基于进化半监督模糊聚类算法的病毒检测研究

现有的计算机病毒检测技术很难检测出未知病毒,在病毒防御中处于被动.复杂的病毒形式,迫切需要一种具有自学习能力,能主动分类、识别和检测未知病毒的方法.分析现有的病毒检测技术,研究进化半监督模糊聚类算法在病毒检测中的应用,探讨其关键技术,在此基础上给出一种病毒检测模型,并通过计算机仿真进行验证,实验结果表明新的方法对未知病毒检测是有效的.     

改进微分进化算法的半监督模糊聚类

通过对已标示和未标示数据的学习和分类,提出一种改进微分进化算法的半监督模糊聚类。先从大量的数据中选取一小部分进行标记,然后利用标记数据来指导进化过程,实现对未标记数据的分类。通过参考粒子群算法惯性权重思想,引入惯性加权系数,在计算初期能够维持个体的多样性,后期能够加快算法的收敛速度,有效提高了算法的性能。遥感图像数据实验结果显示该方法可以提高分类精度。     

应用于彩色图像分割的半监督多目标进化聚类算法*

为了有效的使用用户给定的先验信息,并从多个角度考虑图像分割问题,本文提出了应用于彩色图像分割的半监督多目标进化模糊聚类算法。首先,将半监督方法引入到多目标进化聚类算法中,通过使用少量的监督信息指导聚类过程;其次,将最大熵正则化引入到带有监督信息的目标函数中,使目标函数具有清晰的物理意义;最后,利用监督信息构造基于相似性度量的有效指标从非支配解集中选择一个最优解。实验结果表明,该算法与传统的多目标进化聚类算法及半监督模糊聚类算法相比具有更好的灵活性和准确性。     

基于多目标规划的模糊C均值聚类算法

模糊C均值聚类算法(FCM)是一种非常经典的非监督聚类技术,已被广泛地应用到医学图像分割。由于传统的FCM聚类算法在分割图像时仅利用了图像的灰度信息,未利用图像的空间信息,在分割叠加了噪声的磁共振(MR)图像时分割效果不理想。考虑到脑部MR图像真实的灰度值具有分片为常数的特性,按照合理利用图像空间信息的原则,对传统的FCM聚类算法进行了改进,引入多目标规划的概念,提出了一种新的,更加合理的应用图像空间信息的聚类算法。实验结果表明,应用该算法可以有效地分割含有噪声的图像。     

基于精英集的多目标差分进化聚类算法

聚类数的确定在聚类分析中是一个基本却具有挑战性的问题.一方面,最佳聚类数根据不同的评价标准、用户偏好或需求可能不一致,因此将不同聚类数的聚类结果呈现给用户作参考是有意义的.另一方面,增加聚类数虽会使聚类结果更加紧致,却会削弱不同类之间的分离性,所以选择合适的聚类数是一个在最小化聚类数与最大化类内紧致性或类间分离性之间取...     

基于多目标进化算法的多距离聚类研究

传统的聚类算法通常基于单一的距离度量而设计,如何将多种距离度量有机融合在一起是当前面临的一个挑战。提出了一种基于多目标进化算法的多距离度量聚类框架(multiobjective evolutionary multiple distance measure clustering,MOMDC),并使用欧氏距离和Path距离来设计实际框架。该框架首先将数据集分别用两种距离测度预聚类,而后将预聚类结果做合并,以降低问题的规模;其次分别计算子类间的两种距离关系;最后使用多目标进化算法在两种距离空间中并行聚类。在多目标进化算法设计中,使用实数-标签的编码方式来设计染色体,并且设计了基于两种距离测度的两个适应度函数对染色体进行评估。最终将MOMDC与其他几种经典算法在大量的数据集上进行实验对比。实验表明,该框架对不同分布的数据集均能取得良好的结果。     

改进的半监督模糊聚类算法

针对Ｇｒｉｒａ等近期提出的利用点对约束的半监督模糊聚类算法,其约束项与竞争聚类算法（ＣＡ）的目标函数之间数量级不一致,造成隶属度调整过度的问题,在重新定义目标函数的基础上提出一种改进算法,约束惩罚函数采用约束点对中两个样本新的联合表达式,使数量级与经典模糊聚类算法一致．实验结果显示,新算法的约束项与ＣＡ目标函数之间能很好地协调合作,并能通过对模糊隶属度的适度调整,实现更准确的聚类．     

基于改进多目标萤火虫算法的模糊聚类

针对传统的模糊聚类算法大都针对单一目标函数的优化,而无法获得更全面、更准确的聚类结果的问题,提出一种基于改进多目标萤火虫优化算法的模糊聚类方法。首先在多目标萤火虫算法中引入一种动态调整的变异机制以获得更加均匀分布的非劣解,其中以动态减小的概率选择个体并采用类似于差分进化算法中变异算子的策略对其进行变异,通过自适应调整收缩因子以提高变异效率。然后当归档集中的最优解集充满时,从中选取一定量的解与当前种群组合进行下一次进化,使得算法具有更高的效率。最后将其运用到模糊聚类问题中,通过同时优化两个模糊聚类指标的目标函数并从最终的归档集中选取一个解确定聚类结果。采用5组数据进行实验的结果表明,相对于单目标聚类方法,所提方法对各种数据集的聚类有效性指标提高了2到8个百分点,具有更高的聚类准确性和更好的综合性能。     

半监督FCM聚类算法目标函数研究

分析了现有半监督FCM算法目标函数的物理意义和平衡系数α的选取,说明Stutz对Pedrycz目标函数的修改使半监督的物理意义更清楚,它在α=1,0时均退化为标准FCM算法,给出了修改后SS-FCM算法的交替求解过程。实验结果：（1）修改算法与Pedrycz算法有相同的半监督作用和清楚的物理解释;（2）对labeled样本采用FCM算法赋值比用随机数的收敛稳定性高;（3）优选的少量labeled样本,使用模糊协方差的SS-CFCM算法提高了聚类准确性和收敛速度。     

模糊聚类无监督算法在图像识别中的应用

本文就模糊C均值聚类算法的优势与缺陷为主要依据,提出了一种模糊聚类无监督算法,切实应用于图像分割。并提出了基于Polysegment快速分析纹理图像的方法明确聚类数目,在此基础上利用模糊聚类无监督算法获取最终分割结果。通过实验结果表明,模糊聚类无监督算法在图像分割中使用所获得的分割结果可以在很大程度避免图像纹理对分割结果的影响,有效分割目标图像与背景图像,精确度较高,而且对不同图像分割的精确性,幅值变化相对稳定,是一种非常科学有效的图像分割法,值得大力推广应用。     

基于分水岭的多目标核聚类图像分割

传统的聚类图像分割方法一般仅仅利用图像中的灰度信息。为了更好地利用图像中的区域和边缘信息,提出一种基于分水岭过分割的多目标模糊核聚类图像分割算法。该算法采用分水岭算法获得图像的过分割区域,采用多目标模糊核聚类算法对区域代表点和分水岭上的像素进行聚类。根据聚类结果将图像中的像素进行标记,得到最终的分割图像。实验结果表明,由于利用了图像区域信息,使得目标能够比较完整地从背景中分离出来。     

基于遗传模糊聚类的医学超声图像分割方法

医学超声成像技术以其实时性、无损性与廉价性等优点被广泛应用于医疗诊断,但由于其固有的斑点噪声和与组织相关的纹理特性使得医学超声图像的分割一直是一个难题。模糊C均值聚类算法（FCM）具有较强的抗噪声能力,能够较好地完成医学超声图像的分割任务,但其局限性在于对聚类中心的初值较敏感,当随机选取初始聚类中心时,很有可能使分割过程陷入局部极小,影响分割结果。利用遗传算法（GA）能够寻找全局最优解的特点,提出一种基于遗传算法寻找初始聚类中心的模糊聚类方法,应用于医学超声图像分割并取得了良好效果。     

一种基于邻域的多目标进化算法

种群维护是多目标进化算法的重要组成部分。针对维护方法和运行效率的矛盾,提出一种基于邻域的多目标进化算法（NMOEA）。定义了一个反映个体之间邻近程度的指标--邻域包含关系,利用此关系对个体进行分布适应度分级的赋值,并用动态方法快速地对种群进行维护。通过7个测试问题和3个方面的测试标准,结果表明新算法在较快速地接近真实的最优面的同时,拥有良好的分布性。     

基于空间距离的多目标差分进化算法*

在经典差分进化的基础上,提出了一种基于空间距离的多目标差分进化算法(SD-MODE),与目前经典算法NSGA-Ⅱ和ε-MOEA 进行比较,结果表明该算法拥有良好的分布性,同时也较好地改善了收敛性。     

一种基于相似个体的多目标进化算法

分布性保持是多目标进化算法研究的一个重要方面,一个好的分布性能给决策者提供更多合理有效的选择。Pareto最优解的分布性主要体现在分布广度与均匀性两个方面。提出一种基于相似个体的多目标进化算法（SMOEA）。在种群维护中删除相似程度最大的个体;在进化操作中,选取了相似程度最大的个体进行进化。与目前经典算法NSGA-II和ε-MOEA进行比较,结果表明新算法拥有良好的分布性,同时也较好的改善了收敛性。     

基于分水岭和改进的模糊聚类图像分割*

针对模糊C-均值聚类算法需预先给出初始聚类中心、未考虑邻城信息、计算复杂度高等缺点,提出了一种基于分水岭和改进的模糊聚类图像分割方法.该方法首先利用分水岭分割方法对原图像进行预分割,然后利用粒子群的全局寻优能力从预分割的小区域中搜索出较为准确的初始聚类中心;最后,在对小区域进行模糊聚类时,建立了包含邻域信息的聚类目标函...     

区间模糊谱聚类图像分割方法

近年来谱聚类算法在模式识别和计算机视觉领域被广泛应用,而相似性矩阵的构造是谱聚类算法的关键步骤。针对传统谱聚类算法计算复杂度高难以应用到大规模图像分割处理的问题,提出了区间模糊谱聚类图像分割方法。该方法首先利用灰度直方图和区间模糊理论得到图像灰度间的区间模糊隶属度,然后利用该隶属度构造基于灰度的区间模糊相似性测度,最后利用该相似性测度构造相似性矩阵并通过规范切图谱划分准则对图像进行划分,得到最终的图像分割结果。由于区间模糊理论的引入,提高了传统谱聚类的分割性能,对比实验也表明该方法在分割效果和计算复杂度上都有较大的改善。     

蚁群模糊聚类的图像分割

蚁群算法的离散性、并行性、鲁棒性、正反馈性特点,非常适合于图像分割.但基本蚁群算法中蚂蚁运动的随机性使得算法进化速度慢且易于陷入局部最小等缺陷.提出了一种基于改进的蚁群模糊聚类的图像分割方法,给出了多种信息素的更新方式.针对算法循环次数多,计算量大的问题,综合考虑图像中像素的灰度,邻域平均灰度,梯度等特征来设置初始聚类中心进行蚁群模糊聚类.实验结果表明,该方法在图像分割中的确能够得到较好的分割结果.