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茶叶傅里叶红外光谱的可能模糊K调和均值聚类分析 被引量：3
1
作者 武斌 王大智 +1 位作者 武小红 贾红雯 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期745-749,共5页
茶叶的品种不同,其有机化学成分含量往往不同,其功效也是不尽相同的,因此,研究出一种简单、高效、识别率高的茶叶品种鉴别技术方法是十分有必要的。中红外光谱技术是一种快速检测技术,在用中红外光谱仪采集得到的茶叶中红外光谱中含有... 茶叶的品种不同,其有机化学成分含量往往不同,其功效也是不尽相同的,因此,研究出一种简单、高效、识别率高的茶叶品种鉴别技术方法是十分有必要的。中红外光谱技术是一种快速检测技术,在用中红外光谱仪采集得到的茶叶中红外光谱中含有噪声信号。为了对含噪声茶叶中红外光谱的准确分类以实现茶叶品种分类,将可能模糊C-均值聚类(PFCM)思想应用到K调和均值(KHM)聚类,设计出一种可能模糊K调和均值(PFKHM)聚类算法,计算出PFKHM的模糊隶属度、典型值和聚类中心。可能模糊K调和均值聚类能有效解决K调和均值聚类的噪声敏感性问题。用傅里叶红外光谱分析仪(FTIR-7600型)分别对三种茶叶(优质乐山竹叶青、劣质乐山竹叶青和峨眉山毛峰)进行扫描以获取它们的傅里叶中红外光谱。光谱波数区间是4 001.569~401.121 1cm^(-1)。先采用主成分分析法(PCA)将光谱数据压缩到20维,再采用线性判别分析(LDA)将光谱数据压缩到两维并提取鉴别特征信息。最后分别用K调和均值聚类和可能模糊K调和均值聚类实现茶叶品种分类。实验结果:当权重指数m=2,q=2和p=2时,KHM具有91.67%的聚类准确率,PFKHM聚类准确率达到94.44%;KHM迭代12次达到收敛,而PFKHM迭代11次就可以达到收敛。采用傅里叶红外光谱技术检测茶叶,用主成分分析和线性判别分析压缩光谱数据,再用可能模糊K调和均值聚类进行品种分类可快速、准确地实现茶叶品种的鉴别。 展开更多
关键词 茶叶 红外光谱 主成分分析 k调和均值聚类 可能模糊k调和均值聚类
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基于模糊逻辑COOT优化K调和均值的数据聚类算法
2
作者 戴峦岳 梁宵月 +1 位作者 王帅 王震坡 《广西科学》 北大核心 2024年第5期900-911,共12页
针对K调和均值(K-Harmonic Means, KHM)聚类算法易陷入局部最优的不足,本文结合KHM聚类算法的快速局部开发和白骨顶鸡优化算法(Coot optimization algorithm, COOT)的全局勘探能力,提出一种模糊逻辑COOT优化KHM的数据聚类算法(Fuzzy COO... 针对K调和均值(K-Harmonic Means, KHM)聚类算法易陷入局部最优的不足,本文结合KHM聚类算法的快速局部开发和白骨顶鸡优化算法(Coot optimization algorithm, COOT)的全局勘探能力,提出一种模糊逻辑COOT优化KHM的数据聚类算法(Fuzzy COOT K-Harmonic Means, FCOOTKHM)。将KHM聚类算法生成的初始聚类解输入白骨顶鸡初始种群结构再进行迭代寻优。同时,为了进一步提升COOT的搜索精度,设计模糊逻辑对COOT的收敛因子和领导者种群占比进行自适应调整,均衡算法的搜索与开发能力。使用聚类调和平均值评估种群个体的适应度,结合智能算法启发式搜索对聚类结果迭代寻优。利用加州大学欧文分校(University of California Irvine, UCI)数据库中的7个数据集对FCOOTKHM的聚类性能进行验证分析。结果表明,FCOOTKHM在准确率、精确度、召回率、F度量、Kappa系数和收敛效率等指标上均表现更好,该算法能够实现更精确的数据聚类。 展开更多
关键词 模糊逻辑 模糊系统 白骨顶鸡优化算法 k调和均值 聚类 收敛性
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广义模糊K调和均值聚类的近红外光谱生菜储藏时间鉴别 被引量：1
3
作者 武小红 潘明辉 +2 位作者 武斌 嵇港 孙俊 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1721-1725,共5页
生菜的储藏时间是影响生菜新鲜程度的重要因素。为了快速、无损和有效地鉴别生菜的储藏时间,以欧式距离的p次方代替模糊K调和均值聚类(FKHM)中欧式距离的平方提出了一种广义模糊K调和均值聚类(GFKHM)算法并将该算法应用于鉴别生菜的储... 生菜的储藏时间是影响生菜新鲜程度的重要因素。为了快速、无损和有效地鉴别生菜的储藏时间,以欧式距离的p次方代替模糊K调和均值聚类(FKHM)中欧式距离的平方提出了一种广义模糊K调和均值聚类(GFKHM)算法并将该算法应用于鉴别生菜的储藏时间。以60个新鲜生菜样本为研究对象,采用AntarisⅡ近红外光谱分析仪每隔12h检测生菜的近红外漫反射光谱,共检测三次,光谱扫描的波数范围为10 000~4 000cm^(-1)。首先用主成分分析(PCA)对1 557维的生菜近红外光谱进行降维处理以减少冗余信息,取前20个主成分,经过PCA处理后得到20维的数据。然后用线性判别分析(LDA)提取光谱数据的鉴别信息以提高聚类的准确率,取鉴别向量数为2,则LDA将20维的数据转换为2维数据。最后以模糊C-均值聚类(FCM)的类中心作为FKHM和GFKHM的初始聚类中心,分别运行FKHM和GFKHM计算模糊隶属度以实现生菜储藏时间的鉴别。结果表明,GFKHM的鉴别准确率能达到92.5%,FKHM的鉴别准确率为90.0%,GFKHM具有比FKHM更高的鉴别准确率。GFKHM的聚类中心比FKHM更逼近真实类中心。GFKHM的收敛速度明显快于FKHM。采用近红外光谱技术同时结合GFKHM,PCA和LDA为快速和无损地鉴别生菜储藏时间提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 近红外光谱 生菜 储藏时间 线性判别分析 模糊k调和均值聚类
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基于空间信息的可能性模糊C均值聚类遥感图像分割 被引量：12
4
作者 张一行 王霞 +2 位作者 方世明 李晓冬 凌峰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第11期3004-3007,共4页
可能性模糊C均值(PFCM)聚类算法作为模糊C均值(FCM)聚类算法的一种改进算法,能在一定程度上克服FCM算法对噪声的敏感性;但由于PFCM没有考虑像元间的空间信息,对含有较大噪声的图像分割效果依然不理想。为此,提出一种新的基于空间信息的P... 可能性模糊C均值(PFCM)聚类算法作为模糊C均值(FCM)聚类算法的一种改进算法,能在一定程度上克服FCM算法对噪声的敏感性;但由于PFCM没有考虑像元间的空间信息,对含有较大噪声的图像分割效果依然不理想。为此,提出一种新的基于空间信息的PFCM算法(SPFCM),克服了PFCM算法对含有较大噪声的图像分割效果不佳的缺点。通过对人工图像和IKONOS遥感图像进行分析,结果表明,SPFCM算法无论是在视觉上还是在分割正确率上都优于传统的FCM算法、PFCM算法及两种加入空间信息的FCM算法;对于含有高斯噪声和盐椒噪声的图像,平均分割正确率高达99.71%,是一种去噪效果较好的图像分割算法。 展开更多
关键词 空间信息 模糊C均值聚类 可能性C均值聚类 图像分割
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可能性模糊C-均值聚类新算法 被引量：34
5
作者 武小红 周建江 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1996-2000,共5页
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... 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. 展开更多
关键词 模糊聚类 模糊C-均值聚类 可能性C-均值聚类 可能性模糊C-均值聚类
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一种结合PSOA的模糊K-均值客户聚类算法
6
作者 朱沅海 林泉 万杰 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第12期74-76,共3页
运用结合PSO(粒子群优化)算法的模糊均值聚类法进行客户聚类分析是CRM中一个新的研究方向。本文提出将M个客户记录指定字段中出现频率最大的N个字段值作为客户的特征属性,由M个客户的特征属性构成客户模糊聚类的模式样品集,并在均值聚... 运用结合PSO(粒子群优化)算法的模糊均值聚类法进行客户聚类分析是CRM中一个新的研究方向。本文提出将M个客户记录指定字段中出现频率最大的N个字段值作为客户的特征属性,由M个客户的特征属性构成客户模糊聚类的模式样品集,并在均值聚类算法中结合PSO算法,对总的类内离散度和进行优化,使其达到最小值,从而获取最佳客户聚类。实验表明,采用本算法能够得到满意的客户聚类结果。 展开更多
关键词 模糊k均值聚类 粒子群优化算法 客户聚类 客户关系管理
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基于可能性c均值聚类和模糊评判的调峰负荷辨识 被引量：1
7
作者 孙亚璐 张中丹 +3 位作者 陆军 毕文瑾 郑伟强 查雯婷 《可再生能源》 CAS 北大核心 2020年第12期1647-1653,共7页
大规模风电并网后,系统调峰能力不足导致风电送出受阻。大容量的柔性工业负荷作为调峰负荷可降低弃电率。文章将调峰负荷分为连续型和离散型,根据这两类调峰负荷对可再生能源出力波动的跟踪特性,定义并提取了连续调节特征参数、阶跃变... 大规模风电并网后,系统调峰能力不足导致风电送出受阻。大容量的柔性工业负荷作为调峰负荷可降低弃电率。文章将调峰负荷分为连续型和离散型,根据这两类调峰负荷对可再生能源出力波动的跟踪特性,定义并提取了连续调节特征参数、阶跃变化特征参数和调节间隔特征参数。根据特征参数,基于可能性c均值聚类算法,在综合负荷中将两类调峰负荷和不可调峰负荷进行聚类,并基于模糊评判方法对调峰负荷进行辨识计算,辨识出综合负荷中两类调峰负荷的占比。实例验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 大规模风电 调峰负荷 可能性c均值聚类 模糊评判 辨识计算
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基于样本加权的可能性模糊聚类算法 被引量：21
8
作者 刘兵 夏士雄 +1 位作者 周勇 韩旭东 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期371-375,共5页
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... 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取得较好的聚类准确率. 展开更多
关键词 样本加权 可能性C-均值聚类 可能性模糊聚类
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一种K-均值脸谱图聚类新算法 被引量：11
9
作者 王金甲 洪文学 李昕 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第10期1916-1920,共5页
Chernoff脸谱图简单,类似卡通画,能图形化地表示多元数据。但脸谱图聚类算法具有主观性的巨大的对比工作量,脸谱特征分配困难。因此,本文提出一种新的脸谱图聚类算法,它合并了K均值聚类或模糊G均值聚类算法。IRIS和蔬菜油数据集的实验... Chernoff脸谱图简单,类似卡通画,能图形化地表示多元数据。但脸谱图聚类算法具有主观性的巨大的对比工作量,脸谱特征分配困难。因此,本文提出一种新的脸谱图聚类算法,它合并了K均值聚类或模糊G均值聚类算法。IRIS和蔬菜油数据集的实验结果表明新算法优于传统的聚类算法。 展开更多
关键词 脸谱图 多元数据 聚类 k均值聚类 模糊C均值聚类
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模糊K-Harmonic-Kohonen网络的FTIR光谱数据聚类分析 被引量：7
10
作者 陈勇 郭云柱 +3 位作者 王威 武小红 贾红雯 武斌 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期268-272,共5页
食品的品种不同则其含有营养成分和功效存在差异,得到的傅里叶变换红外光谱也存在差异。为了准确的实现品种分类,设计了一种将傅里叶变换红外光谱与模糊聚类分析方法相结合的品种鉴别方法。在模糊Kohonen聚类网络(FKCN)基础上将模糊K调... 食品的品种不同则其含有营养成分和功效存在差异,得到的傅里叶变换红外光谱也存在差异。为了准确的实现品种分类,设计了一种将傅里叶变换红外光谱与模糊聚类分析方法相结合的品种鉴别方法。在模糊Kohonen聚类网络(FKCN)基础上将模糊K调和聚类(FKHM)引入到Kohonen聚类网络的学习速率和更新策略中,提出了模糊K-Harmonic-Kohonen网络(FKHKCN)算法。FKHKCN利用模糊C均值(FCM)聚类的模糊隶属度计算其学习速率,以FKHM的聚类中心为基础通过推导计算得到FKHKCN的聚类中心,可以解决模糊Kohonen聚类网络方法对于初始类中心敏感而导致聚类结果不稳定的问题。FKHKCN作为一种模糊聚类算法,可实现傅里叶变换红外光谱数据的聚类分析。采用三种数据集:(1)采集产自四川的三种茶叶(优质和劣质的乐山竹叶青以及峨眉山毛峰)作为实验样本,样本总数为96。(2)两个品种(robusta和arabica)的咖啡样本。(3)三个品种(鸡肉、猪肉和火鸡)的肉类样本。首先对三个光谱数据集进行预处理,利用多元散射校正降低茶叶样本原始光谱数据集的散射影响,使用Savitzky-Golay减少噪声对肉类和咖啡这两个光谱数据集的影响。再利用主成分分析将高维的三种光谱数据集压缩至低维。然后采用线性判别分析进行特征提取,将光谱数据投影到求得的鉴别向量上。最后分别采用FCM,FKCN和FKHKCN对茶叶、肉类和咖啡进行判别。最终结果如下:FCM,FKCN和FKHKCN对茶叶品种的聚类准确率分别为90.91%,90.91%和93.94%;对肉类品种的聚类准确率分别为90.83%,0.00%和92.50%;对咖啡品种的聚类准确率分别为89.17%,89.17%和90.83%。以上实验结果表明:采用傅里叶红外光谱技术结合主成分分析、线性判别分析和FKHKCN的方法能够较有效地对食品的品种进行鉴别,且鉴别准确率比FCM和FKCN更高,聚类结果更稳定。 展开更多
关键词 傅里叶变换红外光谱 模糊k调和均值聚类 多元散射校正 模糊kOHONEN聚类网络 聚类分析
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基于非欧式距离的可能性C-均值聚类 被引量：8
11
作者 武小红 周建江 +1 位作者 李海林 胡彩平 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期702-705,共4页
改进型可能性C-均值聚类(Improved possib ilistic C-means,IPCM)是在综合了模糊C-均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)和可能性C-均值聚类(Possib ilistic C-means,PCM)的基础上得到的。在IPCM的基础上,利用鲁棒统计观点和影响函数,引入一种... 改进型可能性C-均值聚类(Improved possib ilistic C-means,IPCM)是在综合了模糊C-均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)和可能性C-均值聚类(Possib ilistic C-means,PCM)的基础上得到的。在IPCM的基础上,利用鲁棒统计观点和影响函数,引入一种新的距离度量以代替IPCM的目标函数中的欧式距离度量,提出了一种新的可能性C-均值聚类模型(A lternative improved possib ilistic C-means,A IPCM),并给出了该模型的具体实现算法。A IPCM具有良好的鲁棒性,更适合对含有噪声或野值的数据进行划分聚类。仿真实验表明,A IPCM能克服噪声敏感性问题,获得合适的聚类中心和高的聚类准确率。 展开更多
关键词 模糊聚类 改进型可能性C-均值聚类 新的改进型可能性C-均值聚类
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基于样本-特征加权的可能性模糊核聚类算法 被引量：12
12
作者 黄卫春 刘建林 熊李艳 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2014年第1期169-175,共7页
经典的模糊C-均值聚类算法存在对噪声数据较为敏感、未考虑样本属性特征间的不平衡性及对高维数据聚类不理想等问题,而可能性聚类算法虽然解决了噪声敏感和一致性聚类问题,但算法假定每个样本对聚类的贡献程度一样。针对以上问题,提出... 经典的模糊C-均值聚类算法存在对噪声数据较为敏感、未考虑样本属性特征间的不平衡性及对高维数据聚类不理想等问题,而可能性聚类算法虽然解决了噪声敏感和一致性聚类问题,但算法假定每个样本对聚类的贡献程度一样。针对以上问题,提出了一种基于样本-特征加权的可能性模糊核聚类算法,将可能性聚类应用到模糊聚类中以提高其对噪声或例外点的抗干扰能力;同时,根据不同类的具体特性动态计算样本各个属性特征对不同类别的重要性权值及各个样本对聚类的重要性权值,并优化选取核参数,不断修正核函数把原始空间中非线性可分的数据集映射到高维空间中的可分数据集。实验结果表明,基于样本-特征加权模糊聚类算法能够减少噪声数据和例外点的影响,比传统的聚类算法具有更好的聚类准确率。 展开更多
关键词 样本加权 特征加权 模糊C均值 可能性模糊聚类 核函数
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一种基于粒子群优化的可能性C均值聚类改进方法 被引量：7
13
作者 陈东辉 刘志镜 王纵虎 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第11期122-126,共5页
提出了一种基于粒子群优化的可能性C均值(Possibilistic C-means,PCM)聚类改进方法。该方法首先通过改进PCM算法的目标函数来计算数据模式的隶属度矩阵和聚类中心完成粒子编码,从而降低算法对初始中心的敏感,提高聚类的精度;其次,通过... 提出了一种基于粒子群优化的可能性C均值(Possibilistic C-means,PCM)聚类改进方法。该方法首先通过改进PCM算法的目标函数来计算数据模式的隶属度矩阵和聚类中心完成粒子编码,从而降低算法对初始中心的敏感,提高聚类的精度;其次,通过粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对编码进行优化,以有效地克服PCM聚类算法容易导致聚类一致性和陷入局部最优解的缺点,减少算法的迭代次数。通过人造数据集和UCI数据集上的实验,表明该算法在计算复杂度、聚类精度和全局寻优能力方面表现得较为突出。 展开更多
关键词 模糊聚类 粒子群优化 模糊C均值 可能性C均值
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可能性划分系数和模糊变差相结合的聚类有效性函数 被引量：11
14
作者 范九伦 吴成茂 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第8期1017-1021,共5页
基于可能性分布描述因子定义的可能性划分系数有随类数增加而单调递减的趋势,缺乏与数据集几何结构的直接联系。该文考虑到数据集的几何结构信息,对可能性划分系数进行改进,提出了新的聚类有效性标准。实验结果表明,该文提出的方法具有... 基于可能性分布描述因子定义的可能性划分系数有随类数增加而单调递减的趋势,缺乏与数据集几何结构的直接联系。该文考虑到数据集的几何结构信息,对可能性划分系数进行改进,提出了新的聚类有效性标准。实验结果表明,该文提出的方法具有良好的分类性能。 展开更多
关键词 模糊变差 函数 模糊C-均值聚类 聚类有效性 可能性划分系数 模式识别 模糊控制
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基于分裂式K均值聚类的图像分割方法 被引量：11
15
作者 张健 宋刚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第2期372-374,共3页
模糊C均值聚类(FCM)算法是一种有效的无监督图像分割方法,适用于任意分类数,不需要预知图像特征,但其聚类效果直接受待分类样本噪声和分类初始条件的影响。因此,提出了一种适用于彩色图像分割的分裂式K均值聚类(FKM)算法,该算法首先使... 模糊C均值聚类(FCM)算法是一种有效的无监督图像分割方法,适用于任意分类数,不需要预知图像特征,但其聚类效果直接受待分类样本噪声和分类初始条件的影响。因此,提出了一种适用于彩色图像分割的分裂式K均值聚类(FKM)算法,该算法首先使用中值滤波对分类样本去噪,然后使用一种分裂聚类法对图像样本进行预分类,得到一组样本集初始划分,最后以这组划分为起点,使用基于概率距离的K均值聚类对图像分割进行迭代优化。实验结果表明,该算法可以避免FCM的误分类,诸如陷于中心死区、中心重叠和局部极小值,而且提高了分割速度。 展开更多
关键词 图像分割 分裂式k均值 模糊C均值 聚类 无监督
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基于改进的模糊C均值聚类的负荷预处理 被引量：9
16
作者 常鲜戎 孙景文 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2014年第1期27-32,共6页
SCADA系统采集的电力负荷数据由于各种原因,会存在一些坏数据。在负荷预测中,必须仔细而合理地对历史负荷数据进行处理。电力负荷预处理应该充分考虑负荷曲线本身的特征,即平滑性和相似性。模糊C均值算法可以较好地进行聚类,但是其由于... SCADA系统采集的电力负荷数据由于各种原因,会存在一些坏数据。在负荷预测中,必须仔细而合理地对历史负荷数据进行处理。电力负荷预处理应该充分考虑负荷曲线本身的特征,即平滑性和相似性。模糊C均值算法可以较好地进行聚类,但是其由于存在聚类数和初始聚类中心未知的问题,因此提出改进的模糊C均值算法——IFCM,即使用改进K均值算法确定初始聚类中心,引入粒度原理确定最佳聚类数。首先采用IFCM对日负荷曲线进行聚类,产生各类特征曲线;然后计算每个时刻点的方差,根据3σ法则进行坏数据的辨识;最后利用特征曲线对坏数据进行修正。针对四川某电网的实际电力负荷进行分析,表明了模型的实用性。 展开更多
关键词 负荷预处理 模糊聚类 粒度原理 k均值算法
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基于模糊聚类算法的S700K型电动转辙机运行状态评估 被引量：6
17
作者 魏文军 李政 +1 位作者 武晓春 高利民 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期74-81,共8页
为解决S700K型电动转辙机正常、亚健康、故障和严重故障等全周期运行状态难以评估的问题,考虑其动作功率曲线和状态信息的一致性,结合局部均值分解(LMD)和排列熵(PE)理论,提出基于模糊聚类分析的S700K型电动转辙机运行状态评估算法。首... 为解决S700K型电动转辙机正常、亚健康、故障和严重故障等全周期运行状态难以评估的问题,考虑其动作功率曲线和状态信息的一致性,结合局部均值分解(LMD)和排列熵(PE)理论,提出基于模糊聚类分析的S700K型电动转辙机运行状态评估算法。首先利用LMD分解将曲线分解成不同频率特性的乘积函数分量;其次结合PE算法量化不同分量复杂度,构建功率曲线的特征向量;最后用不同运行状态下的特征向量建立初始模糊矩阵,利用模糊聚类方法求得模糊相似矩阵和模糊等价矩阵。当置信因子从大到小变化时,由对应布尔矩阵得到动态聚类图,在置信因子取特定值时,测试集和样本集进行了匹配分类,从而实现了转辙机运行状态评估。实验结果表明,该算法模型具有结构简单、自适应和小样本的优势,更容易有效识别转辙机全周期运行状态。 展开更多
关键词 S700k型电动转辙机 运行状态评估 局部均值分解 排列熵 模糊聚类
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基于K近邻加权的混合C均值聚类算法 被引量：2
18
作者 王超 姜威 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第30期84-87,共4页
该文提出了一种基于K近邻加权的混合C均值聚类算法。首先该文利用模糊C均值聚类和可能性C均值聚类的优点,设计出一种混合C均值聚类算法。然后以K近邻规则为基础,计算出样本集的加权矩阵,最后得到基于K近邻加权的混合C均值聚类算法。由... 该文提出了一种基于K近邻加权的混合C均值聚类算法。首先该文利用模糊C均值聚类和可能性C均值聚类的优点,设计出一种混合C均值聚类算法。然后以K近邻规则为基础,计算出样本集的加权矩阵,最后得到基于K近邻加权的混合C均值聚类算法。由于该算法考虑到了不同样本点对分类的影响程度,对较复杂的样本集合,能明显提高分类的正确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 混合C均值聚类 加权 模糊C均值聚类 可能性C均值聚类
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广义可能性C均值聚类算法 被引量：2
19
作者 文传军 汪庆淼 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第5期1015-1018,共4页
可能性C均值聚类算法(PCM)中模糊加权指标m要求大于1,通过对PCM算法的分析讨论,将PCM算法中模糊加权指标m设置为多个独立变量,且将其取值范围进行了扩展,称之为广义可能性C均值聚类(GPCM)。GPCM从理论上分析了加权指标m的扩展取值范围,... 可能性C均值聚类算法(PCM)中模糊加权指标m要求大于1,通过对PCM算法的分析讨论,将PCM算法中模糊加权指标m设置为多个独立变量,且将其取值范围进行了扩展,称之为广义可能性C均值聚类(GPCM)。GPCM从理论上分析了加权指标m的扩展取值范围,并利用粒子群算法(PSO)对样本模糊隶属度进行估计。GPCM算法突破了PCM算法对参数m的约束。仿真实验验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 模糊C均值聚类 可能性C均值聚类 加权指数 模糊判决准则
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一种约束的改进可能性C均值聚类方法研究 被引量：1
20
作者 肖振球 曾文华 《甘肃农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期149-154,共6页
【目的】针对改进的可能性C均值聚类方法(IPCM)运算效率低,难以处理复杂数据结构的问题,提出了一种约束的改进可能性C均值聚类方法(CIPCM).【方法】CIPCM方法采用多项式核将特征向量映射到一个隐性特征空间,便于处理复杂的数据结构;引... 【目的】针对改进的可能性C均值聚类方法(IPCM)运算效率低,难以处理复杂数据结构的问题,提出了一种约束的改进可能性C均值聚类方法(CIPCM).【方法】CIPCM方法采用多项式核将特征向量映射到一个隐性特征空间,便于处理复杂的数据结构;引入两个成对约束集合,降低聚类迭代次数,提高运算效率和抗干扰能力.实验采用国际公认的UCI公共测试数据集,并用错分率指标评测了目标分类性能.【结果】CIPCM方法的聚类错分率低,对噪声的鲁棒性强.【结论】CIPCM运算效率比高于改进可能性C均值聚类方法. 展开更多
关键词 聚类 C均值 模糊C均值 可能性C均值 改进的可能性C均值
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