基于模糊聚类的攻击预警

为提高攻击预警的准确性,本文在基于攻击意图的攻击预警方法的基础上提出了一种基于模糊聚类的攻击预警方法.该方法通过聚类攻击行为,量化和反映攻击者的攻击意图,从而对攻击者的下一步攻击行为进行准确预警.实验表明,该方法能够在有效的时间内更加准确地预测并报警攻击者下一步攻击行为,满足攻击预警时效性和准确性要求.     

基于模糊聚类的客户分类评价方法

本文通过对商业销售记录流水分析,利用聚类方法,可以实现对商业客户的分类。本文以某航空公司客户分类为例,针对特征特点进行分类归一化,使用模糊C均值聚类方法实现对客户分类,并与使用Kmeans方法聚类的结果进行了对比。实验结果证明模糊C均值聚类方法更适用于商业客户分析。     

一种基于传感器加权的模糊聚类数据关联方法

提出一种用于传感器网络中信息融合的模糊数据关联新方法,该方法利用传感器的观测性能的先验知识对观测样本进行加权,通过加权模糊聚类算法实现数据的正确关联.同时,引入模糊聚类有效性函数自动确定每个观测时刻的目标数目.实验结果表明与传统基于模糊c均值聚类算法相比,本文提出的数据关联方法不仅具有更高的关联精度,而且具有较好的可靠性和有效性.     

基于灰色聚类法的射击指挥评价

为科学评价地空导弹营指挥员的射击指挥能力,从分析地空导弹营射击指挥过程出发,建立了地空导弹营射击指挥能力评价指标体系,提出了一种基于灰色定权聚类和隶属度函数的射击指挥能力灰色聚类评价方法,并结合实例对射击指挥能力进行了聚类评估,对方法的有效性进行了检验.结果表明该方法用于地空导弹射击指挥能力的评价是切实可行的.     

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。     

基于模糊聚类的家庭成员识别算法

同一家庭的成员,相貌相似度高,不同家庭的成员,相貌相似度低。而聚类算法就是对数据进行分类,使同一类的数据对象相似度高,不同类的数据对象相似度低。本文构造相貌相似的模糊相似矩阵,计算出传递闭包,获得准确的聚类结果。本文提供了模糊传递闭包的理论和具体的应用实例,有较好的参考价值。     

灰色聚类分析法在雷达组网方案评价中的应用

借助灰色聚类分析模型,对雷达组网方案进行定量评价,以此方法来解决雷达组网的方案优选问题,并针对相关指标评价体系,通过实例进行验证,结果证明该方法在组网方案优选中应用灵活,说明的内容丰富。     

模糊聚类的有效性分析

聚类算法在数据分析与图象处理等许多方面应用十分广泛,尤其是模糊C均值(FCM)聚类算法受到人们的普遍重视。象其它聚类算法一样,进行FCM聚类时,需事先确定一些参数,如:聚类类别数C模糊加权指数m、向量范数等。如何确定数据的最佳分类,使之能准确真实地反映实际数据的内部结构,这就是聚类的有效性问题。本文在实验的基础上对FCM聚类算法进行有效性分析,并提出了一个能表征FCM聚类有效性的启发性函数,得到了一些有用结论。     

一种改进的模糊聚类有效性指标

在先前指标的基础上提出了一种改进的聚类有效性指标,该指标以紧密性和分离性之比定义,不仅体现了数据的隶属度和几何结构的相关信息,同时也反映了数据的分布情况.实验表明,该指标可以使数据集实现正确划分,具有较高的可靠性.     

一种基于最大熵模糊聚类的数据关联算法

针对联合概率数据关联算法计算量上存在的组合爆炸问题,本文引入最大熵模糊聚类算法实现多目标的数据关联。使用最大熵模糊聚类得到的模糊隶属度表示目标与量测之间的联合互联概率;分析了公共回波对航迹更新的影响,对公共回波的权值进行衰减,对非公共回波的权值进行扩大,避免了航迹合并;此外根据差异因子的特性,给出剔除无效回波的方法,减少了计算量。仿真结果表明,与现有数据关联算法相比,新算法具有更优的跟踪效果。     

车联网中基于模糊评价密度聚类的共谋节点检测方法

针对开放车联网环境中共谋恶意车辆带来的安全问题,设计了一种基于模糊评价密度聚类的共谋节点检测方法。首先,通过主观推荐信任、客观数据信任和历史信誉值实现车辆信誉更新。其次,设计两轮恶意车辆节点检测方法检测恶意车辆,第一轮利用模糊综合评价筛选出单个恶意车辆节点,第二轮根据单个恶意车辆节点,基于改进的密度聚类方法搜索出共谋恶意车辆节点,保证网络环境安全的可持续发展。实验结果表明,所提方法对恶意车辆有较高的识别率,当恶意车辆占比达到30%时,检测准确率仍能保持在90%以上。在不同恶意车辆占比下,检测召回率和检测F值整体保持较高数值,这表明所提方法具有较高的稳定性。针对总车辆节点的变化,性能评估指标的值变化幅度较小,仍然保持在80%～100%。     

基于核模糊聚类的雷达信号分选算法

在现代战争中,随着新体制雷达的不断涌现,电磁环境变得越来越复杂,这就对雷达信号分选提出了新的挑战。对核模糊聚类进行了研究分析,并将其应用到雷达信号分选当中。仿真实验证明能够取得很好的雷达信号分选效果,为雷达信号分选提供了新的思路。     

基于改进模糊聚类模型的居民生活水平评价

在简要分析城镇居民生活水平影响因素的基础上,构建了基于就业情况、收入层次结构、收入来源结构、生活必需品消费和非生活必需品消费五个方面21个指标的城镇居民生活水平评价指标体系,并尝试将改进的聚类分析方法应用到生活水平综合评价中。选取江苏省城镇居民生活水平进行实证分析,结果表明:每户家庭人口数和高收入家庭人均收入是构成城镇家庭生活水平的最主要因素,该模型为城镇居民生活水平评价具有一定的意义。     

基于灰色理论的DVB-T机顶盒质量综合评价方法

在分析DVB-T机顶盒设计要素的基础上,应用灰色关联分析对DVB-T机顶盒的设计质量进行了综合评价.该方法能够较好地处理多因素相互影响、含未知或非确知信息的的设计质量综合评价问题.     

可能性模糊C-均值聚类新算法

模糊C-均值聚类(FCM)对噪声数据敏感和可能性C-均值聚类(PCM)对初始类中心非常敏感易导致一致性聚类.可能性模糊C-均值聚类(PFCM)综合了FCM和PCM算法并且克服了这些缺点.但是PFCM必须先运行FCM来计算参数.提出一种新的PCM算法,新的PCM算法利用协方差矩阵来计算参数衡量了数据集的紧凑程度且无须先运行FCM,在新的PCM和FCM基础上提出了新PFCM算法,该算法无须事先运行FCM以计算参数,减少了算法运算时间.对数据集的测试实验结果表明了提出的新算法能同时产生模糊隶属度和典型值,减少聚类时间,同时具有更好的分类准确率.     

基于模糊聚类的改进模糊辨识方法

针对以往模糊建模方法不能很好优化模糊模型输入空间的问题,本文提出了一种基于新的目标函数的模糊聚类方法,从而使模型的输入输出空间映射空间具有逼近实际输出的能力,从而达到优化模型结构的目的.仿真实例表明,该方法能够辨识非线性系统,能显著提高建模的精度.     

一种基于模糊加权的改进文本聚类方法

首先提出了一种优化初始中心点方法用以解决聚类的局部最优问题.同时通过样本的模糊加权减少边缘噪音数据对聚类效率的影响.文本聚类试验表明,该模糊文本聚类算法取得较好的聚类效果.     

基于模糊聚类的景观空间格局评价及保护策略

生态旅游是保护生物多样性一项有力的举措,森林景观空间格局的评价是对生态旅游地区进行有效保护的前提。文中采用斑块数、景观丰富度、平均斑块面等指标,对婺源县森林景观空间格局进行定量评价,同时使用改进的模糊聚类算法对样本之间相似程度系数进行改进,不仅考虑到了样本之间值的相似程度,也考虑到了样本之间形的相似程度,使得建立的模糊相似模型满足森林景观空间格局的需要,完善了对生态旅游地区森林景观空间格局的认识,并提出保护策略,为森林旅游的合理开发提供科学依据,促进了婺源县保护生物的多样性。     

基于灰色聚类的发控系统风险评估

针对发控系统风险定级的不足,提出了基于灰色聚类的发控系统风险评估方法;首先,构建了发控系统风险评估指标体系;其次,介绍了灰色聚类概念及模型;最后,以某型号发控系统为例,结合实测数据并进行归一化处理,构建各指标统一白化权函数,通过综合聚类分析给出发控系统风险评估结果。经实例应用验证,该方案为发控系统风险评估提供了一种简单实用的方法。     

基于样本加权的可能性模糊聚类算法

可能性模糊聚类算法解决了噪音敏感和一致性聚类问题,但算法假定每个待分析样本对聚类的贡献相同,导致离群点或噪声点对算法的干扰较强,算法迭代次数过大.为此,提出一种基于样本加权的可能性模糊聚类算法,新算法具有更快的收敛速度,对标准数据集和人工数据集加噪后的测试结果表明,该算法具有更强的鲁棒性,在有效降低时间复杂度的同时能够...