基于模糊C均值聚类算法与隶属算法的容差电路软故障诊断

在聚类分析与隶属函数的基础上,提出了一种容差电路软故障诊断的新算法。对于含有容差元件的的模拟电路,由于允许电路参数在一定范围内偏离理想值,所以很难判断电路是处于正常容差状态,还是软故障状态。本文首先简述了模糊C均值（Fuzzy C-means, FCM）聚类算法与模糊控制隶属算法的基本原理。然后通过一个容差电路软故障诊断实例,以验证本文算法的有效性:首先确定容差电路的正常状态与软故障状态种类,对每一种状态进行电路仿真,获取将来进行聚类分析与故障诊断的样本。然后对采集样本进行聚类分析,利用模糊C均值聚类算法将各种状态分类,并且得到所有状态的聚类中心。最后随机模拟一种电路状态,利用模糊隶属算法,计算当前电路状态与各状态聚类中心的隶属度,判断电路处于哪一种工作状态,实现容差电路的软故障诊断。实例表明,本文算法能够准确清晰地辨别容差电路的正常状态与故障状态,仅需少量样本即可获得各种状态的典型参数,对容差电路进行客观有效的软故障诊断。      

基于改进粒子群优化聚类算法的故障诊断方法

针对模糊C均值聚类算法(FCM)中聚类结果受初始聚类中心影响突出的缺陷,利用粒子群优化算法(PSO)全局优化能力显著的特性,提出一种基于粒子群改进的模糊C均值聚类算法(PSO-FCM).该算法首先通过PSO优化算法得到一个最优值,然后利用该最优值初始化FCM聚类中心,从而优化了FCM算法的聚类结果.最后将该算法应用于电机故障诊断中,实验表明,该算法弥补了FCM算法的缺陷,提高了聚类的效率和准确性,改善了故障诊断结果.     

基于模糊C均值的数据流入侵检测算法

针对数据在性态和类属方面存在不确定性的特点,提出一种基于模糊C均值聚类的数据流入侵检测算法,该算法首先利用增量聚类得到网络数据的概要信息和类数,然后利用模糊C均值聚类算法对获取的数据特征进行聚类。实验结果表明该算法可以有效检测数据流入侵。     

距离决策下的模糊聚类集成模型

模糊聚类是近年来使用的一类性能较为优越的聚类算法,但该类算法对初始聚类中心敏感且对边界样本的聚类结果不够准确。为了提高聚类准确性、稳定性,该文通过联合多个模糊聚类结果,提出一种距离决策下的模糊聚类集成模型。首先,利用模糊C均值(FCM)算法对数据样本进行多次聚类,得到相应的隶属度矩阵。然后,提出一种新的距离决策方法,充分利用得到的隶属度关系构建一个累积距离矩阵。最后,将距离矩阵引入密度峰值(DP)算法中,利用改进的DP算法进行聚类集成以获取最终聚类结果。在UCI机器学习库中选择9个数据集进行测试,实验结果表明,相比经典的聚类集成模型,该文提出的聚类集成模型效果更佳。     

基于WFCM算法在MRI图像分割中的应用

模糊C均值聚类(FCM)算法是一种基于非监督聚类算法。样本加权模糊C均值聚类(WFCM)算法是FCM算法的改进,该算法能够明显提高收敛速度和聚类的准确性。无论是FCM算法还是WFCM算法,对噪声都相对敏感,而且聚类数目仍然需要人工确定。在此提出一种改进算法,首先通过偏微分方程(PDE)降噪算法对原始脑MRI医学图像进行处理;其次利用聚类有效性确定最佳聚类数目,对WFCM算法进行改进;最后利用本文改进算法对图像进行聚类分割。实验表明,该方法是一种具有自动分类能力、抗噪性较好的模糊聚类图像分割算法。     

融入局部信息的直觉模糊核聚类图像分割算法

针对传统直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Fuzzy C-means,IFCM)的图像分割算法对噪声和初始聚类中心敏感,导致聚类精度不高和迭代次数多的问题,提出一种结合局部信息的直觉模糊核聚类的图像分割算法。在该算法中,首先采用基于直方图的方法确定聚类中心初始值,解决算法对聚类中心的初始值敏感的问题;其次,利用核函数将待分类数据集映射到高维非线性空间,改善分类数据的线性可分性,同时在目标函数中引入局部灰度信息和局部空间信息,优化直觉模糊隶属度的计算方法,提高直觉模糊聚类的分类精度。实验结果表明,提出算法能减少迭代次数,提高聚类精度,能有效对图像进行分割;无论在对图像分割还是在聚类有效性上,提出算法都要优于传统的模糊聚类算法,如模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)、模糊核均值聚类(Kernel-based fuzzy c-means,KFCM)）、引入空间信息的直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Fuzzy C-means with spatial constraints ,IFCM-S)、模糊空间聚类(Fuzzy Local Information C-means,FLICM）、直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Kernel-based Fuzzy C-means,IFKCM）等。      

一种基于属性空间相似性的模糊聚类算法

模糊C均值(FCM)聚类算法及其相关改进算法基于最大模糊隶属度原则确定聚类结果,没有充分利用迭代后的模糊隶属度矩阵和簇类中心的样本属性特征信息,影响聚类准确度。针对这个问题,该文提出一种新的改进思路:改进FCM算法输出定类原则。给出二元属性拓扑子空间中属性相似度的定义,最终提出一种基于属性空间相似性的改进FCM算法(FCM-SAS):首先,选择FCM算法聚类后模糊隶属度低于聚类置信度的样本作为存疑样本;然后,计算存疑样本与聚类后聚类中心的属性相似度;最后,基于最大属性相似度原则更新存疑样本的簇类标签。通过UCI数据集实验,证明算法不仅有效,还较一些基于最大模糊隶属度原则定类的改进算法具有更优的聚类评价指标。     

一种自适应的模糊C均值聚类算法

本文首先介绍了模糊C均值聚类算法及其不足。在模糊C均值聚类算法的基础上,结合有效性函数,提出了一种自动聚类算法——自适应的模糊C均值聚类算法,并建立了自适应的模糊C均值聚类算法的研究模型。最后,对改进算法用MATLAB进行编程实现,并通过多组数据集进行实验测试,对产生的多种实验结果进行分析,验证自适应的模糊C均值聚类算法可以实现自动类别数的判定。     

基于模糊核聚类和主动学习的异常检测方法

针对日志数据的异常检测获取标记数据代价过高的问题,提出一种基于模糊核聚类与主动学习的算法,即KFCM-AL算法。首先将日志解析,之后利用模糊核聚类算法将待选样本在高维空间进行划分聚类,滤去样本冗余点,同时选取聚类中心进行标记构建初始分类器,最后结合主动学习利用较小的标记代价对异常检测模型进行优化。实验结果表明,所提方法能够利用较少的标记样本获取异常检测模型的性能提升。     

基于MapReduce和聚类算法的交通状态识别

文中提出以云计算为基础的交通状态识别方法,将经典的聚类算法通过MapReduce编程模式并行化以后,通过Hadoop平台强大的并行任务执行效果,实时监测道路的交通状态。并且改进了K-means聚类算法与模糊C均值聚类算法,用Canopy算法产生初始聚类中心,有效解决了K均值聚类和模糊C均值聚类两种算法会随机产生初始聚类中心的盲目性缺点。然后对比分析了两种改进后的聚类算法应用于交通状态识别中,选择具有更高准确率的识别方法作为最佳选择。     

一种改进的FCM遥感图像变化检测方法

针对传统模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法受初始聚类中心影响而陷入局部最优的问题,提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的改进模糊C均值聚类算法。主要通过差值法获得图像的差异图,利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法提取变化影像的主要特征信息,利用遗传算法(GA)群体搜索的优点对传统的模糊C均值算法进行改进。对遥感图像的变化检测实验表明,改进的聚类算法克服了传统算法的缺点,在保留图像细节特征的前提下能有效提高检测精度,相比其他几种常见的聚类算法更有优势。     

基于聚类模糊神经网络的非线性电路故障诊断

提出了一种基于聚类算法和模糊神经网络的非线性模拟电路故障诊断方法。通过一个无监督的聚类算法自组织地确定模糊规则的数目并生成一个初始的故障诊断模糊规则库，构造了一类模糊神经网络，通过训练调整网络权值，使故障诊断模糊规则库的分类更加精确，并通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于自适应模糊聚类的LM-BPNN网络故障诊断

提出一种综合运用模糊聚类和神经网络改进算法的网络故障诊断方法.根据网络故障特征数据量大、且存在冗余和冲突的特点,基于模糊聚类思想,提出了以聚类中心为核、自适应半径来优选样本的数据预处理方法.在进行故障特征的学习训练时,针对BP神经网络用于网络故障诊断时训练次数多、收敛慢和易振荡的局限性,使用结合了Levenberg-Marquardt的改进算法.理论分析和实验结果表明,文中提出的网络故障诊断方法能达到诊断更快速、更准确的效果.     

基于直方图的图像模糊聚类分割算法

针对传统模糊C-均值聚类算法对复杂的医学、遥感图像难以获得满意分割效果问题,将图像模糊C-均值聚类引入图像分割问题研究中,提出了基于直方图的图像模糊聚类快速分割算法。将越南学者Le提出的分布式图像模糊聚类算法目标函数进行简化,得到图像模糊聚类算法目标函数;采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解所对应的隶属度、中立度、拒分度和聚类中心表达式,设计图像模糊聚类算法并对其收敛性进行了证明。通过复杂医学和遥感图像的分割测试结果表明,新的分割算法相比现有的模糊C-均值聚类分割算法和直觉模糊C-均值聚类分割算法具有更好的分割性能。     

基于FKCNN的模拟电路故障诊断方法

研究一种将模糊c均值聚类算法与神经网络相结合的模糊聚类神经网络(FKCNN),在分析该网络的结构和学习方法的基础上,对FKCNN的学习算法进行了一定的改进,并将改进后的模糊聚类神经网络应用于模拟电路的故障诊断,探讨了实现方法,设计了算法步骤,并举例对算法有效性进行了验证.结果表明,运用模糊聚类神经网络能够实现对具有状态可测性的模拟电路的故障诊断.     

基于特征选取的局部模糊聚类算法研究

为了增强模糊局部信息C均值聚类算法的鲁棒性和分割性能,提出一种基于特征选取的模糊局部信息C均值聚类算法.在现有的模糊局部信息C均值聚类算法基础上,对其目标函数的局部邻域约束项添加邻域隶属度约束,并将特征选取的思想引入该目标函数,并利用KL散度作为正则项因子,获得一种新的鲁棒模糊聚类算法.对算法迭代所获得的像素隶属度进行...     

基于新的AFCM算法的陀螺仪漂移预测

为克服模糊规则提取的盲目性和随机性,提出了一种基于新的自适应模糊C-均值聚类(AFCM)算法的T-S 模糊建模方法.首先利用减法聚类来确定聚类数目的上限和初始聚类中心,然后采用改进的模糊C-均值聚类(FCM).算法进一步优化聚类中心,最后通过聚类有效性评判方法自适应地确定规则数及聚类中心,同时改进的FCM算法也克服了野...     

基于模糊C均值聚类与空间信息相结合的图像分割新算法

针对传统的模糊C均值聚类（FCM）图像分割方法未考虑图像的空间信息,对噪声十分敏感的问题,本文提出了一种结合空间信息的模糊C均值聚类分割新算法;该算法将图像的二维直方图引入传统的模糊C均值聚类算法中,并对隶属函数做了改进;依据平方误差和最小准则,来确定模糊分类矩阵及聚类中心;最后,依据最大隶属度原则,划分图像像素的类别归属,以改善传统的PCM算法的分割质量。实验结果表明,该算法显示了较好的分割效果和较强的抗噪性能。     

基于改进模糊均值聚类算法的医学图像分割

为了提高医学图像分割性能,针对传统模糊聚类算法存在的缺陷,提出了一种改进模糊均值聚类算法的医学图像分割方法。首先采用粒子群算法选择模糊均值聚类算法的聚类中心,然后利用空间邻域信息设定聚类样本空间,最后采用具体的医学图像数据进行仿真实验,测试其有效性。仿真结果表明,相对于传统模糊聚类算法,本文算法不仅提高了医学图像分割精度,而且提高了医学图像分割效率。     

一种改进的维吾尔文字图像分割算法研究

针对复杂背景下维吾尔文字图像分割时产生缺陷和干扰问题,提出一种自适应二值势函数目标模糊C均值算法。首先,使用自适应势目标二值函数聚类方法来获取集群的维吾尔文字二值图像分割和聚类中心,然后利用其隶属度矩阵的最佳数量确定模糊计算维吾尔文字图像分割模糊聚类的维吾尔文字图像。实验结果表明,该算法可以实现维吾尔文字图像的自适应分割,准确地分割出维吾尔文字区域部分,同时极大地减少了计算复杂性,有利于实现维吾尔文字图像处理的准确度。