用范畴.CRM利用数据挖掘技术发现客户数据背后隐藏的、有用的、未曾预料的知识.包括利用聚类方法划分顾客类别.本文提出用模糊C均值(FuzzyC Means,FCM)聚类算法作为客户聚类的方法,得到不同客户群的聚类中心以及客户的隶属度矩阵,为客户群的特征分析提供了量化依据.并采用Matlab6.1为计算工具,最后给出了一个聚类分析实例.实验证明,本文采纳的方法可以得到满意的客户聚类结果.

一种改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法

模糊C-均值(FCM)聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小,鉴于遗传算法(GA)的并行全局搜索能力,文章将遗传算法引入进来对FCM聚类算法加以改进,并对所提出的新算法与经典算法的迭代步数和运行时间进行比较。实验结果表明:该算法与FCM聚类算法相比收敛速度更快,迭代步数更少。

模糊C-均值(FCM)聚类法与矢量量化法相结合用于说话人识别

该文提出了一种将模糊C-均值聚类法与矢量量化法相结合进行说话人识别的方法。该算法将从语音信号中提取的 12阶 LPC(线性预测编码)倒谱系数作为待分类样本的 12个指标,先用矢量量化法求出每个说话人表征特征参数的码书,作为模糊聚类算法的聚类中心,最后将待识别的特征矢量以得到的码书为聚类中心,进行聚类识别。该算法所使用的特征参数较少,计算比较简单,但识别率较矢量量化法高。

优化初始中心的模糊C-均值(FCM)算法

文章针对模糊C-均值(FCM)算法对初始中心敏感的缺点,通过计算样本的权重,提出基于权重的初始中心选取算法,选取有代表性的样本作为初始聚类中心,给出优化初始聚类中心的FCM算法。与传统算法比较,改进算法可以得到较稳定的结果,并且提高了聚类的准确率;实验证明了改进算法的有效性。

基于FCM和EO-SVM水轮机尾水管压力脉动特征识别

为有效识别水轮机尾水管压力脉动特征,提出了一种基于模糊C均值聚类、平衡优化器算法与支持向量机的识别方法。该方法首先采用平衡优化器算法优化SVM的惩罚因子和核函数以获得更好的SVM参数组合,构建EO-SVM识别模型以实现其在水轮机尾水管压力脉动特征识别中的应用。然后采用模糊C均值聚类算法将待分类的压力脉动特征进行初始聚类,将其分为四类,并依据聚类结果选择最靠近每类中心的样本作为EO-SVM模型的训练样本。将SVM和EO-SVM两种模型的识别分类结果进行比较,验证了所提EO-SVM模型的有效性。

基于FCM-LSTM的光热发电出力短期预测

对光热电站的出力进行短期预测,可以有效应对太阳能随机性和波动性带来的影响,为电网调度做好准备.该文以青海某光热电站为例,首先使用模糊C均值聚类算法对预处理后的实验数据进行分类,然后通过分析不同聚类类型下出力和气象数据中各因子间的关联程度,充分挖掘出数据间的关系,确定不同类型预测模型的输入变量,进而构建出不同类别下的长短期记忆神经网络预测模型.结果表明,与传统长短期记忆神经网络模型、BP神经网络模型、支持向量机模型和随机森林模型的预测结果相比,基于模糊C均值聚类的长短期记忆神经网络预测模型效果良好,大幅减少了预测误差,验证了该预测模型的有效性.

基于MS-FCM算法的船体板熔池图像处理技术

熔池的图像处理与特征提取技术是船舶熔化极气体保护焊(gas metal arc welding, GMAW)智能化焊接质量监控的重要内容,针对船体板GMAW焊接过程中的烟雾大、飞溅多等不稳定特性导致熔池图像采集模糊、边缘提取困难等问题,提出一种基于均值漂移(mean shift, MS)优化模糊C均值聚类(fuzzy c-means, FCM)的图像处理算法.在优化设计焊接动态视觉传感系统中,以最大化保证图像信息采集清晰度的基础上,利用MS算法获取超像素图像以解决FCM算法对噪声的敏感性,同时在FCM算法上引入加权邻域窗口,以增强MS-FCM算法的鲁棒性,来克服烟雾、飞溅、弧光等噪声影响,进而完成图像分割与边缘提取.最后,设计出关于FCM、空间约束模糊C均值聚类(fuzzy c-means with spatial constraints, FCM_S)、加强型模糊聚类(enhanced fuzzy c-means, ENFCM)和模糊局部信息C均值聚类(fuzzy local information c-means clustering, FLICM)算法的4种不同图像处理方法,并与MSFCM优化模型进行边缘分割效果对比,获取几种方法所提取的熔宽,验证熔池几何特征的提取精度.结果表明,MS-FCM算法在船舶焊接熔池图像处理方面能有效抑制噪声干扰,平滑信息,达到较高的提取精度.

基于FCM-DEA评价模型的高速公路路面养护决策优化方法

运用科学方法客观评价不同路段的养护效果,进而优化高速公路养护方案,是降低路面养护成本、提高路面养护效率的有效途径。为建立定量评价路段养护效果的科学评价体系,提出了一种FCM-DEA评价模型,运用模糊C均值(FCM)聚类方法对路段进行聚类,再以路段的单位面积养护费用作为投入指标,以养护后路面损坏状况指数的变化值作为产出指标,使用数据包络分析(DEA)方法评价不同类别路段的养护效果。基于评价结果,以最大化养护效益为优化目标,建立了高速公路路面养护方案优化模型,辅助决策需要养护的路段。实例证明,由于综合考虑了养护效果和资金投入这2个养护决策过程中的关键因素,应用基于FCM-DEA评价模型的高速公路路面养护决策优化方法能得到养护成本更低、养护效益更佳的养护方案。

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。

基于模糊c-均值(FCM)聚类算法的给水管网压力监测点优化布置

利用模糊c-均值(FCM)聚类算法,并结合EPANET软件,对给水管网水力模型进行了水力计算,在不同聚类类别数c值的划分下,以某市给水管网为对象,对其给水管网中节点流量变化的压力监测点进行了优化布置,以有效监测管网漏失和爆管事故.