聚类有效性评价新指标

聚类有效性评价指标分为外部评价指标和内部评价指标两大类。现有外部评价指标没有考虑聚类结果类偏斜现象;现有内部评价指标的聚类有效性检验效果难以得到最佳类簇数。针对现有内外部聚类评价指标的缺陷,提出同时考虑正负类信息的分别基于相依表和样本对的外部评价指标,用于评价任意分布数据集的聚类结果;提出采用方差度量类内紧密度和类间分离度,以类间分离度与类内紧密度之比作为度量指标的内部评价指标。UCI数据集和人工模拟数据集实验测试表明,提出的新内部评价指标能有效发现数据集的真实类簇数;提出的基于相依表和样本对的外部评价指标,可有效评价存在类偏斜与噪音数据的聚类结果。

层次聚类的簇集成方法研究

聚类集成比单个聚类方法具有更高的鲁棒性和精确性,它主要由两部分组成,即个体成员的产生和结果的融合。针对聚类集成,首先用k-means聚类算法得到个体成员,然后使用层次聚类中的单连接法、全连接法与平均连接法进行融合。为了评价聚类集成方法的性能,实验中使用了ARI(Adjusted Rand Index)。实验结果表明,平均连接法的聚类集成性能优于单连接法和全连接法。研究并讨论了融合方法的聚类正确率和集成规模的关系。

基于Fisher线性判别率的加权K-means聚类算法

为提高K-means聚类效果,采用Fisher线性判别率的方法确定特征在聚类中的贡献度并依此对特征进行加权聚类。在人工和实际数据集上所做的实验表明,本方法在聚类效果上优于其他同类加权K-means聚类算法。

农作物冠层光谱信息的施肥管理分区研究

随着地面遥感技术的不断发展,越来越多的农作物冠层光谱检测传感器被应用到了农业生产,其中应用较为广泛的就是Greenseeker植物光谱检测仪,利用Greenseeker植物光谱检测仪可以获取农作物冠层光谱信息归一化植被指数(NDVI)数据,从而能够进行农作物的施肥管理分区的划分,依据划分好的施肥管理分区可以实现有针对性的变量施肥。模糊c-均值(FCM)算法是划分农作物施肥管理分区常用的算法,但是模糊c-均值算法具有一定的局限性,就是在计算过程中随着NDVI数据量的增加会不断进行数据的迭代计算,从而会影响施肥管理分区划分的速度。在模糊c-均值算法的基础上提出一种基于模型的模糊c-均值(MFCM)算法,基于模型的模糊c-均值算法在划分农作物施肥管理分区过程中不必在每获取一组数据时就对全部数据进行迭代计算,可有效提高划分施肥管理分区的速度。通过搭建的农作物冠层光谱信息采集平台获取大豆和玉米的NDVI数据,利用基于模型的模糊c-均值算法划分大豆和玉米的施肥管理分区,使用分区评价指标轮廓系数(SC)和调整兰德指数(ARI)评价划分施肥管理分区的效果。结果表明,随着获取的NDVI数据量的不断增加,基于模型的模糊c-均值算法相比于模糊c-均值算法能够更快的划分施肥管理分区,在划分大豆施肥管理分区上,基于模型的模糊c-均值算法快0.02~0.15 s;在划分玉米施肥管理分区上,基于模型的模糊c-均值算法快0.07~0.51 s。通过计算评价划分施肥管理分区效果的指标轮廓系数和调整兰德指数发现,在不同NDVI数据量的情况下进行划分施肥管理分区,轮廓系数的值最大相差为0.022,说明两种算法划分施肥管理分区的效果相差不大;调整兰德指数的值对数据的波动变化比较敏感,在NDVI数据量达到6000后能够维持在0.7以上,但当NDVI数据波动变化较大时会出现一定的下降。

粒子群优化融合随机森林的电机故障诊断方法

针对三相电机实际识别准确率较低的问题,研究了一种智能的电机故障诊断方法。以三相电机振动数据为研究对象,结合粒子群优化算法和随机森林算法,建立了优化的随机森林算法模型对电机故障状态进行模式识别。提出一种融合K均值聚类算法和随机森林重要性选择方法的敏感特征提取算法,用以对故障敏感特征进行提取。对电机的八种运行状态进行实验验证,实验结果显示该方法能准确和高效地识别出电机故障状态。