基于改进蜣螂优化模糊C均值的WSN分簇路由算法

1

作者 刘晓悦 郑新颖 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第1期105-111,126,共8页

针对无线传感器网络能耗不均、生存周期短的问题,提出一种基于改进蜣螂优化模糊C均值的WSN分簇路由算法(IDFCA)。分簇阶段,采用改进蜣螂算法优化模糊C均值、初始聚类中心的选取,根据距离以及网络最优簇头个数划分网络拓扑结构,以均衡各... 针对无线传感器网络能耗不均、生存周期短的问题,提出一种基于改进蜣螂优化模糊C均值的WSN分簇路由算法(IDFCA)。分簇阶段,采用改进蜣螂算法优化模糊C均值、初始聚类中心的选取,根据距离以及网络最优簇头个数划分网络拓扑结构,以均衡各簇内节点能耗;簇头选举阶段,综合考虑节点能量和距离,并设置簇头更换阈值,降低簇头更换频率,减少网络能耗;数据传输阶段,利用改进的蜣螂算法,基于能量、负载和转发方向搜索簇头到基站的最优传输路径。仿真结果表明:IDFCA算法的网络相比于LEACH、CS-K、POFCA分别提高了56.1%、26.1%、14.6%。IDFCA算法能够均衡网络能耗,延长网络生命周期。 展开更多

关键词 无线传感器网络 改进蜣螂优化算法 模糊c均值 分簇路由算法 能量均衡

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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

2

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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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

3

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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一种约束的改进可能性C均值聚类方法研究 被引量：1

4

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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基于改进核可能性C均值类间极大化聚类算法 被引量：1

5

作者 林嘉炜 祁云嵩 +1 位作者 陈晓利 凡甲甲 《现代电子技术》 北大核心 2018年第24期117-120,124,共5页

核可能性C均值(KPCM)聚类算法只考虑类内元素之间的关系,而忽略类与类之间的关系,在对边界模糊的数据集进行聚类时会出现聚类中心距离过小甚至出现聚类中心重合的现象。针对上述问题,提出一种基于改进核可能性C均值类间极大化(KMPCM)聚... 核可能性C均值(KPCM)聚类算法只考虑类内元素之间的关系,而忽略类与类之间的关系,在对边界模糊的数据集进行聚类时会出现聚类中心距离过小甚至出现聚类中心重合的现象。针对上述问题,提出一种基于改进核可能性C均值类间极大化(KMPCM)聚类算法。该算法在核可能性C均值聚类算法上引入高维特征空间的类间极大惩罚项和调控因子λ,构造新的目标函数。这样既可以合理地拉大类中心间距离,较好地避免聚类中心距离过小甚至重合的现象,使得边界处的样本得到了较好的划分,同时也考虑类内元素的关系,保持对噪声点和野值点较好的鲁棒性。通过大量实验证明,改进算法对于边界模糊的数据集的聚类效果明显优于传统聚类算法。 展开更多

关键词 核可能性c均值 边界模糊 聚类算法 类间极大惩罚项 调控因子 类内元素

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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

6

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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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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基于非欧式距离的可能性C-均值聚类 被引量：8

8

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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改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换在榛子仁缺陷检测中的应用 被引量：3

9

作者 张冬妍 张瑞 +1 位作者 韩睿 曹军 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期80-83,95,共5页

以榛子仁为检测样本,采用模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割;利用飞蛾扑火(MFO)算法改进其目标函数;利用函数对个体样本边缘提取,标记边缘拐点位置,计算拐点个数;对边缘图像进行霍夫(Hough)变换的椭圆曲线拟合,标记并输出饱满籽粒个数... 以榛子仁为检测样本,采用模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割;利用飞蛾扑火(MFO)算法改进其目标函数;利用函数对个体样本边缘提取,标记边缘拐点位置,计算拐点个数;对边缘图像进行霍夫(Hough)变换的椭圆曲线拟合,标记并输出饱满籽粒个数;依据试验数据,分析应用改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换对榛子仁缺陷检测的效果。结果表明:改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换,可以准确有效地对饱满、干瘪、霉斑、虫蛀、腐烂的5种榛子仁中的缺陷籽粒进行识别检测,提高榛子仁加工过程中的分拣效率。 展开更多

关键词 榛子仁 缺陷检测 改进模糊c均值聚类算法 图像分割 霍夫变换

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广义可能性C均值聚类算法 被引量：2

10

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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模糊C均值聚类算法在自动供送装置改进设计中的应用 被引量：1

11

作者 魏娜 辛向阳 《机械设计》 CSCD 北大核心 2016年第12期105-108,共4页

为进一步减轻工人劳动强度,使供送装置的供送参数(如供送高度、供送距离等)设计更符合工人实际操作行为习惯,针对用户的需求差异,采用模糊C均值聚类算法,将目标人群的相关特征参数进行分类,根据聚类结果对相关供送参数进行改进,以达到... 为进一步减轻工人劳动强度,使供送装置的供送参数(如供送高度、供送距离等)设计更符合工人实际操作行为习惯,针对用户的需求差异,采用模糊C均值聚类算法,将目标人群的相关特征参数进行分类,根据聚类结果对相关供送参数进行改进,以达到更好的供送效果;以涡流纺细纱机中的纱筒供送装置为例,结合女操作工的身高特征参数,对纱筒供送高度进行改进,提出两个供送高度的设计方案,对减轻工人劳动强度均有较为明显的效果。采用模糊C均值聚类算法进行聚类分析可为供送装置的相关供送参数改进提供有效途径。 展开更多

关键词 工业设计 自动供送装置 模糊c均值聚类算法 人机工程 改进设计 涡流坊细纱机

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改进模糊C均值的客机空调系统退化评估算法 被引量：1

12

作者 丁建立 方正汉 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期142-149,共8页

针对使用快速存储记录器(Quick access recorder,QAR)数据进行大型客机空调系统健康评估与异常检测时面临的数据不平衡与先验知识不足的问题,本文提出一种基于改进模糊C均值(Fuzzy C‑means,FCM)的大型客机空调系统退化评估算法。该算法... 针对使用快速存储记录器(Quick access recorder,QAR)数据进行大型客机空调系统健康评估与异常检测时面临的数据不平衡与先验知识不足的问题,本文提出一种基于改进模糊C均值(Fuzzy C‑means,FCM)的大型客机空调系统退化评估算法。该算法计算故障状态与正常状态的距离,并基于大型客机空调系统的物理特性优化了FCM算法的距离函数,引入了左右空调组件的状态差作为评估标准。本算法有效地解决了现行方法存在的过拟合问题,并且对于部件的前期退化有更高的敏感性,能够有效的反映性能退化的中间过程。为航空公司安排航班计划与维修计划,降低运行成本提供了有力的技术支持。 展开更多

关键词 快速存储记录器数据 空调系统 退化评估 改进模糊c均值算法 故障状态

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一种极大中心间隔的核可能性C均值聚类算法 被引量：1

13

作者 于晓瞳 狄岚 彭茜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第19期184-191,240,共9页

传统核可能性C均值(KPCM)算法仅考虑类内的紧密性而忽略了类间的距离关系,在对边界模糊的数据进行聚类分析时,会引起因聚类中心距离小或重合引起的边界点误分问题。为解决上述问题,在核可能性C均值基础上引入高维特征空间中的类间极大... 传统核可能性C均值(KPCM)算法仅考虑类内的紧密性而忽略了类间的距离关系,在对边界模糊的数据进行聚类分析时,会引起因聚类中心距离小或重合引起的边界点误分问题。为解决上述问题,在核可能性C均值基础上引入高维特征空间中的类间极大惩罚项和调控因子λ,构造了全新的目标函数,称为极大中心间隔的核可能性C均值(MKPCM)聚类算法。该算法通过类间极大惩罚项使类间距离极大化,并利用调控因子λ合理控制类间距,较好地避免了类中心间距离小或重合的现象。通过大量的实验证明,算法对于边界模糊的数据聚类效果优于传统的聚类算法;在图像分割的实际应用中,算法也明显优于传统的聚类算法。 展开更多

关键词 核可能性c均值 边界模糊 类间极大惩罚项

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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

14

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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一种协同的可能性模糊聚类算法 被引量：4

15

作者 谭欣 徐蔚鸿 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第21期147-151,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)对初始中心非常敏感易导致一致性聚类。协同聚类算法利用不同特征子集之间的协同关系并与其他算法相结合,可提高原有的聚类性能。对此,在可能性C-均值聚类算法(PCM)基础上将... 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)对初始中心非常敏感易导致一致性聚类。协同聚类算法利用不同特征子集之间的协同关系并与其他算法相结合,可提高原有的聚类性能。对此,在可能性C-均值聚类算法(PCM)基础上将其与协同聚类算法相结合,提出一种协同的可能性C-均值模糊聚类算法(C-FCM)。该算法在改进的PCM的基础上,提高了对数据集的聚类效果。在对数据集Wine和Iris进行测试的结果表明,该方法优于PCM算法,说明该算法的有效性。 展开更多

关键词 可能性c-均值聚类(PcM) 模糊c均值(FcM) 协同模糊聚类

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核模糊C均值聚类算法优选BDS-3三频组合观测值 被引量：5

16

作者 田睿 范祥祥 +2 位作者 戴影 孙宪兵 董绪荣 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期686-697,共12页

目前对全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)三频组合观测值优选的研究,主要集中在全球定位系统(global positioning system,GPS)和北斗二号(beidou navigation satellite system,BDS-2)上,对BDS-3的研究相对较... 目前对全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)三频组合观测值优选的研究,主要集中在全球定位系统(global positioning system,GPS)和北斗二号(beidou navigation satellite system,BDS-2)上,对BDS-3的研究相对较少。为克服以往聚类优选算法中存在的仅适用于类球形簇、聚类数目和初始聚类中心的确定主观性强、对离群点敏感、易陷于局部最优等不足,提出一种改进的核模糊C均值聚类算法,引入核函数与抑制离群点的新距离度量,基于多类广义核极化准则优化核参数,用改进爬山法确定聚类数目与初始聚类中心。然后,以模糊C均值聚类算法为对照进行了对比实验,在短、长两种基线下分别解算组合模糊度。通过对优选所得代表性组合的模糊度固定成功率进行对比分析,验证了该算法的可行性与算法改进的有效性。 展开更多

关键词 三频组合观测值 改进的核模糊c均值聚类算法 矩阵变换法 模糊度固定

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采用双向改进模糊2DLDA算法提升多因素影响的局部放电识别可靠性 被引量：7

17

作者 汪可 廖瑞金 +2 位作者 吴高林 王谦 伍飞飞 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期210-220,共11页

缺陷尺寸、施加电压、绝缘老化等多因素会引起局部放电特征的分散、交叉,并对变压器局部放电的识别可靠性产生较大影响。为了解决上述问题,本文提出了一种双向改进模糊2DLDA(TD-MF2DLDA)算法,提取局部放电(PD)灰度图像特征以提升局部放... 缺陷尺寸、施加电压、绝缘老化等多因素会引起局部放电特征的分散、交叉,并对变压器局部放电的识别可靠性产生较大影响。为了解决上述问题,本文提出了一种双向改进模糊2DLDA(TD-MF2DLDA)算法,提取局部放电(PD)灰度图像特征以提升局部放电的识别可靠性。首先,提出了一种改进模糊2DLDA(MF2DLDA)算法,并引入双向压缩策略,构建了局部放电灰度图像压缩的TD-MF2DLDA算法。最后,采用模糊C均值聚类算法对TD-MF2DLDA特征和其他特征进行了对比分析。对实验室局部放电样本的识别结果表明,当存在绝缘老化等多因素影响时,TD-MF2DLDA算法可以取得92.84%的聚类正确率,较NMF-PCA特征和传统局部放电PRPD特征的77.80%和71.12%具有明显的提高,能够有效避免缺陷尺寸、施加电压、绝缘老化等因素导致的局部放电特征分散、相互交叉等问题,提高了局部放电识别的可靠性。同时,FCM聚类指标XBI表明TD-MF2DLDA特征较NMF-PCA特征和PRPD特征具有更好的类内紧凑性和类间可分性,更适合现场应用。 展开更多

关键词 变压器 局部放电 特征提取 灰度图像 双向改进模糊2DLDA 模糊c均值聚类

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改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法 被引量：16

18

作者 苏庆 章静芳 +3 位作者 林正鑫 李小妹 蔡昭权 曾永安 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期118-123,共6页

针对传统协同过滤(CF)推荐算法存在评分矩阵稀疏、扩展性弱和推荐准确率低的缺陷,提出一种改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法(GIFP-CCF+)。在传统基于修正余弦相似度计算方法上,引入时间差因子、热门物品权重因子以及冷门物品权重因... 针对传统协同过滤(CF)推荐算法存在评分矩阵稀疏、扩展性弱和推荐准确率低的缺陷,提出一种改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法(GIFP-CCF+)。在传统基于修正余弦相似度计算方法上,引入时间差因子、热门物品权重因子以及冷门物品权重因子以改善相似度计算结果;同时引入改进模糊划分的GIFP-FCM算法,将属性特征相似的项目聚成一类,构造索引矩阵,同索引间根据项目间的相似度寻找项目最近邻居构成推荐,从而提高协同过滤算法(CF)的精度。通过与Kmeans-CF、FCM-CF和GIFP-CCF算法进行仿真对比实验,证明了GIFP-CCF+算法在推荐结果和推荐精度上具有一定的优越性。 展开更多

关键词 推荐系统技术 协同过滤 改进模糊划分 模糊c均值聚类

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改进FCM算法及其在电力负荷坏数据处理的应用 被引量：32

19

作者 蒋雯倩 李欣然 钱军 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2011年第5期1-5,共5页

变电站日负荷曲线含有丰富的综合负荷构成特性信息,可以用于负荷特性的分类与综合,但必须对原始生数据进行坏数据的辨识与调整。在深入分析已有方法以及负荷建模对日负荷曲线分类与综合要求的基础上,提出一种基于拉格朗日(Lagrange)插... 变电站日负荷曲线含有丰富的综合负荷构成特性信息,可以用于负荷特性的分类与综合,但必须对原始生数据进行坏数据的辨识与调整。在深入分析已有方法以及负荷建模对日负荷曲线分类与综合要求的基础上,提出一种基于拉格朗日(Lagrange)插值方法和模糊聚类原理的改进的模糊C均值聚类FCM(fuzzy C-means)算法应用于变电站日负荷曲线的坏数据辨识与调整。首先运用内维尔(Neville)算法对缺失数据补全;然后采用改进FCM算法对日负荷曲线进行聚类,产生各类的特征曲线,利用负荷曲线的横向相似性辨识负荷坏数据;最后利用特征曲线进行坏数据调整。实例分析取得了良好效果。 展开更多

关键词 负荷特性 坏数据辨识 内维尔算法 改进的模糊c均值算法 日负荷曲线

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云环境中改进FCM和规则参数优化的网络入侵检测方法 被引量：11

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作者 张春琴 谢立春 《电信科学》 2018年第1期72-79,共8页

针对云环境中的网络入侵检测问题,提出一种基于模糊推理的网络入侵检测方法。首先,利用互信息特征选择对样本特征进行降维。然后,利用提出的改进模糊C均值聚类(IFCM)方法对训练样本集进行聚类,根据各样本特征与集群的对应关系获得初始... 针对云环境中的网络入侵检测问题,提出一种基于模糊推理的网络入侵检测方法。首先,利用互信息特征选择对样本特征进行降维。然后,利用提出的改进模糊C均值聚类(IFCM)方法对训练样本集进行聚类,根据各样本特征与集群的对应关系获得初始模糊规则库。接着,对每个规则的前件参数和后件参数进行调优,以此获得准确的规则库。最后,基于规则库对输入连接数据进行模糊推理,对其进行分类以实现入侵检测。在云入侵检测数据集上的实验结果表明,该方法能够准确检测出网络入侵,具有可行性和有效性。 展开更多

关键词 云环境 网络入侵检测 互信息特征选择 改进模糊c均值聚类 模糊规则库优化

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