基于改进FCM算法的交通流分析

针对交通流聚类问题,提出一种改进的模糊C-均值算法。该算法根据交通流特点,对样本数据集进行处理得到模糊等价矩阵,通过改进隶属度函数和距离度量函数得到新的目标函数,利用拉格朗日算法优化隶属度和聚类中心,最后通过凝聚度和分离度实现自动聚类。实验结果表明,改进FCM算法削弱了突变点影响,提高了聚类效果。     

基于目标函数的直觉模糊聚类图像分割方法

针对模糊C-均值聚类分割算法易丢失图像细节的问题,提出一种改进的直觉模糊C-均值聚类算法.该算法将纹理特征和直觉指数引入到目标函数,并给出改进的聚类目标函数,对其聚类目标函数最优化推导并得到新的隶属度和聚类中心迭代表达式,并设计相应的图像分割算法,实验结果表明了算法的有效性.     

结合邻域信息粒子群聚类用于SAR图像变化检测

SAR图像变化检测可以转化为对差异图的聚类问题。由于 SAR 图像本身容易受到斑点噪声干扰,为提高聚类效果提出了一种结合邻域信息的自适应粒子群聚类算法。该方法在模糊 C 均值原目标函数基础上,引入中心像素的邻域信息,并通过自适应粒子群的全局搜索来优化聚类中心。该方法还引入了自学习算子即粒子编码中的中心像素的隶属度,能够向其相邻像素的隶属度学习,并据此修正自身的隶属度值相关。实验结果表明,与模糊C均值和量子免疫克隆聚类算法相比,该方法利用了像素的邻域信息,从而增强了抗噪性能。与模糊局部信息C均值算法相比,该方法对图像细节保持能力较强,运行时间也较少。     

改进的核空间直觉模糊C-均值聚类分割算法

针对鲁棒模糊局部信息C-均值聚类分割算法易丢失图像细节的问题,提出一种改进的核空间直觉模糊C-均值聚类算法。将像素空间邻域信息和直觉指数引入到鲁棒模糊局部信息C-均值聚类目标函数,给出改进的像素空间邻域信息约束的聚类目标函数,对其聚类目标函数最优化推导并得到新的隶属度和聚类中心迭代表达式,并设计相应的图像分割算法,以便提高图像局部信息的有效分割能力。实验结果表明,改进的核空间直觉模糊聚类分割算法相比现有鲁棒模糊局部信息C-均值聚类分割算法能获得更好的分割效果。     

加权空间函数优化FCM的SAR图像分割

传统模糊c-均值聚类算法没有考虑图像像素空间信息特征,在应用于合成孔径雷达图像分割时,由于合成孔径雷达图像中斑点噪声的影响,通常不能得到正确的分割结果．基于此问题提出加权空间隶属度和加权空间函数并应用于c-均值聚类算法,加权空间隶属度是多尺度条件下空间各相邻像素的位置和强度信息的加权隶属度值,加权空间函数中各加权空间隶属度的影响系数由自适应遗传算法优化,最终的隶属度值由加权空间函数修正．由于在这种聚类过程中融入了优化的空间信息,因此弱化了斑点噪声的影响,提高了分割精度．这种算法应用于实际合成孔径雷达图像分割实验,结果表明此算法对初始分类结果不敏感,具有较强的抗噪性能,改善了SAR图像的分割结果．     

相对熵模糊C均值聚类分割算法

针对模糊C均值聚类分割算法无法获得复杂图像的细节信息问题,提出一种相对熵模糊C均值聚类分割算法。该算法利用划分隶属度构造相对熵,对传统模糊C均值聚类进行正则化约束,将其作为正则化因子添加到传统FCM的目标函数,得到新的聚类目标函数。通过拉格朗日乘子最优化推导,得到新的隶属度和聚类中心的迭代更新表达式。实验结果表明,该算法对于图像与背景灰度相近的复杂图像可以清晰的分割出图像的轮廓,也比FCM方法获得更多的图像细节信息。     

基于噪声距离的低对比度图像抗噪分割算法

针对核空间模糊局部信息C-均值聚类算法(KWFLICM)对低对比度图像抗噪性差的不足,提出一种基于噪声距离的核空间模糊局部信息C-均值聚类算法。该算法在KWFLICM算法的基础上改变隶属度约束条件并引入噪声距离δ获得一种改进的聚类目标函数,并借鉴现有噪声聚类思想构造出具有良好抗噪性的模糊聚类迭代隶属度和聚类中心表达式,最后给出相应的聚类分割算法。实验结果表明,该改进算法对于椒盐噪声干扰的对比度较弱的灰度图像比KWFLICM聚类分割算法更有优势。     

双边加权直方图模糊C-均值聚类分割算法

针对小目标图像分割的问题,提出一种双边加权直方图模糊C-均值聚类分割算法。该算法将样本信息和几何结构信息作为权值,对传统模糊C-均值聚类分割算法进行双边加权。并对加权聚类分割目标函数进行最优化推导,获得迭代求解的隶属度、聚类中心和聚类几何信息权表达式。对比实验表明,该分割算法能得到较好的分割效果。     

基于模糊满意度的水火电力系统多目标短期优化调度

针对水火电力系统短期经济环境负荷调度多目标优化问题,构建了一种基于粒子群算法的交互式模糊满意度决策方法。通过定义每个目标函数的隶属度函数,把多目标问题模糊化;决策者依据自己的主观意愿来设定每个目标的参考隶属度值;利用参考隶属度值与目标隶属度值之差的绝对值最大最小化的方法,将多目标问题转换为单目标问题;采用粒子群算法求解此单目标优化问题。在决策过程中,决策者对当前解不满意,可应用交互式的方法再次设定参考隶属度值,重新进行求解,直到找到决策者满意的方案为止。算例计算验证了交互式模糊满意度决策方法的有效性和可行性,不仅避免了多目标问题向单目标问题转换过程中目标权重选取的人为任意性,而且能充分体现决策者的主观意愿,便于实际应用操作。     

融合信息瓶颈的模糊三维聚类

为了有效处理三维列联表数据,采用模糊联合聚类算法的思想,提出一种基于信息瓶颈理论的模糊三维聚类算法（IBFTC）.IBFTC算法为每个维度指定隶属度函数,可实现3个维度上的同时聚类,且在目标函数中引入信息瓶颈理论计算对象与簇之间的距离.采用MovieLens数据集对IBFTC算法进行多方面分析,结果表明,IBFTC算法可获得比现有模糊联合聚类算法更高的聚类准确率.