基于粒子群和免疫克隆的模糊C-均值聚类

目的基于梯度下降的模糊聚类算法（FCM）选择最优解做改进,降低原FCM对初始值的敏感度,改进模糊C-均值算法,加快收敛速度,改善聚类的效果.方法该算法通过克隆选择改变粒子群优化算法（PSO）中群体的多样性,用PSO代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程.结果算法具有很强的全局搜索能力,很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极值的缺陷,同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度.通过机器学习中的W ine和Iris数据对所提出的算法进行验证,取W ine样本数据为178个,条件属性为13,聚类类别数为3;Iris数据150个,条件属性个数为4,对这两类数据分别进行聚类分析,将试验结果与单纯的FCM和基于PSO的FCM比较,聚类的正确性有所提高.结论基于粒子群和免疫克隆的模糊C-均值聚类算法具有很强的全局搜索能力,提高了聚类的效果和效率.     

基于粒子群优化-模糊聚类的说话人识别

基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)提出一种说话人识别算法-三粒子模糊C均值聚类算法.利用3个子群体,每个子群体由规模较小的3个粒子构成,寻求最佳说话人模型.在每次迭代中每个子群体按先后顺序执行PSO算法中的速度更新、位置更新操作和标准FCM算法,对说话人的训练语音数据进行粒子群优化-模糊的软聚类分析,得到聚类中心的最优解,作为该说话人的语音模型.此算法可避免粒子陷入局部最优聚类中心,较准确地记录和估计每个聚类中心的最佳移动方向和历史路径,从而使聚类中心向全局最优解靠近.实验表明,本算法始终稳定地取得优于LBG算法、FCM算法和FRLVQ-FVQ算法的说话人识别性能,对初始聚类中心依赖度低,可有效降低误识率.     

基于PSO和GA混合优化的FCM算法

模糊C-均值(Fuzzy C-means,FCM)算法的初始聚类中心是随机确定的,因此存在着易受初始聚类中心和隶属度矩阵影响,可能收敛到局部极小值的缺点,从而影响图像分割效果.针对此问题,将粒子群优化(P S O)算法与遗传算法(GA)相结合更新种群和搜索最优点,进行全局搜索优化FCM初始聚类中心,实现了基于PSO和GA相结合的模糊C-均值图像分割算法,并用于分割乳腺钼靶图像.实验结果表明,提出的优化算法具有更好搜索全局最优解的能力,可以提高分割精度,得到更好的图像分割结果.     

基于微粒群优化算法的文本模糊聚类方法

针对模糊C-均值算法(FCM)具有局部最优问题和初值敏感性的缺陷,将微粒群优化算法应用于文本模糊聚类, 提出了基于微粒群优化算法的模糊C-均值算法PFCM．该算法首先采用实数编码方式对聚类原型进行编码,利用微粒群优化算法的全局搜索性能对初始聚类原型的选取进行指导,然后利用模糊C-均值算法进行聚类．使用算法PFCM对文本集合进行聚类实验,并用目标函数值和划分系数来判断模糊划分的效果,实验结果表明,与FCM相比,该算法具有较好的全局收敛性和较好的聚类结果．     

基于粒子群优化模糊核聚类的电梯群交通模式识别

为了改善电梯群控系统的性能,使电梯群节能并高效运行,针对不同的交通模式采用合理的调度算法对电梯群进行优化调度,提出一种基于粒子群(PSO)的模糊核聚类算法(KFCM)的电梯交通流模式识别方法．利用基于梯度下降的粒子群优化算法代替KFCM算法的迭代过程,可使算法具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力,并降低了KFCM算法对初始值的敏感度．利用核方法将低维特征空间的样本映射到高维特征空间,增加对样本特征的优化,并使样本特征在高维特征空间线性可分,更加容易聚类．采用在某办公楼采集的电梯交通流数据作为测试样本,仿真结果表明,与FCM聚类算法相比,该算法具有良好的性能指标,对电梯交通流的聚类效果更准确．     

基于数据挖掘的电力系统异常数据辨识与调整

为了保证电力系统的可靠运行,需要对系统中的异常数据进行检测辨识与调整。在数据挖掘领域,模糊C均值聚类法(FCM)在处理小量低维的数据挖掘时是有效的,但是面向电力系统的数据库的数据挖掘时要处理大量、高维的数据,这样FCM算法在时间性能上难以令人满意。本文基于采样技术对FCM算法进行改进,利用遗传算法对聚类结果进行优化,利用一种新的基于遗传优化的采样模糊C均值聚类算法FFGO(Fuzzy FCM with Genetic Optimization),实现对异常数据的实时动态处理。     

基于禁忌粒子群优化的FCM聚类方法

针对模糊C-均值算法(FCM)对初始值敏感的问题,提出禁忌搜索粒子群算法来优化FCM算法初始聚类中心.该混合算法是以粒子群算法为主体,禁忌算法针对粒子群算法的输出做更新,以避免单一使用粒子群算法而陷入局部最优的困境.算法保留了粒子群算法的并行处理能力,同时利用了禁忌搜索算法跳出局部最优解的特性,加快了整体算法的收敛速度并提高了聚类的准确率.     

基于粒子群的模糊聚类算法研究

利用模糊c均值（FCM）算法是一种最流行的模糊聚类的方法,因为它的效率,计算简单,容易实现.但是针对FCM对初始化敏感和易陷入局部最优解,在本文出了一种基于粒子群算法的模糊聚类.仿真实验结果表明了该方法对有效性和全局性优化.     

改进的初始中心与隶属度函数的模糊C-均值算法

针对模糊C-均值(FCM)算法对初始中心敏感的缺点,通过选取离均值最远的点作为初始聚类中心的方法,提出了一种基于均值距离的初始中心选取算法,同时由于远离各类聚类中心的野值样本会影响迭代结果,通过改变隶属度函数来克服这种缺陷.然后选取有代表性的样本作为实验数据集进行实验,通过实验得出,与传统的FCM算法比较,改进的FCM...     

一种改进的粒子群优化快速聚类算法

提出了一种改进的基于粒子群优化的快速K均值算法,有效克服了K均值算法对初始聚类中心敏感和容易陷入局部最优从而影响聚类效果等缺点.与已有的粒子群优化聚类算法相比,该算法通过对样本各维属性进行规范化,预先计算样本的相异度矩阵,提出了一种简化的粒子的编码规则,基于相异度矩阵进行粒子群优化K均值聚类,在保证聚类效果的基础上,有效降低了计算的复杂度.在多个UCI数据集上的实验结果表明,该算法是有效的。     

一种带克隆选择的粒子群动态聚类算法

针对聚类数不确定的高维、大规模数据聚类问题,提出以粒子群优化算法为基础、引入克隆选择算子的聚类分析算法。该算法利用粒子群的优化搜索机制搜索聚类中心向量,并根据适应度高低控制粒子的克隆数量和变异幅度,达到有效避免陷入局部最优的目的,并能克服传统聚类算法对初始值敏感的缺点,提高了算法的稳定性。仿真实验结果表明,该算法不仅能正确得出聚类簇数,而且聚类正确率较对比算法提高了至少7.0％。     

基于粗集约简的群智能算法的储层识别

提出了一种基于粗集约简的粒子群储层识别方法,即应用粗糙集进行属性约简,应用粒子群(PSO)聚类算法对约简和正规化后的数据进行处理。实验表明,约简后的PSO聚类较约简前在识别率上有明显的提高。     

一种基于协同进化方法的聚类集成算法

针对单一聚类算法存在的不能泛化的问题,将集成学习技术应用于聚类算法中,集成学习技术可以显著提高学习系统的泛化能力。提出了1种基于粒子群和遗传算法的协同进化聚类集成算法,粒子群算法保证算法快速收敛,遗传算法全局搜索扩大搜索范围,提高了聚类的性能和收敛速度。将本研究提出的算法在多个UCI数据集上进行试验验证,结果表明该算法是有效的。     

基于改进FSVM的旋转机械故障诊断算法

针对旋转机械故障诊断中采集到的振动信号存在强烈噪声及野值干扰,故障特征提取后,利用传统的支持向量机(support vector machine,SVM)进行模式识别会造成最优超平面的模糊性,影响分类效果,引入模糊C均值聚类算法(fuzzy C-means,FCM)与支持向量机结合进行故障诊断.FCM用来求解样本模糊隶属度,但其迭代求解聚类中心及样本模糊隶属度矩阵时容易陷入局部最优,而粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)具有全局优化搜索的优点.基于此,提出了基于改进模糊支持向量机(fuzzy support vector machine,FSVM)的旋转机械故障诊断算法.首先,利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)提取故障信号的能量特征指标;然后,由PSO优化FCM求解样本的模糊隶属度;最后,将模糊隶属度引入SVM,构建改进的模糊支持向量机模型,并实现故障判别.实验结果表明:改进的FSVM比传统的FSVM算法有更好的抗造性能以及分类效果.     

New two-dimensional fuzzy C-means clustering algorithm for image segmentation

To solve the problem of poor anti-noise performance of the traditional fuzzy C-means （FCM） algorithm in image segmentation, a novel two-dimensional FCM clustering algorithm for image segmentation was proposed. In this method, the image segmentation was converted into an optimization problem. The fitness function containing neighbor information was set up based on the gray information and the neighbor relations between the pixels described by the improved two-dimensional histogram. By making use of the global searching ability of the predator-prey particle swarm optimization, the optimal cluster center could be obtained by iterative optimization, and the image segmentation could be accomplished. The simulation results show that the segmentation accuracy ratio of the proposed method is above 99%. The proposed algorithm has strong anti-noise capability, high clustering accuracy and good segment effect, indicating that it is an effective algorithm for image segmentation.     

Sonar Image Detection Algorithm Based on Two-Phase Manifold Partner Clustering

According to the characteristics of sonar image data with manifold feature, the sonar image detection method based on two-phase manifold partner clustering algorithm is proposed. Firstly, K-means block clustering based on euclidean distance is proposed to reduce the data set. Mean value, standard deviation, and gray minimum value are considered as three features based on the relatinship between clustering model and data structure. Then K-means clustering algorithm based on manifold distance is utilized clustering again on the reduced data set to improve the detection efficiency. In K-means clustering algorithm based on manifold distance, line segment length on the manifold is analyzed, and a new power function line segment length is proposed to decrease the computational complexity. In order to quickly calculate the manifold distance, new all-source shortest path as the pretreatment of efficient algorithm is proposed. Based on this, the spatial feature of the image block is added in the three features to get the final precise partner clustering algorithm. The comparison with the other typical clustering algorithms demonstrates that the proposed algorithm gets good detection result. And it has better adaptability by experiments of the different real sonar images.     

新的改进型可能C-均值聚类

改进型可能C-均值聚类(IPCM)是在模糊C-均值聚类(FCM)和可能C-均值聚类(PCM)的基础上提出来的。通过引入一种新的非欧式距离以替代IPCM目标函数中的欧式距离,提出了一种称为新的改进型可能C-均值聚类(NIPCM)算法。在基于鲁棒统计观点和影响函数基础上,新的非欧式距离比欧式距离鲁棒性更强。从而NIPCM比IPCM和FCM更有鲁棒性。另外,NIPCM在处理噪声或野值数据方面比IPCM和FCM更有效。实验结果表明,NIPCM具有比IPCM和FCM更好的性能。