基于主成分分析的FCM法在泥石流分类中的应用 被引量：20

1

作者 张文 陈剑平 +3 位作者 秦胜伍 张晨 李明 马建全 《吉林大学学报（地球科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期368-372,共5页

选取流域面积、最大高差等12个传统泥石流沟评价因素和圆度、平均长度等4个沟谷形态统计要素对泥石流性质进行评价;利用主成分分析法对分析因素进行降维,将16个分析因素降维形成线性无关的6个主成分,大大减小了分析的复杂性,并且证明了... 选取流域面积、最大高差等12个传统泥石流沟评价因素和圆度、平均长度等4个沟谷形态统计要素对泥石流性质进行评价;利用主成分分析法对分析因素进行降维,将16个分析因素降维形成线性无关的6个主成分,大大减小了分析的复杂性,并且证明了考虑沟谷形态统计要素的必要性;并利用FCM法(模糊C-均值聚类法)对研究区域27条泥石流沟进行分类,把泥石流沟分为3类。结合分类结果及现场调查,证明分类结果与现场的实际情况吻合较好,并针对不同的分类提出泥石流防护措施的建议。 展开更多

关键词 主成分分析 FCM 泥石流 分类

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基于改进模糊C均值算法的电力负荷特性分类 被引量：35

2

作者 周开乐 杨善林 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第22期58-63,共6页

为了提高负荷分类的精确性和有效性,提出了将基于模拟退火遗传算法的模糊C均值(Simulated Annealing Genetic Algorithm Based Fuzzy C-Means,SAGA-FCM)算法用于电力系统负荷特性分类。SAGA-FCM算法以模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法... 为了提高负荷分类的精确性和有效性,提出了将基于模拟退火遗传算法的模糊C均值(Simulated Annealing Genetic Algorithm Based Fuzzy C-Means,SAGA-FCM)算法用于电力系统负荷特性分类。SAGA-FCM算法以模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法为基础,融合了模拟退火算法较强的局部搜索能力和遗传算法较强的全局搜索能力,克服了传统FCM算法对初始聚类中心敏感和容易陷入局部最优的问题。将其与系统聚类法、K均值(K-Means)算法和传统FCM算法分别用于电力系统负荷特性分类实验,对比分析表明了SAGA-FCM算法用于负荷特性分类的有效性和优越性。 展开更多

关键词 负荷分类 SAGA-FCM算法 模糊C均值算法 聚类

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基于模糊C均值聚类算法和贝叶斯判别函数研究深水油藏分类评价 被引量：14

3

作者 丁帅伟 姜汉桥 +2 位作者 陈民锋 罗银富 汤国平 《西安石油大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2014年第2期43-49,8-9,共7页

针对目前深水油藏分类评价研究现状的不足,基于模糊C均值聚类算法和贝叶斯判别函数,建立了深水油藏指标选择标准和分类评价体系。优选世界三大深水油气区19例油田的特征属性参数作为典型样品集,采用模糊聚类分析对深水油藏进行了分类,... 针对目前深水油藏分类评价研究现状的不足,基于模糊C均值聚类算法和贝叶斯判别函数,建立了深水油藏指标选择标准和分类评价体系。优选世界三大深水油气区19例油田的特征属性参数作为典型样品集,采用模糊聚类分析对深水油藏进行了分类,在此基础上,应用贝叶斯判别决策理论,建立了深水油藏分类评价的定量判别关系,对未知类型的深水油藏进行了定量分类评价。实例结果表明,应用模糊C均值聚类算法和贝叶斯判别函数相结合进行深水油藏分类评价是有效的,该分类评价体系考虑的油藏参数更为全面,分类结果更为明显,对于深水油田的开发具有一定的指导意义。 展开更多

关键词 深水油藏 油藏分类评价 模糊C均值聚类算法 贝叶斯判别函数

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近邻样本密度和隶属度加权FCM算法的遥感图像分类方法 被引量：12

4

作者 刘小芳 何彬彬 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期2242-2247,共6页

针对FCM算法具有对数据集进行等划分趋势的缺陷,利用样本本身的近邻分布特性,提出近邻样本密度加权FCM(NSD-WFCM)、近邻样本隶属度加权FCM(NSM-WFCM)以及近邻样本密度和隶属度加权FCM(NSDM-WFCM)算法,并应用于遥感图像分类。对比FCM算法... 针对FCM算法具有对数据集进行等划分趋势的缺陷,利用样本本身的近邻分布特性,提出近邻样本密度加权FCM(NSD-WFCM)、近邻样本隶属度加权FCM(NSM-WFCM)以及近邻样本密度和隶属度加权FCM(NSDM-WFCM)算法,并应用于遥感图像分类。对比FCM算法,NSD-WFCM、NSM-WFCM和NSDM-WFCM算法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了5.67%、7.50%和11.17%;8.50%、11.25%和16.75%。实验结果表明:这些加权方法都在一定程度上克服了FCM算法的缺陷,提高了遥感图像的无监督分类能力,其中,NSM-WFCM算法的分类性能优于NSD-WFCM算法的分类性能,NSDM-WFCM算法分类性能最好。 展开更多

关键词 遥感图像分类 FCM算法 加权FCM算法 近邻样本密度 近邻样本隶属度

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基于PSO的模糊聚类算法 被引量：17

5

作者 许磊 张凤鸣 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第21期4128-4129,共2页

提出了一种基于模糊C-均值算法和粒子群算法的混合聚类算法。该算法结合PSO的全局搜索和FCM局部搜索的特点,将PSO优化聚类结果作为后续FCM算法的初始值,有效地克服了FCM对初始值敏感、易陷入局部最优和PSO算法局部搜索较弱的问题,同时... 提出了一种基于模糊C-均值算法和粒子群算法的混合聚类算法。该算法结合PSO的全局搜索和FCM局部搜索的特点,将PSO优化聚类结果作为后续FCM算法的初始值,有效地克服了FCM对初始值敏感、易陷入局部最优和PSO算法局部搜索较弱的问题,同时增强了跳出局部最优的能力。实验表明,新算法得到的目标函数值更小,并能减小分类错误率,聚类效果优于单一使用FCM或PSO。 展开更多

关键词 混合聚类 粒子群优化算法 模糊C-均值算法 全局优化 分类错误率

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基于不平衡数据的公司破产预测研究 被引量：3

6

作者 周文泳 冯丽霞 段春艳 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期283-290,共8页

整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先,运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次,以5.0分类器(Classifier 5.0,C5.0)决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器,分别... 整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先,运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次,以5.0分类器(Classifier 5.0,C5.0)决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器,分别与三类重抽样数据预处理技术结合,择出最优抽样法。再次,结合自助汇聚法提升分类效果,并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价,对比了两基分类器的集成模型。最后,运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明:欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优,为企业实施破产预测提供积极支撑。 展开更多

关键词 二元分类 不平衡数据 神经网络 c5.0决策树 集成方法

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改进的最大熵权值算法在文本分类中的应用 被引量：8

7

作者 李学相 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第6期210-212,共3页

由于传统算法存在着特征词不明确、分类结果有重叠、工作效率低的缺陷,为了解决上述问题,提出了一种改进的最大熵文本分类方法。最大熵模型可以综合观察到的各种相关或不相关的概率知识,对许多问题的处理都可以达到较好的结果。提出的... 由于传统算法存在着特征词不明确、分类结果有重叠、工作效率低的缺陷,为了解决上述问题,提出了一种改进的最大熵文本分类方法。最大熵模型可以综合观察到的各种相关或不相关的概率知识,对许多问题的处理都可以达到较好的结果。提出的方法充分结合了均值聚类和最大熵值算法的优点,算法首先以香农熵作为最大熵模型中的目标函数,简化分类器的表达形式,然后采用均值聚类算法对最优特征进行分类。经过实验论证,所提出的新算法能够在较短的时间内获得分类后得到的特征集,大大缩短了工作的时间,同时提高了工作的效率。 展开更多

关键词 文本分类 最大熵算法 均值聚类 特征选择

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基于独立分量分析的极化SAR图像非监督分类方法 被引量：3

8

作者 付毓生 谢艳 +1 位作者 皮亦鸣 侯印鸣 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期255-260,共6页

提出了一种针对极化合成孔径雷达(SAR)图像的新的分类方法——基于独立分量分析(ICA)的非监督分类方法。该方法将ICA和基于模糊集理论的非监督分类方法结合起来。用ICA方法对原始极化SAR图像进行特征提取,并用模糊C均值(FCM)算法对提取... 提出了一种针对极化合成孔径雷达(SAR)图像的新的分类方法——基于独立分量分析(ICA)的非监督分类方法。该方法将ICA和基于模糊集理论的非监督分类方法结合起来。用ICA方法对原始极化SAR图像进行特征提取,并用模糊C均值(FCM)算法对提取出的独立分量图像进行分类。该算法可对极化SAR图像进行自动分类,并减少由相干斑噪声所引起的分类错误,且其收敛速度快、稳定性高。采用SIR-C/X-SAR数据的试验证明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 雷达极化 合成孔径雷达 独立分量分析 主分量分析 峰起度 非监督分类 模糊C均值算法

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面向不平衡数据集融合Canopy和K-means的SMOTE改进算法 被引量：10

9

作者 郭朝有 许喆 +1 位作者 马砚堃 曹蒙蒙 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第22期9069-9074,共6页

针对SMOTE算法和随机森林可较好解决不平衡数据集的分类问题但对少数类样本分类效果还有待提高的问题,融合Canopy和K-means两种聚类算法,设计了C-K-SMOTE改进算法。先后利用Canopy算法进行快速近似聚类,再利用K-means算法进行精准聚类,... 针对SMOTE算法和随机森林可较好解决不平衡数据集的分类问题但对少数类样本分类效果还有待提高的问题,融合Canopy和K-means两种聚类算法,设计了C-K-SMOTE改进算法。先后利用Canopy算法进行快速近似聚类,再利用K-means算法进行精准聚类,得到精准聚类簇,最后利用SMOTE算法增加少数类样本数量,使数据趋于平衡。选取公开数据集KEEL(knowledge extraction on evolutionary learning)数据库中的不平衡数据集,结合随机森林分类模型进行了实验验证,实验表明C-K-SMOTE算法可有效平衡不平衡数据集。 展开更多

关键词 Canopy算法 K-MEANS算法 SMOTE算法 C-K-SMOTE算法 随机森林 不平衡数据集 分类问题

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基于改进的模糊c-均值聚类算法的负荷特性指标分析与分类 被引量：3

10

作者 李文华 贾玉雯 范新涛 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2016年第3期230-235,共6页

负荷侧管理是利用不同特性负荷作为需求响应资源,对具有多样性和复杂性的负荷种类进行较高精度的分类,提高负荷曲线的相似度,便于组合优化。为了对实际负荷更加精确地分类,提出一种基于改进的模糊c-均值聚类算法的负荷特性指标分类方法... 负荷侧管理是利用不同特性负荷作为需求响应资源,对具有多样性和复杂性的负荷种类进行较高精度的分类,提高负荷曲线的相似度,便于组合优化。为了对实际负荷更加精确地分类,提出一种基于改进的模糊c-均值聚类算法的负荷特性指标分类方法。该算法在聚类分割迭代中采用加权欧氏距离,对每种聚类中心进行负荷特性指标分析,并对各类别中的负荷采用不同控制方法。最后分类结果表明,所提方法使各分类中负荷具有较高相似性,为后续负荷的预测和控制奠定了基础。 展开更多

关键词 负荷分类 模糊C-均值聚类算法 加权欧氏距离 负荷特性指标

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一种高精度高光谱图像分类方案设计 被引量：1

11

作者 魏利峰 纪建伟 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第7期1462-1470,共9页

为了有效改善高光谱图像数据分类的精确度,减少对大数目数据集的依赖,在原型空间特征提取方法的基础上,提出一种基于加权模糊C均值算法改进型原型空间特征提取方案。该方案通过加权模糊C均值算法对每个特征施加不同的权重,从而保证提取... 为了有效改善高光谱图像数据分类的精确度,减少对大数目数据集的依赖,在原型空间特征提取方法的基础上,提出一种基于加权模糊C均值算法改进型原型空间特征提取方案。该方案通过加权模糊C均值算法对每个特征施加不同的权重,从而保证提取后的特征含有较高的有效信息量,从而达到减少训练数据集而不降低分类所需信息量的效果。实验结果表明,与业内公认的原型空间提取算法相比,该方案在相对较小的数据集下,其性能仍具有较为理想的稳定性,且具有相对较高的分类精度。 展开更多

关键词 高光谱图像 数据分类 特征提取 加权模糊C均值算法

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P2P网络中稳定节点会话序列特征分析

12

作者 张宇翔 肖春景 +1 位作者 张宏科 徐涛 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期34-41,共8页

给出稳定节点的形式化定义,提出一个从所有节点中分离稳定节点的方法以及分析稳定节点会话序列特征的数学模型。针对KAD中的稳定节点得到以下新的重要结论:稳定节点数目仅约占总节点数目的0.6%;约70%的稳定节点通过多次会话保证长时间在... 给出稳定节点的形式化定义,提出一个从所有节点中分离稳定节点的方法以及分析稳定节点会话序列特征的数学模型。针对KAD中的稳定节点得到以下新的重要结论:稳定节点数目仅约占总节点数目的0.6%;约70%的稳定节点通过多次会话保证长时间在线,且会话时长之间的差异很大;其余约30%的稳定节点的总会话时长远低于前者,但是它们很少离线且平均会话时长约为前者的1.8倍。这两类稳定节点可作为超级节点,发挥各自长处构造层次P2P网络。 展开更多

关键词 稳定节点 单位近似熵 分类树 模糊c均值分类算法

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一种新型SFCM聚类算法

13

作者 胡俊华 鲁卿 +1 位作者 冯金富 彭志专 《电光与控制》 北大核心 2008年第1期84-87,共4页

为提高故障诊断模式分类的收敛速度及诊断准确度,采用阈值化类内距离的方法,研究了一种新型SFCM聚类算法,证明了算法模糊加权幂指数m在区间(0,1)取值时能实现半模糊聚类,讨论了阈值η对算法的影响并给出了聚类程序算法,实验结果表明此... 为提高故障诊断模式分类的收敛速度及诊断准确度,采用阈值化类内距离的方法,研究了一种新型SFCM聚类算法,证明了算法模糊加权幂指数m在区间(0,1)取值时能实现半模糊聚类,讨论了阈值η对算法的影响并给出了聚类程序算法,实验结果表明此算法较FCM算法在收敛速度和聚类精度方面有较好表现,在故障模式分类中有一定的使用价值。 展开更多

关键词 故障诊断 SFCM 聚类算法 阈值化 航空武器 故障分类

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基于数据的铝电解槽况分类 被引量：11

14

作者 张旖芮 阳春华 朱红求 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第11期233-237,共5页

铝电解生产数据中所存在的隐藏信息,是判断槽况状态的重要依据。根据铝电解的工艺原理,分析了工艺参数对铝电解槽况的影响;根据铝电解的数据特点,提出了利用模糊聚类的方法分析槽况。针对铝电解生产数据的存在噪声的问题,提出了具有除... 铝电解生产数据中所存在的隐藏信息,是判断槽况状态的重要依据。根据铝电解的工艺原理,分析了工艺参数对铝电解槽况的影响;根据铝电解的数据特点,提出了利用模糊聚类的方法分析槽况。针对铝电解生产数据的存在噪声的问题,提出了具有除噪功能的FCM算法(NCFCM算法),以解决因传统FCM算法对孤立点敏感而陷入局部最优的问题;利用NCFCM算法对某铝厂的实际生产数据进行聚类分析。研究结果表明,利用NCFCM算法对槽况聚类的正确率达到90%以上,聚类结果可以为铝电解生产提供参考。 展开更多

关键词 铝电解 聚类分析 具有除噪功能的模糊C均值(NCFCM)算法 槽况分类

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改进自适应模糊C均值算法在负荷特性分类的应用 被引量：34

15

作者 曾博 张建华 +1 位作者 丁蓝 董军 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期42-46,共5页

模糊C均值(FCM)算法是一种用于电力负荷特性分类的有效方法。针对传统FCM算法易陷入局部最优且对初始条件敏感的问题,文中提出了基于微分进化(DE)自适应优化的改进措施。相对于FCM算法的梯度最速下降寻优策略,改进算法利用DE多点随机并... 模糊C均值(FCM)算法是一种用于电力负荷特性分类的有效方法。针对传统FCM算法易陷入局部最优且对初始条件敏感的问题,文中提出了基于微分进化(DE)自适应优化的改进措施。相对于FCM算法的梯度最速下降寻优策略,改进算法利用DE多点随机并行搜索,对控制参数及非最优个体进行自适应调整,具有全局搜索能力强、鲁棒性高的特点。实际算例仿真表明,所述算法降低了负荷特性分类对初始值的依赖度,在不同聚类数目的条件下仍具有良好的性能,适用于实际电网滚动规划等对负荷特性分类精度要求更高的领域。 展开更多

关键词 负荷特性分类 微分进化算法 模糊C均值算法 自适应 电网规划运行

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智能电能表故障预警系统的设计与开发 被引量：8

16

作者 张雅 樊艳芳 刘群杰 《电测与仪表》 北大核心 2021年第1期183-188,共6页

智能电能表因其信息采集的便利性以及功能的完善性而广泛普及,如何高效且有针对性地对数量如此庞大的智能电能表进行维护是电力运营企业面临的挑战。针对此问题,文中提出了基于数据挖掘技术的智能电能表故障预警方法,即利用C 5.0算法构... 智能电能表因其信息采集的便利性以及功能的完善性而广泛普及,如何高效且有针对性地对数量如此庞大的智能电能表进行维护是电力运营企业面临的挑战。针对此问题,文中提出了基于数据挖掘技术的智能电能表故障预警方法,即利用C 5.0算法构建智能电能表的故障预警模型,通过大量训练集对模型进行训练,再利用测试集计算模型的预警准确度。通过VS 2016平台搭建了故障预警系统,仿真结果表明,此系统能够对智能电能表的运行状态进行准确预警,电力运营企业可根据预警结果对异常的电能表进行重点检查,由此节省由于逐户排查所浪费的人力物力。 展开更多

关键词 智能电能表 故障预警 数据挖掘 C 5.0算法

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改进的粒子群模糊聚类方法 被引量：1

17

作者 黄新建 牛强 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第3期1132-1135,共4页

针对基于粒子群的模糊聚类算法以隶属度编码时对噪音敏感,以及处理样本数小于样本维数的数据集效果较差等问题,通过改进其中的模糊聚类约束方法,提出一种改进的基于粒子群的模糊聚类方法。当样本对各类的隶属度之和不为1时,新方法在粒... 针对基于粒子群的模糊聚类算法以隶属度编码时对噪音敏感,以及处理样本数小于样本维数的数据集效果较差等问题,通过改进其中的模糊聚类约束方法,提出一种改进的基于粒子群的模糊聚类方法。当样本对各类的隶属度之和不为1时,新方法在粒子群优化得出的隶属度基础上,根据样本与各类之间的距离对隶属度进一步分配,以使隶属度满足模糊聚类约束条件。新方法显著地改善了在隶属度编码下使用粒子群进行模糊聚类的效果,并通过典型的数据集进行了验证。 展开更多

关键词 模糊分类 随机优化算法 隶属度改进 约束方法 C均值聚类算法

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均衡FCM算法在农作物遥感影像解译中的应用 被引量：1

18

作者 李奇生 赵成萍 +2 位作者 尹子琴 李博 周新志 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期1163-1168,共6页

针对传统的模糊C-均值聚类算法(FCM算法)对大数据集收敛速度慢,聚类不均匀类别样本时出现大类吃小类现象以及对初始聚类中心点要求高等问题,提出了一种基于均衡样本集思想的模糊C-均值聚类算法(均衡FCM算法)。选取Landsat8、Sentinel2A... 针对传统的模糊C-均值聚类算法(FCM算法)对大数据集收敛速度慢,聚类不均匀类别样本时出现大类吃小类现象以及对初始聚类中心点要求高等问题,提出了一种基于均衡样本集思想的模糊C-均值聚类算法(均衡FCM算法)。选取Landsat8、Sentinel2A遥感卫星采集获得的哈尔滨市宾县2018年遥感图像,验证方法的有效性。结果显示,提出的均衡FCM算法可以改善传统FCM算法存在的问题,验证了均衡FCM算法的有效性。 展开更多

关键词 均衡C-均值聚类算法(均衡FCM算法) 混合像元 面积提取 图像分类

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基于半监督模糊C均值算法的遥感影像分类 被引量：3

19

作者 冯国政 徐金东 +3 位作者 范宝德 赵甜雨 朱萌 孙潇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第11期3227-3232,共6页

遥感影像数据因其固有的不确定性与复杂性,导致传统的无监督分类算法难以对其准确建模。基于模糊集理论的模式识别方法可以有效地表达数据的模糊性,其中二型模糊集能更好地刻画类间多重不确定性,而半监督法可以利用少量先验知识来解决... 遥感影像数据因其固有的不确定性与复杂性,导致传统的无监督分类算法难以对其准确建模。基于模糊集理论的模式识别方法可以有效地表达数据的模糊性,其中二型模糊集能更好地刻画类间多重不确定性,而半监督法可以利用少量先验知识来解决算法对数据的泛化性问题,因此提出一种基于半监督的自适应区间二型模糊C均值遥感影像分类方法(SS-AIT2FCM)。首先,结合半监督和进化论思想,提出一种新的模糊权重指数选取方法,以提升自适应区间二型模糊C均值聚类算法的鲁棒性与泛化性,使算法更适用于光谱混叠严重、覆盖面积大、地物丰富的遥感数据分类;然后,通过对少量标记样本的软约束监督,对区间二型模糊算法迭代过程进行优化指导,来挖掘数据的最优表达。实验选用了北京颐和园区域的SPOT5多光谱遥感影像数据和广东横琴岛区域的Landsat TM多光谱遥感影像数据,对现有流行的模糊分类算法和SS-AIT2FCM的分类结果进行了比较。结果表明,SS-AIT2FCM获得了更高的分类精度与更清晰的类别边界,且有较好数据泛化能力。 展开更多

关键词 半监督 二型模糊集 模糊C均值算法 遥感影像分类 自适应区间

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