一种区间型数据的自适应模糊c均值聚类算法 被引量：5

1

作者 谢志伟 王志明 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第17期193-198,237,共7页

针对区间型数据的聚类问题,提出一种自适应模糊c均值聚类算法。该算法一方面基于区间数的中点和半宽度,通过引入区间宽度的影响因子以控制区间大小对聚类结果的影响;另一方面通过引入一个自适应系数,以减少区间型数据的数据结构对聚类... 针对区间型数据的聚类问题,提出一种自适应模糊c均值聚类算法。该算法一方面基于区间数的中点和半宽度,通过引入区间宽度的影响因子以控制区间大小对聚类结果的影响;另一方面通过引入一个自适应系数,以减少区间型数据的数据结构对聚类效果的影响。通过仿真数据和Fish真实数据验证了该算法的有效性,并对聚类结果进行比较和分析。 展开更多

关键词 区间型数据 模糊c均值聚类 自适应系数 自适应模糊c均值聚类

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改进的基于二次型模糊c均值聚类模型 被引量：4

2

作者 陈加顺 皮德常 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1547-1553,共7页

针对模糊聚类算法对点数据集聚类的敏感性以及区间类型数据聚类效果不明显等问题,提出了基于二次型距离改进的模糊可能性c均值(fuzzy-possibilistic c-means,FPCM)聚类算法。首先分析了区间数据的特征,引入了区间值的数学表示方法,在此... 针对模糊聚类算法对点数据集聚类的敏感性以及区间类型数据聚类效果不明显等问题,提出了基于二次型距离改进的模糊可能性c均值(fuzzy-possibilistic c-means,FPCM)聚类算法。首先分析了区间数据的特征,引入了区间值的数学表示方法,在此基础上提出了3种不同的基于区间数据距离度量方法以及相应权重矩阵的计算方法,通过建立拉格朗日方程对目标方程优化,求得聚类中心、隶属度以及可能性迭代方程,并证明目标方程的收敛性,最后给出了算法执行步骤。在不同类型的数据集上实验,证明算法在点数据集和区间数据集上都具有较好聚类性能. 展开更多

关键词 模糊聚类 改进模糊可能性c均值 二次型距离 权重矩阵

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改进的区间二型模糊聚类遥感影像变化检测 被引量：9

3

作者 苏艺凡 党建武 +1 位作者 王阳萍 杨景玉 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2021年第7期44-51,58,共9页

遥感影像的复杂模糊性问题会干扰影像变化检测的结果,可引入区间二型模糊C均值聚类算法解决此问题,但算法参数的随机性导致检测结果不稳定。本文首先利用局部最优解优化萤火虫算法中的候选解,引入可变步长因子,以此自适应寻优区间二型模... 遥感影像的复杂模糊性问题会干扰影像变化检测的结果,可引入区间二型模糊C均值聚类算法解决此问题,但算法参数的随机性导致检测结果不稳定。本文首先利用局部最优解优化萤火虫算法中的候选解,引入可变步长因子,以此自适应寻优区间二型模糊C均值聚类算法的模糊因子;然后结合寻优得到的模糊因子进行区间二型模糊C均值聚类,迭代更新隶属区间提取变化信息;最后通过基于复合梯形法则的加权Karnik-mendel算法降型和解模糊优化聚类中心,依据最大隶属度原则判断变化类型。通过试验验证,本文方法得到更优模糊因子和更精确的聚类中心,具有更好的稳健性,变化检测精度得到提高,检测得到的变化区域更加精细。 展开更多

关键词 遥感影像变化检测 萤火虫算法 区间二型模糊c均值聚类 模糊因子 降型算法

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基于模糊c均值聚类的多模型软测量建模 被引量：37

4

作者 仲蔚 俞金寿 《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第1期83-87,共5页

根据几个模型相加可提高模型的预测精度及鲁棒性的思想，提出了一种非线性软测量建模的新方法。即先用模糊ｃ 均值聚类算法将训练集分成具有不同聚类中心的子集，每一子集用ＲＢＦ网络或部分最小二乘法进行训练得出子模型，再用模糊聚... 根据几个模型相加可提高模型的预测精度及鲁棒性的思想，提出了一种非线性软测量建模的新方法。即先用模糊ｃ 均值聚类算法将训练集分成具有不同聚类中心的子集，每一子集用ＲＢＦ网络或部分最小二乘法进行训练得出子模型，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结果。此算法通过一个复杂非线性函数的仿真建模和一个分馏塔柴油倾点软测量建模的工业实例研究，结果表明比其它算法具有更好的泛化结果和预报精度，具有良好的在线应用潜力。 展开更多

关键词 软测量 模糊c均值聚类 鲁棒性 最小二乘法

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区间数模糊c均值聚类中相对位置相异度的研究 被引量：2

5

作者 袁飞 詹宜巨 王永华 《信号处理》 CSCD 北大核心 2012年第10期1370-1378,共9页

区间数模糊c均值聚类方法中,区间数距离公式存在无法描述区间数之间相对位置的问题,针对该问题,本文分析了该问题产生原因,提出了相对位置相异度公式,并将该相异度公式应用于区间数模糊c均值聚类中。理论分析说明相对位置相异度公式能... 区间数模糊c均值聚类方法中,区间数距离公式存在无法描述区间数之间相对位置的问题,针对该问题,本文分析了该问题产生原因,提出了相对位置相异度公式,并将该相异度公式应用于区间数模糊c均值聚类中。理论分析说明相对位置相异度公式能定量描述区间数之间相异程度,还能描述区间数之间相对位置。仿真实验结果表明,相对于基于现有区间数距离公式的区间数模糊c均值聚类,基于相对位置相异度的区间数模糊c均值聚类方法具有更好的聚类效果。同时,给出了相对位置相异度公式中参数选择标准。 展开更多

关键词 不确定数据 区间数 区间数距离 模糊c均值聚类

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基于快速二维熵的加权模糊C均值聚类图像分割 被引量：3

6

作者 沙秀艳 王贞俭 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第10期183-186,共4页

提出了一种结合快速二维熵和加权模糊C均值聚类的图像分割方法。采用快速二维熵算法对实际图像进行初步分割求得目标和背景的中心,然后采用样本点像素与其邻域灰度像素的差别表征该样本点对分类的影响程度,最后利用加权模糊C均值聚类算... 提出了一种结合快速二维熵和加权模糊C均值聚类的图像分割方法。采用快速二维熵算法对实际图像进行初步分割求得目标和背景的中心,然后采用样本点像素与其邻域灰度像素的差别表征该样本点对分类的影响程度,最后利用加权模糊C均值聚类算法完成图像分割。该方法一方面解决了传统的模糊C均值聚类算法对初始值敏感的问题,另一方面克服了传统的聚类算法对数据集进行等划分的缺陷。实验结果表明,该方法不仅具有良好的收敛性,而且还可以有效地把目标从背景中分割出来,具有重要的实际应用价值。 展开更多

关键词 模糊c均值聚类 二维熵 图像分割

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基于区间直觉模糊集的C均值聚类算法 被引量：1

7

作者 张宏威 王周敬 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第2期122-124,162,共4页

针对区间直觉模糊集(IVIFS)的聚类问题,提出了基于IVIFS的C均值聚类算法。算法首先应用IVIFS的欧氏距离,构造了聚类的目标函数;然后根据拉格朗日乘数法推导出聚类的迭代公式,得到IVIFS聚类算法;此外,还提出一种IVIFS聚类的有效性函数,... 针对区间直觉模糊集(IVIFS)的聚类问题,提出了基于IVIFS的C均值聚类算法。算法首先应用IVIFS的欧氏距离,构造了聚类的目标函数;然后根据拉格朗日乘数法推导出聚类的迭代公式,得到IVIFS聚类算法;此外,还提出一种IVIFS聚类的有效性函数,并将此函数和聚类结合,给出可以确定最佳聚类类别数的聚类流程;最后通过实验验证了该算法不仅得到了最佳聚类类别数,同时还提高了聚类的准确率。 展开更多

关键词 区间直觉模糊集 模糊聚类 目标函数 模糊c均值

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基于模糊C均值聚类的分布式电源集群并网逆变器输出功率置信区间估计方法 被引量：11

8

作者 孙丽敬 盛万兴 +4 位作者 吴鸣 吕志鹏 李蕊 李冬森 李运兵 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1495-1503,共9页

为了提高多分布式电源仿真建模的精度,降低仿真模型与物理设备的运行误差,提出基于模糊C均值聚类的分布式电源并网逆变器输出功率置信区间估计方法。首先,根据DG的电压电流输入输出关系建立同类型DG的统一模型,采用粒子群算法进行参数辨... 为了提高多分布式电源仿真建模的精度,降低仿真模型与物理设备的运行误差,提出基于模糊C均值聚类的分布式电源并网逆变器输出功率置信区间估计方法。首先,根据DG的电压电流输入输出关系建立同类型DG的统一模型,采用粒子群算法进行参数辨识,得到DG输出功率偏差与物理系统同型设备运行参数的关系特性;其次,采用模糊C均值聚类方法,对DG集群进行分类,并将输出功率偏差划分成若干个子集;最后,采用概率分析方法得到输出功率偏差对应各子集的概率密度函数,并对偏差进行概率置信区间预测,根据预测结果通过物理系统同型设备输出特征修正仿真模型运行行为。采用实际运行算例验证,结果表明该方法快速准确修正了仿真模型与物理模型的运行误差。 展开更多

关键词 分布式电源集群 清洁能源 仿真建模 模糊c均值聚类 置信区间

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基于改进模糊C均值聚类时段划分的配电网动态重构 被引量：42

9

作者 董志辉 林凌雪 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期2299-2305,共7页

随着大量光伏和风电等间歇性电源接入配电网,传统的静态重构方案不再适用于动态变化下的网络。在此背景下,提出了一种基于改进模糊均值聚类的动态重构策略。首先依据分布式电源(distributedgenerator,DG)和负荷的时变性建立确定性等值... 随着大量光伏和风电等间歇性电源接入配电网,传统的静态重构方案不再适用于动态变化下的网络。在此背景下,提出了一种基于改进模糊均值聚类的动态重构策略。首先依据分布式电源(distributedgenerator,DG)和负荷的时变性建立确定性等值负荷预测曲线,通过改进的模糊C均值聚类算法进行时段划分,并且利用损失函数确定最优时段划分方案。其次采用区间数描述DG和负荷预测的不确定性并建立以网损区间值最低为目标函数的动态重构模型,并引入仿射泰勒扩展的潮流计算法求解区间潮流方程。最后采用基于回路搜索的十进制粒子群算法对重构模型进行求解,实现不确定因素下的配电网动态重构。通过IEEE33节点系统仿真验证了所提方法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 动态重构 分布式电源 时段划分 区间算法 模糊c均值聚类

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基于FCM聚类的气化炉温度多模型软测量建模 被引量：14

10

作者 钟伟民 李杰 +2 位作者 程辉 孔祥东 钱锋 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期3951-3955,共5页

水煤浆气化是煤炭资源高效清洁利用的重要技术。气化炉反应温度是关系装置能否长周期安全稳定运行的关键参数,但是热电偶在高温、高压和气固物流冲刷环境下,使用寿命有限。本文以一多喷嘴对置式水煤浆气化炉为研究对象,在多模型建模方... 水煤浆气化是煤炭资源高效清洁利用的重要技术。气化炉反应温度是关系装置能否长周期安全稳定运行的关键参数,但是热电偶在高温、高压和气固物流冲刷环境下,使用寿命有限。本文以一多喷嘴对置式水煤浆气化炉为研究对象,在多模型建模方法的基础上,以数据点间的相似程度作为多模型子区间的划分手段,结合最小二乘支持向量机建立了基于模糊C均值聚类的气化炉温度软测量模型。实际工业运行数据验证结果表明,该软测量模型拟合精度较高,模型泛化能力较强。 展开更多

关键词 水煤浆气化 模糊c均值聚类 最小二乘支持向量机 多模型 软测量建模

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二型模糊系统在音频信号分类中的应用 被引量：2

11

作者 生龙 张洪斌 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期436-441,共6页

针对数字音频信号分类问题提出了基于二型模糊集合理论的C均值聚类算法,并在此基础上应用跳跃基因遗传算法对聚类得到的初始模糊模型进行优化,最后采用向量相似性测度准则对优化后的模糊规则集合进行简化,得到最终的模糊分类器模型。与... 针对数字音频信号分类问题提出了基于二型模糊集合理论的C均值聚类算法,并在此基础上应用跳跃基因遗传算法对聚类得到的初始模糊模型进行优化,最后采用向量相似性测度准则对优化后的模糊规则集合进行简化,得到最终的模糊分类器模型。与传统的一型模糊集合相比,二型模糊集合可以掌控更多的不确定性信息。基于二型模糊集合理论的C均值聚类算法对样本分布不均匀、结构不规则的样本集的聚类效果更精确。实例仿真结果对比显示,应用二型模糊C均值聚类算法的音频信号分类器比应用一型模糊C均值聚类算法的分类器得到的分类结果更准确。 展开更多

关键词 聚类算法 数字音频信号 模糊c均值 遗传算法 二型模糊集合

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基于改进模糊C回归聚类的水轮发电机组的模糊辨识 被引量：2

12

作者 罗红俊 马龙 +4 位作者 张官祥 魏春阳 陈绪鹏 金学铭 李超顺 《中国农村水利水电》 北大核心 2021年第9期147-152,共6页

针对水轮发电机组精确建模的难题,提出了一种基于改进模糊C回归聚类的T-S模糊模型辨识方法。考虑到样本输出值与聚类超平面输出之间的误差值指标的重要性,对于模糊C回归聚类算法进行了改进。该算法将误差值的倒数赋给对应的样本隶属度,... 针对水轮发电机组精确建模的难题,提出了一种基于改进模糊C回归聚类的T-S模糊模型辨识方法。考虑到样本输出值与聚类超平面输出之间的误差值指标的重要性,对于模糊C回归聚类算法进行了改进。该算法将误差值的倒数赋给对应的样本隶属度,构建新的权重矩阵用于更新聚类超平面,从而加速聚类朝向最优聚类超平面的收敛;提出一个新的超平面型隶属度函数,直接利用超平面辨识前提参数;应用带遗忘因子的递推最小二乘算法在线辨识模型的结论参数。以三个常用的数学实例及某水电站水轮发电机组为对象,进行T-S模糊模型的建立,并与其他辨识方法进行比较。结果表明,所提出的模糊辨识方法具有较高的辨识精度,辨识所得模型具有较强的泛化能力。 展开更多

关键词 水轮发电机组 系统辨识 T-S模糊模型 模糊c回归聚类 超平面型隶属度函数 带遗忘因子的递推最小二乘法

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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

13

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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二型模糊理论在乙烯裂解炉过程监控中的应用

14

作者 高勇 王振雷 +1 位作者 钱锋 朱彦兴 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期302-308,370,共8页

利用区间二型模糊C-均值聚类的方法,将过程数据进行聚类,并且聚类过程采用自适应的方法选择聚类数,由此区别不同的工况;利用局部切空间排列算法(LTSA)分别对聚类之后的每一类数据进行降维处理,然后利用每一类降维后的数据,使用支持向量... 利用区间二型模糊C-均值聚类的方法,将过程数据进行聚类,并且聚类过程采用自适应的方法选择聚类数,由此区别不同的工况;利用局部切空间排列算法(LTSA)分别对聚类之后的每一类数据进行降维处理,然后利用每一类降维后的数据,使用支持向量数据描述(SVDD)的方法构建多个模型,并建立相应的统计量与统计限,完成离线建模过程。在线监控过程中首先判断过程数据属于哪一种工况,然后利用相应的模型来计算统计量并判断是否故障,利用乙烯裂解炉的过程数据进行了仿真研究,验证了方法的可行性。 展开更多

关键词 区间二型模糊c均值聚类 自适应 局部切空间排列算法 支持向量数据描述

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区间型数据的可能性聚类算法 被引量：2

15

作者 李庆 贺一民 +1 位作者 罗建禄 徐磊 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第10期251-254,共4页

针对区间型数据的模糊c均值聚类(IFCM)算法在实际应用中的不足,将可能性理论引入区间型数据的聚类问题,通过放松样本隶属度的约束条件和修正IFCM算法的目标函数,提出一种区间型数据的可能性聚类算法。通过仿真模拟实验和平均CR指标分析... 针对区间型数据的模糊c均值聚类(IFCM)算法在实际应用中的不足,将可能性理论引入区间型数据的聚类问题,通过放松样本隶属度的约束条件和修正IFCM算法的目标函数,提出一种区间型数据的可能性聚类算法。通过仿真模拟实验和平均CR指标分析,结果表明:在包含噪声和孤立点等代表性比较差的样本数据的聚类问题中,该算法明显优于IFCM算法,能有效地降低噪声对聚类效果的影响。 展开更多

关键词 区间型数据 模糊c均值聚类 可能性聚类 平均cR指标

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基于区间二型模糊神经网络的臭氧浓度预测 被引量：2

16

作者 赵晓东 徐浩然 +1 位作者 郭志萍 任改莎 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第6期329-335,共7页

针对传统的大气臭氧浓度预测存在预测精度低、计算效率低等问题,将模糊聚类与神经网络相结合,提出一种使用区间二型模糊神经网络进行臭氧浓度预测的方法。用模糊C均值的方法筛选出适应性最高的有效规则,并进行区间二型模糊神经网络的结... 针对传统的大气臭氧浓度预测存在预测精度低、计算效率低等问题,将模糊聚类与神经网络相结合,提出一种使用区间二型模糊神经网络进行臭氧浓度预测的方法。用模糊C均值的方法筛选出适应性最高的有效规则,并进行区间二型模糊神经网络的结构设计;使用LM算法(Levenberg-Marquardt)进行模糊神经网络的参数及权重调整。使用2018年石家庄气象臭氧数据集验证系统进行验证,并与使用梯度下降算法(Gradient Descent)的模糊神经网络系统进行比较,结果表明,该方法可以更好地预测臭氧浓度,采用LM算法比采用GD算法可获得更好的预测性能。 展开更多

关键词 臭氧浓度预测 区间二型模糊神经网络 模糊神经网络 LM算法 模糊c均值

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基于MAR与FCM聚类的声呐图像分割 被引量：17

17

作者 郭海涛 刘丽媛 +1 位作者 赵亚鑫 徐丰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期2322-2327,共6页

针对模糊C均值聚类算法中,聚类效果往往受到聚类中心数目和初始聚类中心的影响这一问题,提出一种基于多尺度自回归(MAR)模型与模糊C均值(FCM)聚类的声呐图像分割方法。引入MAR模型,建立层与层之间以及相邻层像素点间的数学关系,利用粗... 针对模糊C均值聚类算法中,聚类效果往往受到聚类中心数目和初始聚类中心的影响这一问题,提出一种基于多尺度自回归(MAR)模型与模糊C均值(FCM)聚类的声呐图像分割方法。引入MAR模型,建立层与层之间以及相邻层像素点间的数学关系,利用粗尺度图像的灰度-邻域均值二维直方图中的峰值个数来确定聚类中心数目,通过MAR得到的预测分割结果引导初始聚类中心的确定。实验结果表明,改进后的算法能准确、快速地确定聚类中心数目,并较好地解决初始聚类中心问题;与传统的FCM聚类方法相比,具有分割准确和收敛速度快的特点。 展开更多

关键词 多尺度自回归 模糊c均值聚类 声呐图像 二维直方图

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一种基于模糊聚类的快速图像分割算法 被引量：3

18

作者 杨润玲 高新波 介军 《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2007年第2期280-285,共6页

提出一种基于二维直方图加权的模糊c均值图像快速分割算法.通过将原图像和它的平滑图像相结合,构造一个二元组的“广义图像”,广义图像的直方图就是原图像的二维直方图.然后对此二维直方图进行塔形分解得到金字塔的上一层——顶层,相应... 提出一种基于二维直方图加权的模糊c均值图像快速分割算法.通过将原图像和它的平滑图像相结合,构造一个二元组的“广义图像”,广义图像的直方图就是原图像的二维直方图.然后对此二维直方图进行塔形分解得到金字塔的上一层——顶层,相应地称原二维直方图为底层.最后,利用加权模糊c均值聚类算法分别对顶层和底层进行模糊聚类,从而实现对原图像的分割.实验结果与性能分析表明,该算法具有较高的分割速度和良好的抑制噪声的能力. 展开更多

关键词 图像分割 加权模糊c均值聚类算法 塔形结构 二维直方图

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融合像素空间信息及加权模糊聚类的肺结节识别 被引量：2

19

作者 裴晓敏 郭宏宇 戴建平 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期1250-1253,共4页

针对肺部计算机辅助诊断中孤立肺结节识别容易受噪声、气管、血管的干扰问题,提出一种融合空间信息及加权模糊聚类的肺结节识别算法.该方法利用融合像素空间信息及带特征权重的模糊C均值聚类算法实现感兴趣区域分割;利用特征选择算法计... 针对肺部计算机辅助诊断中孤立肺结节识别容易受噪声、气管、血管的干扰问题,提出一种融合空间信息及加权模糊聚类的肺结节识别算法.该方法利用融合像素空间信息及带特征权重的模糊C均值聚类算法实现感兴趣区域分割;利用特征选择算法计算感兴趣区域各特征权重,加权模糊C均值聚类算法分类感兴趣区域,识别肺结节.对比实验证明,该算法对感兴趣区域分割抗噪声性增强;感兴趣区域分类准确率提高;整体算法对肿瘤的检出率较高,漏诊率降低,为医生诊断早期肺癌病灶提供更加准确的客观依据. 展开更多

关键词 孤立型肺结节 空间信息 加权模糊c均值聚类 特征选择

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基于模糊聚类方法的T-S模糊系统建模 被引量：3

20

作者 李林峰 孙长银 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2006年第2期147-150,共4页

提出了用一个聚类验证准则设计模糊c均值聚类算法,这个聚类验证准则是用来确定模糊c均值算法中合适的聚类数.针对T-S模糊模型,由模糊c均值聚类算法确定其逻辑前件参数,进而采用最小二乘算法确定模糊推理规则的后件参数.最后,应用本文建... 提出了用一个聚类验证准则设计模糊c均值聚类算法,这个聚类验证准则是用来确定模糊c均值算法中合适的聚类数.针对T-S模糊模型,由模糊c均值聚类算法确定其逻辑前件参数,进而采用最小二乘算法确定模糊推理规则的后件参数.最后,应用本文建模方法对一个非线性实例进行仿真计算,并与其它方法进行了比较,结果表明本文方法是有效的. 展开更多

关键词 T—S模糊模型 模糊c均值聚类算法(FcM) 最小二乘算法

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