基于ISODATA空间镶嵌聚类的流域生境质量演变--以河南省黄河流域周边城镇为例

基于空间异质性原理和大量实证研究结果认为,在生境质量评估过程中,使用空间镶嵌分类代替土地利用/覆被分类可以更加完整地捕捉土地空间组分、结构与生态功能差异。以河南省黄河流域周边城镇为研究区,提出以ISODATA聚类为核心的空间镶嵌分类框架,并将分类结果用于InVEST生境质量模型评估过程,最终探讨研究区2000—2020年生境质量演变的整体与样带特征。结果显示:研究区拥有5类支柱性和6类过渡性空间镶嵌类型,各类空间的演变体现出建设用地等扩张对空间镶嵌模式全局的差异性和联动性影响;研究区生境质量整体呈“西北高、中东低”的分布格局,研究期内Ⅲ等生境质量空间大幅减少,Ⅰ、Ⅱ等生境质量空间逐渐增加,过渡性空间在其中起到了重要影响,该影响在自然地理样带和城镇发展样带典型的过渡地段均有所体现。研究结果对黄河流域生物多样性保护和生态系统功能调控具有一定理论与实践价值。

利用基于模糊划分的ISODATA模糊聚类方法识别电力系统同调机群

给出了一种利用基于模糊划分的迭代自组织数据分析技术(ISODATA)模糊聚类方法识别电力系统同调机群的算法。首先介绍了基于模糊划分的ISODATA模糊聚类方法的原理;然后在一些基本假设并对系统元件做了必要简化的基础上,形成了利用该方法识别同调机群的模糊集合;最后通过对新英格兰10机39节点系统的算例仿真验证了该方法的有效性。

边坡稳定性的ISODATA模糊聚类分析

影响边坡稳定的因素复杂且具有随机和模糊特性 ,应用传统的定值分析方法 ,没有考虑到实际存在的不确定性 ,而利用边坡工程的失稳和稳定实例来建立模糊聚类模型 ,则可以考虑到多种因素的影响。计算分析表明 ,当利用该模型评价边坡稳定性时能取得较好的效果。

基于改进模糊ISODATA算法的遥感影像非监督聚类研究

F-ISODATA是一种有效的遥感图像非监督聚类算法。但是,最优迭代次数很难设定;一般遥感图像的数据量大,若迭代误差限取极小值,分类也很难实现。本文以某次迭代中"合并"和"分裂"都为零为求最优分类数的迭代条件,而不是预先设定迭代次数;取最大和最小隶属度取代每一个隶属度为比对特征值,提高了分类速度和精度;利用等效转换研究隶属度矩阵的迭代误差变化规律,得出变化速度趋于稳定时为求解最优隶属度矩阵的智能迭代控制,减少人为事先干预。最后,进行实验分析,结果显示整个改进的算法提高了分类的智能化,整体效果较好。

基于模糊ISODATA聚类方法的农用地定级研究

针对经典模糊聚类分析中采用传递闭包法在改造模糊相似矩阵过程中存在的传递偏差问题,本文尝试采用具有动态修正聚类中心,进行局部优化算法的模糊ISODATA聚类方法,结合GIS技术,进行农用地定级研究,并以江苏省金坛市为例进行定级评价实证分析。研究结果表明,金坛市农用地划分为四个级别,Ⅰ～Ⅳ级之面积比例为42.20%:22.41%:20.35%:15.04%。与传统的采用多因素综合法计算评价单元总分值,以数轴法或总分频率曲线法进行土地级别划分的定级结果相比较,实验结果与江苏省农用地分等成果联系较为紧密,体现了较好的等、级承接关系。

融合增强型模糊聚类遗传算法与ISODATA算法的遥感影像分类

针对ISODATA算法预设参数较多,其聚类中心与最优迭代数目很难预先准确设定,且在聚类时没有将影像自身特点充分考虑,对个体适应度函数重视不够的问题,本文提出一种融合增强型模糊聚类GA与ISODATA的聚类方法,对聚类原型矩阵进行编码,构造隶属度矩阵,解求个体适应度函数值,在影像特征空间中搜索得到样本全局收敛极值点。通过试验证明,该方法能避开随机初选值的敏感问题,避免聚类过程的随机性,使分类结果与实际情况更为接近,该算法精度优于传统的ISODATA算法与模糊聚类GA算法,提高了分类的精度,整体效果较好。

模糊ISODATA聚类在矿山环境评价中的应用

矿山开采一方面繁荣了一方经济 ,另一方面也对生态环境造成了破坏和污染。被破坏和污染的矿山环境需要治理 ,治理的前提是如何适时监测和正确评价矿山环境。本文运用模糊数学中的模糊ISODATA聚类 ,建立模糊关系矩阵 ,使问题从地质变量空间向评语空间转换 ,通过对云南个旧某地区的废弃矿区土壤进行测试 ,应用该方法进行地质环境评价 。

K-means和ISODATA聚类算法的比较研究

动态聚类是一种迭代重定位技术.全文阐述了K均值(K-means)和迭代自组织数据分析技术(ISODATA,Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique)两种动态聚类算法的基本思想,并通过对Iris数据集的实验,从初始中心的选取、数据输入顺序的敏感性、噪声数据的敏感性和聚类效果等角度对这两种算法进行了分析比较,结果说明两种方法各具特色.

一种引入ISODATA动态聚类的医学图像中值滤波算法

目的提出一种医学图像中值滤波算法,以改进经典中值滤波存在的不足。方法将模式识别中的ISODATA聚类引入到中值滤波算法中,将分类的结果作为参数来确定如何进行中值滤波,以及是否需要进行中值滤波处理。结果本算法能够滤除严重的脉冲噪声干扰,同时保持图像细节。结论本算法跟经典中值滤波算法相比,提高了信噪比,增强了图像质量。

基于模糊ISODATA^＊的关联规则聚类算法

在对模糊ISODATA算法分析的基础上,提出了一种适用于关联规则聚类的ISODATA*算法。本文首先分析了距离聚类的不足,然后结合关联规则的表示形式,提出了基于属性权重实现规则聚类的思想,并给出了相应的实现算法。最后采用国际上的UCI数据库进行了实验。实验表明该算法能有效地对关联规则进行聚类。

基于GIS的模糊ISODATA聚类的实现与应用

基于GIS,进行二次开发,通过读取地质变量,建立模糊关系矩阵,使问题从地质变量空间向评语空间转换,按照国家标准进行分类计算,并将分类以图形的方式给出,结合污染点,进行叠加和排序,预测评估污染相对严重的区域,并且圈定出污染较重的地区,以量化的结果为下一步的环保治理提供依据.

基于基因表达式编程的ISODATA模糊聚类算法

针对ISODATA算法需要人为给定分类数,对初始聚类中心较为敏感,没有显示出自动聚类效果等不足,结合基因表达式编程(GEP)嵌套构成迭代自组织模糊聚类进行优化计算。该方法不仅能在不需要先验知识的条件下对数据进行自动聚类,而且充分利用了GEP算法的全局寻优能力及ISODATA算法的软性分类特性,提高了算法的收敛速度和聚类精度。通过仿真验证及对比分析,运用到地理信息系统(GIS)物流选址实际问题中,得到了理想聚类效果。

基于ISODATA的用户访问路径聚类算法

文章提出了一种基于ISODATA的用户访问路径聚类算法,根据用户的访问兴趣定义了相似性测量手段和聚类中心。在对Web站点的访问日志进行事务识别后,根据群体用户对Web站点的访问顺序进行聚类,则每一个聚类集反映出该聚类集中的全体用户具有相似的访问兴趣。

基于改进ISODATA的无先验扩展目标聚类分析算法

基于弹载雷达多扩展目标检测的应用需求,在CFAR检测输出的基础上,对检测结果的聚类分析方法进行了论证分析,提出了改进的ISODATA算法。该算法摆脱了常用聚类分析算法对目标个数、聚类初值等先验信息的要求以及孤立点的影响。数字仿真实验验证了新算法的有效性。

基于模糊ISODATA聚类的堤坝渗漏天然示踪分析

天然示踪方法探测堤坝渗漏的结论是建立在数据识别基础上的。本文将不同水样的稳定同位素和水化学成分作为特征指标,对水样进行模糊聚类分析。实践证明,与传统分析判断方法比较,这种方法可以有效提高水样数据分析的可靠度和可信度。

基于集对分析的半监督ISODATA聚类

提出一个基于集对分析的半监督ISODATA聚类算法,用于网络异常检测。在三方面进行了改进:首先,算法能够直接处理字符数字混合属性的数据,并使用集对分析来计算数据记录之间的距离;其次,算法同时处理有标号和无标号的数据,并利用少量的有标号数据来指导算法的分裂过程;最后,将算法的输入参数减少到只有两个。在KDD99入侵检测数据集上的实验结果显示,该算法获得了95.62%的检测率和1.29%的误报率。

模糊聚类方法ISODATA在自由锻辅助设计中的应用

基于派生式 CAPP专家系统的 GT分类特点 ,论述了ISODATA方法的基本概念、重要性、主要步骤及算法 ,重点介绍了聚类判据与准则 .实例表明了该方法的有效性 ,为自由锻

基于ISODATA约束聚类的多无人机动态任务分配

战场环境的动态性和不确定性以及任务分配问题的复杂性,使得无人机飞行前预先规划难以满足时间敏感性要求。针对多无人机动态任务分配问题,建立了数学模型,并设计了一种求解该问题的ISODATA约束聚类法。运用分组基础上的任务再分配策略,首先通过ISODATA约束聚类实施任务分组,然后在分组基础上利用免疫粒子群算法进行组内任务重分配。仿真实验和分析表明该方法简单有效,能够应对战场环境中的多种突发情况,具有较好的时间性能。

模糊ISODATA聚类的BP神经网络及其应用

提出了一种基于改进的模糊ISODATA聚类的BP神经网络算法,增强了其处理大样本的分类能力,可以很好地解决大样本情况引起的网络结构复杂、收敛性和泛化能力差等神经网络的固有问题。将其应用于消费者个人信用评估中,通过实验对比表明该算法精度较高,容错性好。

基于抗ISODATA聚类分析的辐射源反侦察研究

现代电磁环境下,电磁防护日益显得重要,通过反电子侦察技术,以对抗电子侦察对电磁信息安全构成的威胁。针对此问题进行了探讨,从雷达侦察信号处理着手,考虑一种不太依赖于接收机对象信息,对侦察接收机的位置与工作状态不敏感的抗迭代自组织数据分析算法(ISODATA)聚类方法,实现对辐射源侦察的对抗。仿真表明,该算法可以有效破坏对雷达侦察信号处理的正确分选过程,使其获得错误和虚假的辐射源电磁特征参数信息,从而实现电磁防护。