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基于VMD和FCM聚类算法的海上风机支撑结构损伤识别方法
1
作者 任义建 刁延松 +1 位作者 吕建达 侯敬儒 《振动与冲击》 北大核心 2025年第8期184-191,286,共9页
利用响应和有监督学习算法对运行状态下海上风机支撑结构进行损伤识别时,会遇到响应中能量占比很高的谐波成分影响和有监督学习算法需人工定义标签等问题。为此,利用变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和模糊C均值(fuzz... 利用响应和有监督学习算法对运行状态下海上风机支撑结构进行损伤识别时,会遇到响应中能量占比很高的谐波成分影响和有监督学习算法需人工定义标签等问题。为此,利用变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法进行海上风机支撑结构损伤识别。为剔除响应中的谐波成分,首先利用VMD对加速度响应进行分解,选取结构模态响应(仅含有结构自振频率)作为分析信号。然后计算模态响应的时域、能量和能量比值及样本熵特征构造特征矩阵,利用主成分分析对特征矩阵进行降维,得到损伤特征矩阵。将损伤特征矩阵输入FCM聚类算法,通过聚类分析得到结构的损伤状态。位移激励下海上风机支撑结构损伤识别模型试验数据验证了该方法的有效性。该方法属于无监督学习算法,无需标注标签且不受谐波成分的影响。 展开更多
关键词 海上风机支撑结构 损伤识别 变分模态分解(VMD) 模糊C均值(fcm)聚类算法 无监督学习算法
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基于改进FCM的冲压件缺陷图像分割算法
2
作者 张玉杰 高晗 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期342-351,共10页
在工业质检过程中,冲压件缺陷图像分割作为缺陷检测的重要环节,直接影响缺陷检测效果。而传统的模糊C均值(FCM)聚类算法未考虑到空间邻域信息,对于噪声干扰较为敏感,导致分割精度较差,且其整体易受初始值的影响,造成收敛速度变慢。针对... 在工业质检过程中,冲压件缺陷图像分割作为缺陷检测的重要环节,直接影响缺陷检测效果。而传统的模糊C均值(FCM)聚类算法未考虑到空间邻域信息,对于噪声干扰较为敏感,导致分割精度较差,且其整体易受初始值的影响,造成收敛速度变慢。针对上述问题,提出一种改进的FCM算法。采用内核诱导距离中的简单两项代替传统的欧氏距离,将原有的空间像素映射到高维特征空间,提高线性可分概率和计算速度;利用图像像素之间的空间相关性,通过引入改进的马尔可夫随机场对FCM目标函数进行修正,提高算法的抗噪能力以及分割精度;采用秃鹰搜索(BES)算法确定FCM的初始聚类中心,提高算法的收敛速度,同时避免算法陷入局部极值的情况。为验证改进FCM算法的性能,选取划分熵、划分系数、Xie_Beni系数以及迭代次数作为评价指标,并与近年来先进的图像分割算法进行对比。实验结果表明,改进FCM算法具有更好的抗噪能力,能得到更好的缺陷分割效果,对工业生产中的冲压件缺陷检测有一定的应用价值。 展开更多
关键词 模糊C均值聚类 工业应用 冲压件缺陷 内核诱导距离 马尔可夫随机场 秃鹰搜索算法
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模糊C-均值(FCM)聚类算法的实现 被引量：35
3
作者 孙晓霞 刘晓霞 谢倩茹 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第3期48-50,共3页
传统的FCM算法能够将靠近边界的具有固有形状的两个簇合并成为一个大的簇。然而,对于一些稍微复杂的数据,如果没有其它的像去除小簇之类的机制的话,FCM算法很难将非常接近的类聚类到一起。给出的聚类算法是在传统FCM算法的循环之后添加... 传统的FCM算法能够将靠近边界的具有固有形状的两个簇合并成为一个大的簇。然而,对于一些稍微复杂的数据,如果没有其它的像去除小簇之类的机制的话,FCM算法很难将非常接近的类聚类到一起。给出的聚类算法是在传统FCM算法的循环之后添加了去除掉空簇的步骤,解决了上述很难将非常接近的类聚到一个簇中的问题。另外,为便于选出最优结果,在递归之后又添加了计算聚类有效性的步骤。最后用Java实现了该算法并在数据集上进行了实验,证实了改进方法的有效性。 展开更多
关键词 模糊聚类 fcm算法 聚类有效性
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半监督FCM聚类算法目标函数研究 被引量：14
4
作者 李春芳 庞雅静 +1 位作者 钱丽璞 高爱华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第14期128-132,135,共6页
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... 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。 展开更多
关键词 模糊C均值(fcm)算法 半监督聚类 目标函数 模糊协方差
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一种有效的FCM算法的实现方式 被引量：9
5
作者 石洪波 于剑 黄厚宽 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期63-67,共5页
提出了一种有效的FCM算法的实现方式。目前FCM算法的实现大多采用启发式方法,根据经验或实验用人工选择的方法来确定FCM算法中的所有参数。利用一个有关选择权指数m的新的研究结果,提出了一种有效的FCM算法的实现方式,选择了一种简便的... 提出了一种有效的FCM算法的实现方式。目前FCM算法的实现大多采用启发式方法,根据经验或实验用人工选择的方法来确定FCM算法中的所有参数。利用一个有关选择权指数m的新的研究结果,提出了一种有效的FCM算法的实现方式,选择了一种简便的聚类有效性函数用于聚类结果的检验,最后用数值实验验证了方法的合理性。 展开更多
关键词 模糊C-均值(fcm)算法 权指数 聚类有效性
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一种基于区间数多指标信息的FCM聚类算法 被引量：13
6
作者 于春海 樊治平 《系统工程学报》 CSCD 2004年第4期387-393,共7页
针对一类具有不确定性区间数多指标信息的聚类分析问题,基于传统的数值信息FCM(fuzzyc＿means)聚类算法,提出了一种新的聚类分析算法.首先描述了具有区间数多指标信息的聚类分析问题,其次提出并证明了基于区间数多指标信息的关于最优划... 针对一类具有不确定性区间数多指标信息的聚类分析问题,基于传统的数值信息FCM(fuzzyc＿means)聚类算法,提出了一种新的聚类分析算法.首先描述了具有区间数多指标信息的聚类分析问题,其次提出并证明了基于区间数多指标信息的关于最优划分和最优聚类中心确定的两个定理.然后根据提出的两个定理,进一步给出了基于区间数信息的FCM聚类算法的迭代步骤.最后,通过一个算例说明了给出的聚类算法. 展开更多
关键词 聚类分析 区间数 fcm聚类算法 模糊集
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改进的FCM半监督聚类算法 被引量：6
7
作者 郭新辰 樊秀玲 +1 位作者 郗仙田 韩啸 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1293-1296,共4页
通过将类间分离度函数引入到模糊C-均值聚类算法中,结合半监督的思想,建立基于信息熵的半监督模糊C-均值聚类模型,并对该模型的求解过程进行推导,提出一种新的算法.为了验证算法的有效性,将该算法在UCI数据集上进行实验,实验结果表明,... 通过将类间分离度函数引入到模糊C-均值聚类算法中,结合半监督的思想,建立基于信息熵的半监督模糊C-均值聚类模型,并对该模型的求解过程进行推导,提出一种新的算法.为了验证算法的有效性,将该算法在UCI数据集上进行实验,实验结果表明,该算法比仅引入信息熵的模糊C-均值聚类方法聚类性能更好. 展开更多
关键词 半监督聚类 模糊C-均值算法 信息熵
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基于直方图相关性约束的快速多阈值FCM图像分割算法 被引量：4
8
作者 来跃深 马天明 田军委 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2011年第4期102-106,共5页
针对传统的模糊C均值(FCM)聚类算法在样本数和特征数较多时,运算较为复杂以及耗时较多的问题,本文提出了一种采用直方图的相关性作为约束采样率的快速多阈值FCM分割方法,控制图像失真,使得需要运算的数据量减少,以获得较快的分割速度。... 针对传统的模糊C均值(FCM)聚类算法在样本数和特征数较多时,运算较为复杂以及耗时较多的问题,本文提出了一种采用直方图的相关性作为约束采样率的快速多阈值FCM分割方法,控制图像失真,使得需要运算的数据量减少,以获得较快的分割速度。由于借助了基于模糊集的图像分割技术——模糊C均值算法实现多阈值图像分割,考虑到了每个像素对于聚类中心的隶属度,使得其有较好的适用性。根据实验结果,在保持传统FCM算法的分割效果的前提下,该算法的分割灰度图像耗时是传统FCM的1.4%,因此该算法具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 模糊C均值聚类算法 图像分割 模糊聚类 直方图 相关性
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一种基于区间数多指标信息的FCM聚类算法 被引量：6
9
作者 于春海 樊治平 《运筹与管理》 CSCD 2004年第4期12-16,共5页
针对一类具有不确定性区间数多指标信息的聚类分析问题,依据传统的基于数值信息的FCM聚类算法的思路,提出了一种新的聚类分析算法。文章首先描述了具有区间数多指标信息的聚类分析问题;其次给出了基于区间数多指标信息的关于最优划分和... 针对一类具有不确定性区间数多指标信息的聚类分析问题,依据传统的基于数值信息的FCM聚类算法的思路,提出了一种新的聚类分析算法。文章首先描述了具有区间数多指标信息的聚类分析问题;其次给出了基于区间数多指标信息的关于最优划分和最优聚类中心确定的两个定理;然后给出了基于区间数多指标信息的FCM聚类算法的计算步骤。该算法的特点是聚类中心的表现形式为精确的数值,给出的两个定理说明了该聚类算法的收敛性。最后,通过给出一个算例说明了本文给出的聚类算法。 展开更多
关键词 聚类分析 区间数 fcm聚类算法 模糊划分 模糊集
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融合KNN优化的密度峰值和FCM聚类算法 被引量：11
10
作者 兰红 黄敏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第9期81-88,共8页
针对模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类算法对初始聚类中心和噪声敏感、对边界样本聚类不够准确且易收敛于局部极小值等问题,提出了一种K邻近(KNN)优化的密度峰值(DPC)算法和FCM相结合的融合聚类算法(KDPC-FCM)。算法利用样本的K近邻信... 针对模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类算法对初始聚类中心和噪声敏感、对边界样本聚类不够准确且易收敛于局部极小值等问题,提出了一种K邻近(KNN)优化的密度峰值(DPC)算法和FCM相结合的融合聚类算法(KDPC-FCM)。算法利用样本的K近邻信息定义样本局部密度,快速准确搜索样本的密度峰值点样本作为初始类簇中心,改善FCM聚类算法存在的不足,从而达到优化FCM聚类算法效果的目的。在多个UCI数据集、单个人造数据集、多种基准数据集和Geolife项目中的6个较大规模数据集上的实验结果表明,改进后的新算法与传统FCM算法、DSFCM算法对比,有着更好的抗噪性、聚类效果和更快的全局收敛速度,证明了新算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 模糊C均值 聚类 密度峰值 K近邻 算法优化
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基于MS-FCM算法的MR图像分割方法 被引量：6
11
作者 李彬 陈武凡 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第16期198-199,202,共3页
针对传统模糊C-均值(FCM)聚类算法在分割低信噪比图像时准确性较差的问题,提出一种用于MR图像分割的改进算法MS-FCM。针对脑部MR图像相邻像素属于同一分类的模糊隶属度相近的特性,在迭代过程中对隶属度数据集进行滤波,以降低噪声对聚类... 针对传统模糊C-均值(FCM)聚类算法在分割低信噪比图像时准确性较差的问题,提出一种用于MR图像分割的改进算法MS-FCM。针对脑部MR图像相邻像素属于同一分类的模糊隶属度相近的特性,在迭代过程中对隶属度数据集进行滤波,以降低噪声对聚类精度的影响。模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验证明,该算法可以提高图像分割精度。 展开更多
关键词 图像分割 模糊C-均值聚类算法 MR图像 模糊隶属度
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基于MapReduce的FCM聚类集成算法 被引量：5
12
作者 马自堂 苟杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第12期3554-3558,共5页
模糊C-均值(FCM)聚类集成算法是一种利用集成思想提高聚类质量的方法。针对FCM聚类集成算法随着数据量的增加时间复杂度过高的问题,提出一种基于MapReduce框架的并行FCM聚类集成算法。首先利用多组随机的初始聚类中心分别进行聚类来获... 模糊C-均值(FCM)聚类集成算法是一种利用集成思想提高聚类质量的方法。针对FCM聚类集成算法随着数据量的增加时间复杂度过高的问题,提出一种基于MapReduce框架的并行FCM聚类集成算法。首先利用多组随机的初始聚类中心分别进行聚类来获取具有差异化的聚类成员;然后通过建立聚类成员簇间OVERLAP矩阵来寻找逻辑等价簇,统一所有聚类成员中的簇标记;最后利用投票法共享聚类成员中数据对象的聚类情况得出最终的聚类结果。实验结果表明,该算法具有良好的精确度、加速比和扩展性,具有处理较大规模数据集的能力。 展开更多
关键词 MAPREDUCE 聚类集成 模糊C-均值 并行聚类算法
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FCM算法在钦州湾不同时期水质预测中的应用 被引量：3
13
作者 樊东红 曾彦 王明娟 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第11期158-162,共5页
对钦州湾2008-2009年6个航次的调查资料进行分析,数据共有24个指标,15个站点。由于指标过多,数据处理不方便并且也不准确。利用FCM模糊聚类算法对钦州湾水体中的污染物进行分析,通过预测,得到2010年春、夏、秋、冬四个季度各个指标的数... 对钦州湾2008-2009年6个航次的调查资料进行分析,数据共有24个指标,15个站点。由于指标过多,数据处理不方便并且也不准确。利用FCM模糊聚类算法对钦州湾水体中的污染物进行分析,通过预测,得到2010年春、夏、秋、冬四个季度各个指标的数据,旨在了解钦州湾不同时期水质污染状况以及其趋势,为该湾的环境治理以及生态环境的可持续发展提供科学依据。 展开更多
关键词 生态环境 水质预测 fcm 模糊聚类
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基于MapReduce的并行SFLA-FCM聚类算法 被引量：6
14
作者 苟杰 马自堂 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第1期66-70,共5页
模糊C均值算法(Fuzzy C-Means,FCM)是目前应用比较广泛的一种聚类算法。FCM算法的聚类质量依赖于初始聚类中心的选择并且易陷入局部极值,结合混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)较强的搜索能力,提出一种基于MapReduce... 模糊C均值算法(Fuzzy C-Means,FCM)是目前应用比较广泛的一种聚类算法。FCM算法的聚类质量依赖于初始聚类中心的选择并且易陷入局部极值,结合混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)较强的搜索能力,提出一种基于MapReduce的并行SFLA-FCM聚类算法。该算法利用SFLA算法的子群内模因信息传递和全局信息交换来搜索高质量的聚类中心,根据MapReduce编程模型设计算法流程,实现并行化,使其具有处理大规模数据集的能力。实验证明,并行SFLA-FCM算法提高了的搜索能力和聚类结果的精度,并且具有良好的加速比和扩展性。 展开更多
关键词 聚类 模糊C均值算法 混合蛙跳算法 MAPREDUCE
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一种由FCM算法推导出的隶属函数研究 被引量：2
15
作者 李春芳 刘连忠 陆震 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第32期129-131,共3页
分析了Fuzzy C—Means算法中模糊指标m→1^+和m→∞对隶属函数的模糊控制作用,据此提出一种带模糊指标的隶属函数,具有性质:(1)一个数据点对各个模式的隶属度和为1;(2)模糊指标m控制模糊程度。使用Iris数据集对样板法中新旧两种隶属函... 分析了Fuzzy C—Means算法中模糊指标m→1^+和m→∞对隶属函数的模糊控制作用,据此提出一种带模糊指标的隶属函数,具有性质:(1)一个数据点对各个模式的隶属度和为1;(2)模糊指标m控制模糊程度。使用Iris数据集对样板法中新旧两种隶属函数做了实验对比。 展开更多
关键词 聚类 fcm算法 隶属函数 模糊指标
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基于FCM与集成高斯过程回归的赖氨酸发酵软测量 被引量：9
16
作者 嵇小辅 张翔 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2015年第1期156-162,共7页
为解决赖氨酸发酵过程中菌体浓度难以在线检测的难题,提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)与集成高斯过程回归(GPR)的软测量建模方法。针对典型生物发酵过程可分为延滞期、指数生长期、稳定期、死亡期4个反应周期的特点,采用模糊C均值聚类... 为解决赖氨酸发酵过程中菌体浓度难以在线检测的难题,提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)与集成高斯过程回归(GPR)的软测量建模方法。针对典型生物发酵过程可分为延滞期、指数生长期、稳定期、死亡期4个反应周期的特点,采用模糊C均值聚类算法对样本集进行聚类分析以形成若干子样本集;对每个子样本集分别采用高斯过程回归训练时,为提高GPR模型的泛化能力,利用Adaboost算法提升GPR模型,分别在各子集建立集成GPR软测量子模型;采用欧氏距离计算新样本点对应于每一子模型的隶属度;加权求和获得最终的软测量模型的预测输出。基于氨基酸类典型菌种L-赖氨酸反应过程菌体浓度参数预测的试验研究表明:与全局单一GPR模型、集成GPR模型和基于FCM与多GPR模型相比,所建立的基于FCM与集成GPR软测量模型拟合精度高,泛化能力强,较好地满足了赖氨酸发酵过程的控制要求。 展开更多
关键词 高斯过程回归(GPR) 模糊C均值聚类(fcm) ADABOOST算法 L-赖氨酸 软测量 欧氏距离 隶属度 加权求和
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基于FCM聚类算法与自适应阈值的冠脉钙化分割与量化 被引量：2
17
作者 赵聪 陈晓冬 +3 位作者 张佳琛 汪毅 贾忠伟 陈向志 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期550-556,共7页
针对基于CTA图像进行冠脉钙化量化时存在的无法克服噪声以及阈值选择不稳定问题,提出一种基于聚类算法与自适应阈值的冠脉钙化分割与量化方法。首先根据CT值和空间位置对冠脉血管内的像素点构建特征向量,继而根据血管骨架点数目构建自... 针对基于CTA图像进行冠脉钙化量化时存在的无法克服噪声以及阈值选择不稳定问题,提出一种基于聚类算法与自适应阈值的冠脉钙化分割与量化方法。首先根据CT值和空间位置对冠脉血管内的像素点构建特征向量,继而根据血管骨架点数目构建自适应聚类数,使用模糊C均值(FCM)聚类算法将冠脉区域划分为CT值分布相似的区域;然后使用高斯函数拟合冠脉灰度直方图,根据高斯拟合参数构造自适应阈值,对上述区域进行钙化分割;最后根据分割结果,参考Agatston钙化分量化标准进行钙化分计算。在30组人体冠脉CTA数据的测试结果中,对冠脉钙化量化的灵敏度和特异性分别达到89.5%与98.6%,计算得到的钙化体积和Agatston钙化分与标准结果的皮尔逊系数分别为0.974与0.975,远高于同类型基于一阶微分进行阈值选择方法(DBTD)对应的0.523与0.501。实验结果表明,该方法可用于冠脉钙化分割与量化,且具有全自动、鲁棒性好、能有效抗噪等特点。 展开更多
关键词 CT图像处理 冠脉钙化 分割与量化 模糊C均值(fcm)聚类 钙化分计算
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球磨机制粉过程煤粉粒度FCM-SVRs软测量建模 被引量：4
18
作者 王介生 高宪文 张立 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期613-616,共4页
根据多个模型相加可以提高整体预测精度和鲁棒性的思想,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)算法的煤粉粒度多最小二乘支持向量机回归(MLS-SVRs)软测量模型.采用变长度染色体的遗传算法同时优化模糊聚类数和聚类中心,每种聚类子集用LS-SVR... 根据多个模型相加可以提高整体预测精度和鲁棒性的思想,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)算法的煤粉粒度多最小二乘支持向量机回归(MLS-SVRs)软测量模型.采用变长度染色体的遗传算法同时优化模糊聚类数和聚类中心,每种聚类子集用LS-SVRs进行局部模型的建立和训练,再用模糊聚类后产生的隶属度将各子模型的输出加权求和得到最后软测量结果.仿真结果表明该软测量模型具有更好的泛化结果和预测精度,可以满足煤粉制备过程实时控制的在线软测量要求. 展开更多
关键词 煤粉粒度 模糊C均值聚类 最小二乘支持向量机回归 软测量 遗传算法 变长度染色体
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基于类内类间距离量级平衡的FCM聚类算法设计 被引量：4
19
作者 江文奇 牟华伟 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第8期122-128,共7页
类内距离和类间距离数值量级差异性导致两类距离无法直接融合,进而影响了FCM聚类模型设计。首先,本文全面回顾了经典和改进型的FCM聚类模型,构建了类内距离和类间距离迹的关系模型,分别从类内类间距离的变化不一致性和量级差异性两个方... 类内距离和类间距离数值量级差异性导致两类距离无法直接融合,进而影响了FCM聚类模型设计。首先,本文全面回顾了经典和改进型的FCM聚类模型,构建了类内距离和类间距离迹的关系模型,分别从类内类间距离的变化不一致性和量级差异性两个方面分析了现有FCM聚类模型的不足;其次,运用高斯核距离替代传统的欧式距离来表征类内类间距离,基于最小化类内紧凑度与类间分离度差的思想,设计了类内类间距离平衡方法,提出了一种改进的FCM聚类目标函数与算法;最后,运用算例说明了本方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 fcm 聚类分析 高斯核
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基于FCM聚类与SVM的电力系统短期负荷预测 被引量：10
20
作者 李林峰 孙长银 《江苏电机工程》 2007年第3期47-50,共4页
分析了模糊C均值(FCM)聚类算法,介绍了支持向量机(SVM)回归的基本原理,提出了一种将FCM聚类算法和SVM结合使用的电力系统短期负荷预测方法。该方法考虑到电力负荷变化周期性的特点,通过对学习样本的聚类,选用同类特征数据作为模型的预... 分析了模糊C均值(FCM)聚类算法,介绍了支持向量机(SVM)回归的基本原理,提出了一种将FCM聚类算法和SVM结合使用的电力系统短期负荷预测方法。该方法考虑到电力负荷变化周期性的特点,通过对学习样本的聚类,选用同类特征数据作为模型的预测输入,然后对各个模型的输入数据进行归一化处理和分类识别,得出最后总的预测输出。此预测方法保证了数据特征的一致性以及算法的全局性,避免了算法陷入局部极小的缺陷。经过仿真实验,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 短期负荷预测 模糊C均值(fcm)聚类算法 支持向量机(SVM)
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