期刊文献+
共找到426篇文章
< 1 2 22 >
每页显示 20 50 100
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
在线阅读 下载PDF
基于VMD和FCM聚类算法的海上风机支撑结构损伤识别方法
2
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
在线阅读 下载PDF
一种改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法 被引量:13
3
作者 安良 胡勇 +1 位作者 胡良梅 孟玲玲 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2003年第3期354-358,共5页
模糊C-均值(FCM)聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小,鉴于遗传算法(GA)的并行全局搜索能力,文章将遗传算法引入进来对FCM聚类算法加以改进,并对所提出的新算法与经典算法的迭代步数和运行时间进行比较。实验结果表明:... 模糊C-均值(FCM)聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小,鉴于遗传算法(GA)的并行全局搜索能力,文章将遗传算法引入进来对FCM聚类算法加以改进,并对所提出的新算法与经典算法的迭代步数和运行时间进行比较。实验结果表明:该算法与FCM聚类算法相比收敛速度更快,迭代步数更少。 展开更多
关键词 改进模糊c-均值聚类算法 fcm聚类算法 遗传算法 迭代步数 运行时间
在线阅读 下载PDF
CRM中的模糊C均值(FCM)客户聚类算法研究 被引量:8
4
作者 梁静国 张亚光 戈华 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 2004年第2期257-260,共4页
客户关系管理(CRM)中的客户聚类分析是一个新的研究领域,属于数据挖掘的应用范畴.CRM利用数据挖掘技术发现客户数据背后隐藏的、有用的、未曾预料的知识.包括利用聚类方法划分顾客类别.本文提出用模糊C均值(FuzzyC Means,FCM)聚类算法... 客户关系管理(CRM)中的客户聚类分析是一个新的研究领域,属于数据挖掘的应用范畴.CRM利用数据挖掘技术发现客户数据背后隐藏的、有用的、未曾预料的知识.包括利用聚类方法划分顾客类别.本文提出用模糊C均值(FuzzyC Means,FCM)聚类算法作为客户聚类的方法,得到不同客户群的聚类中心以及客户的隶属度矩阵,为客户群的特征分析提供了量化依据.并采用Matlab6.1为计算工具,最后给出了一个聚类分析实例.实验证明,本文采纳的方法可以得到满意的客户聚类结果. 展开更多
关键词 顾客关系管理(cRM) 模糊c均值(fcm)聚类 客户聚类
在线阅读 下载PDF
基于改进模糊C均值聚类与SMO算法的地铁轨道健康状态评价
5
作者 许以凯 杨艺 +2 位作者 张明凯 赵才友 万壮 《铁道标准设计》 北大核心 2024年第11期53-59,共7页
轨道健康状态评价技术对于保障列车的运行安全与乘客的舒适性有重要意义,为寻求一种新的轨道设备综合评价方法,实现对轨道健康状态的科学评价,提出一种基于改进模糊C均值聚类和序列最小优化算法(SMO)构建轨道健康状态评估分析模型。该... 轨道健康状态评价技术对于保障列车的运行安全与乘客的舒适性有重要意义,为寻求一种新的轨道设备综合评价方法,实现对轨道健康状态的科学评价,提出一种基于改进模糊C均值聚类和序列最小优化算法(SMO)构建轨道健康状态评估分析模型。该模型首先提出包含轨道几何状态和结构状态的综合评价指标体系;其次采用变异系数法计算评价指标的权重系数并代入模糊C均值聚类法,得到各轨道样本的分类结果;在此基础上,再利用序列最小优化算法通过划分数据对轨道健康状态进行评价;最后通过实例分析对该评价模型进行验证并开展研究。研究结果表明,经模型评价的855个轨道单元评价结果中优良比例为94%,预测效果良好,平均误差为5%,进而验证了该模型的指标体系和评价方法的科学性和合理性,并给出了进一步研究优化的方向。本文对各轨道指标统筹综合评价,为地铁轨道工务管理线路质量评价提供一种新思路,使轨道设备管理变得有序可控,减少人力、物力资源的浪费。 展开更多
关键词 地铁 轨道 健康状态评价 变异系数法 模糊c均值聚类 SMO算法
在线阅读 下载PDF
基于自适应近邻信息的模糊C均值聚类算法 被引量:2
6
作者 高云龙 李建鹏 +3 位作者 郑兴莘 邵桂芳 祝青园 曹超 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1045-1058,共14页
传统的模糊C均值算法直接基于原始数据进行聚类,数据的内在结构可能会被噪声、异常值或其他因素破坏,因此聚类性能会受到影响。为提升FCM算法的鲁棒性,提出了一种基于自适应近邻信息的模糊C均值聚类算法。近邻信息指的是一种基于数据点... 传统的模糊C均值算法直接基于原始数据进行聚类,数据的内在结构可能会被噪声、异常值或其他因素破坏,因此聚类性能会受到影响。为提升FCM算法的鲁棒性,提出了一种基于自适应近邻信息的模糊C均值聚类算法。近邻信息指的是一种基于数据点之间相似度的度量,每个数据点都可以看作其他数据点的近邻,但是不同数据点之间的相似度是不同的。将样本点的近邻信息GX和类中心点的近邻信息GV融入基础FCM模型中,为聚类过程提供更多的数据结构信息,用于指导聚类算法中的簇划分过程,以提升算法的稳定性,并提出了3个迭代算法求解本文提出的聚类模型。与其他先进聚类算法对比,在部分基准数据集上聚类性能有10%以上的提升,同时还从参数敏感性、收敛性、消融实验等方面对算法进行评价。实验结果可以充分显示本文提出的聚类算法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 模糊c均值聚类 自适应近邻 算法鲁棒性 迭代算法
在线阅读 下载PDF
基于快速鲁棒模糊C有序均值聚类的苗族服饰图像分割算法
7
作者 陈阳 黄成泉 +3 位作者 雷欢 彭家磊 覃小素 周丽华 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2024年第8期81-89,共9页
苗族服饰图像具有绣线纹理复杂、色彩形状多样等特征,针对模糊C有序均值(Fuzzy C-Ordered-Means,FCOM)聚类算法在进行苗族服饰图像分割时,存在耗时长、分割效果不理想的问题,提出了一种快速鲁棒模糊C有序均值聚类算法。在FCOM算法基础... 苗族服饰图像具有绣线纹理复杂、色彩形状多样等特征,针对模糊C有序均值(Fuzzy C-Ordered-Means,FCOM)聚类算法在进行苗族服饰图像分割时,存在耗时长、分割效果不理想的问题,提出了一种快速鲁棒模糊C有序均值聚类算法。在FCOM算法基础上加入了竞争学习的思想,通过构造新的隶属度约束函数,对像素点进行更加强制清晰的划分,提高图像像素定位的准确性,从而加快算法的收敛速度。结果表明,本文算法在图像分割过程中能有效地降低异常值的影响,获得更加准确的分割结果。该算法在Jaccard相似系数、分割精度、Dice相似系数、模糊划分系数及模糊划分熵等性能方面均优于其他几种模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法,且分割时间与迭代次数也优于FCOM算法。 展开更多
关键词 苗族图像分割 聚类算法 模糊c有序均值 竞争学习 鲁棒性
在线阅读 下载PDF
网页优化策略的模糊C均值(FCM)聚类算法研究 被引量:2
8
作者 王玉龙 叶新铭 李秀华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第10期154-156,共3页
在对Web站点进行优化时,为了降低成本,往往需要在不改变硬件和网络配置的情况下提高网站的性能.此时,对构成网站的网页的修改就成为提高站点性能的主要途径.对网页的访问速度的测量已有很多成熟的方法,但是如何根据测试的结果指定合理... 在对Web站点进行优化时,为了降低成本,往往需要在不改变硬件和网络配置的情况下提高网站的性能.此时,对构成网站的网页的修改就成为提高站点性能的主要途径.对网页的访问速度的测量已有很多成熟的方法,但是如何根据测试的结果指定合理的优化策略,却鲜有论述.本文使用FCM算法对测试结果和网站日志进行聚类分析,从而得到一个良好的优化策略. 展开更多
关键词 Web 优化 模糊c均值(fcm) 聚类算法 模糊c均值(fcm)聚类 优化策略 算法研究 网页 WEB站点 fcm算法 降低成本 网络配置 访问速度
在线阅读 下载PDF
一种改进的模糊C-均值(FCM)彩色图像分割算法 被引量:2
9
作者 邓富强 庞全 《机电工程》 CAS 2010年第9期116-119,共4页
针对传统模糊C-均值(FCM)聚类算法计算量大,聚类中心对初始值敏感和聚类数目不能自适应确定的缺点,提出了一种改进的FCM算法。首先对图像进行采样量化,并在满足视觉一致性的L*a*b*颜色空间计算并统计图像的色差信息,然后依据全局色差阈... 针对传统模糊C-均值(FCM)聚类算法计算量大,聚类中心对初始值敏感和聚类数目不能自适应确定的缺点,提出了一种改进的FCM算法。首先对图像进行采样量化,并在满足视觉一致性的L*a*b*颜色空间计算并统计图像的色差信息,然后依据全局色差阈值选取初始聚类中心,对图像进行聚类分析,同时根据准则函数确定最佳聚类数,实现了聚类中心的优化选取和最优聚类数目的确定,有效减少了计算量。研究结果表明,改进后的FCM算法不仅较好地克服了传统FCM算法的缺点,而且聚类效果好,处理速度快,聚类效果与人的视觉感应保持了良好的一致性。 展开更多
关键词 模糊c均值聚类算法 聚类中心 聚类数 L*a*b*颜色空间 准则函数
在线阅读 下载PDF
基于改进FCM的冲压件缺陷图像分割算法
10
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
在线阅读 下载PDF
基于FCM及快速迭代收缩阈值算法的平面ECT图像重建
11
作者 张立峰 唐志浩 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期899-906,共8页
为提高平面阵列电容成像系统的成像精度,提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)进行数据优化的快速迭代收缩阈值算法(FISTA)。根据平面阵列电容数据的特点,首先利用FCM算法对测量电容值进行分类,保留有效电容值,实现电容向量降维;然后利用离... 为提高平面阵列电容成像系统的成像精度,提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)进行数据优化的快速迭代收缩阈值算法(FISTA)。根据平面阵列电容数据的特点,首先利用FCM算法对测量电容值进行分类,保留有效电容值,实现电容向量降维;然后利用离散小波基(DWT)对灰度值进行稀疏表示,并建立L1正则化模型,采用FISTA进行求解,以实现图像重建;最后将FCM处理后的电容值分别用于Landweber算法、Tikhonov算法进行重建对比。仿真与实验结果表明,该算法重建图像的平均相对误差约为0.0527,平均相关系数约为0.9422,均优于其它算法,且重建图像伪影较少,更接近真实情况;因此,所提算法具有更好的重建效果。。 展开更多
关键词 电容层析成像 平面阵列电容 图像重建 模糊c均值聚类 快速迭代收缩阈值算法 缺陷检测
在线阅读 下载PDF
基于自适应模糊C均值算法的电力负荷分类研究 被引量:67
12
作者 杨浩 张磊 +1 位作者 何潜 牛强 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第16期111-115,122,共6页
针对当前负荷建模中存在的负荷时变性问题,提出了基于自适应模糊C均值聚类的电力负荷动特性分类方法。探讨了聚类分析方法在负荷动特性分类中的应用,包括聚类特征向量的选取和分类方法研究两个方面。对原始模糊C均值聚类算法中的聚类数... 针对当前负荷建模中存在的负荷时变性问题,提出了基于自适应模糊C均值聚类的电力负荷动特性分类方法。探讨了聚类分析方法在负荷动特性分类中的应用,包括聚类特征向量的选取和分类方法研究两个方面。对原始模糊C均值聚类算法中的聚类数c进行了研究,在原始算法中融入新的聚类有效性函数,对算法进行了改进,改进算法不需要预先选择类的数目作为先验值。通过动模实验数据的负荷分类实例,表明该方法可自动获取最佳分类数,且分类效果要好于原始算法。 展开更多
关键词 电力负荷 模糊c均值算法 自适应 动态特性聚类 负荷建模
在线阅读 下载PDF
基于EEMD和模糊C均值聚类算法诊断发动机曲轴轴承故障 被引量:36
13
作者 张玲玲 廖红云 +2 位作者 曹亚娟 骆诗定 赵懿冠 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期332-336,共5页
针对发动机振动信号的非平稳性以及特征参数的模糊性特点,提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和模糊C均值聚类(Fuzzy Center Mean,FCM)的故障诊断方法,通过对已知故障样本信号进行EEMD分解,... 针对发动机振动信号的非平稳性以及特征参数的模糊性特点,提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和模糊C均值聚类(Fuzzy Center Mean,FCM)的故障诊断方法,通过对已知故障样本信号进行EEMD分解,形成初始特征向量矩阵;对该矩阵进行奇异值分解,将矩阵的奇异值组成故障特征向量,标准化后作为FCM的输入,得到分类矩阵和聚类中心;最后通过计算待测故障样本与已知故障样本聚类中心的贴近度实现故障模式识别.故障诊断实例表明,该方法能有效地诊断柴油机曲轴轴承故障. 展开更多
关键词 模糊c均值聚类算法 奇异值分解 经验模式分解 故障诊断 曲轴轴承
在线阅读 下载PDF
基于Gibbs随机场与模糊C均值聚类的图像分割新算法 被引量:35
14
作者 冯衍秋 陈武凡 +1 位作者 梁斌 林亚忠 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期645-647,共3页
模拟C均值聚类(FCM)是一种非常经典的非监督聚类技术,已被广泛用于图像的自动分割.由于传统的FCM算法进行图像分割仅利用了灰度信息,而没有考虑象素的空间位置信息,因而分割模型是不完整的,造成传统FCM算法只适用于分割噪声含量很低的图... 模拟C均值聚类(FCM)是一种非常经典的非监督聚类技术,已被广泛用于图像的自动分割.由于传统的FCM算法进行图像分割仅利用了灰度信息,而没有考虑象素的空间位置信息,因而分割模型是不完整的,造成传统FCM算法只适用于分割噪声含量很低的图像.为了克服传统FCM算法的局限性,本文利用Gibbs随机场所描述的邻域关系属性,引入先验空间约束信息,提出拒纳度的概念,建立包含灰度信息与空间信息的新聚类目标函数,继而提出基于Gibbs随机场与模糊C平均聚类的GFCM图像分割新算法.实验证明,利用本文所提GFCM算法可以有效地分割含噪声图像. 展开更多
关键词 图像分割 模糊c均值(fcm)聚类 Gibbs随机场(GRF) 多级逻辑模型(MLL)
在线阅读 下载PDF
模糊C均值算法参数仿真研究 被引量:19
15
作者 李杰 徐勇 +1 位作者 朱昭贤 王云峰 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期509-513,共5页
通过对制造单元构建领域的20组文献数据的仿真实验,研究了不同参数对FCM聚类性能的影响,得出了面向制造单元构建的FCM最佳参数组合。实验结果表明:(1)随着模糊度指数m的增加,成组效果降低,聚类时间减少;(2)随着停止参数ξ的减小,不可行... 通过对制造单元构建领域的20组文献数据的仿真实验,研究了不同参数对FCM聚类性能的影响,得出了面向制造单元构建的FCM最佳参数组合。实验结果表明:(1)随着模糊度指数m的增加,成组效果降低,聚类时间减少;(2)随着停止参数ξ的减小,不可行方案数量增加,聚类时间增加;(3)FCM的最佳参数选取为模糊度指数等于2,停止参数等于0.01。 展开更多
关键词 模糊聚类 模糊c均值 算法参数 制造单元构建
在线阅读 下载PDF
基于模糊C均值隶属度约束的图像分割算法 被引量:15
16
作者 胡嘉骏 侯丽丽 +3 位作者 王志刚 俞瑾华 张怡 文颖 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第A01期126-129,共4页
模糊C均值算法(FCM)是图像分割中应用最为广泛的一种模糊聚类算法,但是传统的模糊C均值算法并没有考虑到任何空间信息,这使得传统的模糊C均值算法对噪声非常敏感。尽管许多改进的模糊C均值算法采用调节空间信息影响程度的因子,但是这些... 模糊C均值算法(FCM)是图像分割中应用最为广泛的一种模糊聚类算法,但是传统的模糊C均值算法并没有考虑到任何空间信息,这使得传统的模糊C均值算法对噪声非常敏感。尽管许多改进的模糊C均值算法采用调节空间信息影响程度的因子,但是这些因子不仅需要人为设定而且对强噪声仍缺乏足够的鲁棒性。针对FCM噪声敏感问题,提出一种基于FCM隶属度约束的图像分割算法,算法根据图像中的像素点自身的隶属度信息来自动调节算法对噪声的鲁棒性和对图像细节保持性的平衡度,不需要人为设定空间信息的影响程度。通过和FCM的改进算法在自然图像的实验分割效果比较,验证了该算法在去除强噪声的同时能够保持更多的图像细节,从而实现较理想的图像分割结果。 展开更多
关键词 图像分割 模糊c均值算法 聚类算法 空间信息 隶属度
在线阅读 下载PDF
基于模糊C-均值算法粗糙集理论的云模型在岩爆等级评价中的应用 被引量:25
17
作者 郝杰 侍克斌 +2 位作者 王显丽 白现军 陈功民 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期859-866,874,共9页
岩爆等级评价具有模糊性和不确定性,而粗糙集理论的云模型对处理模糊性和不确定性问题具有独特优势,由此提出了基于模糊C均值(简称FCM)算法粗糙集的云模型理论在岩爆等级评价中的新模型。该模型选用岩石单轴抗压强度σ_c、洞室围岩最大... 岩爆等级评价具有模糊性和不确定性,而粗糙集理论的云模型对处理模糊性和不确定性问题具有独特优势,由此提出了基于模糊C均值(简称FCM)算法粗糙集的云模型理论在岩爆等级评价中的新模型。该模型选用岩石单轴抗压强度σ_c、洞室围岩最大的切向应力σ_θ、岩石单轴抗拉强度σ_t和岩石弹性能量指数W_(et)作为岩爆等级评价因子,依据岩爆分级标准计算各评价因子隶属于不同岩爆等级的云数字特征。同时,以国内外40例岩爆工程为研究对象,运用基于FCM算法的粗糙度理论进行因子属性重要性评价,计算各评价因子权重。根据正向正态云发生器,得到待评样本的综合确定度,由最大综合确定度判定岩爆级别。研究表明:该模型的评价结果与实际情况基本一致,具有一定的可行性,为岩爆预测提供了一种新的研究方法与思路。 展开更多
关键词 岩爆等级评价 云模型 粗糙集 模糊c-均值(fcm)算法 综合确定度
在线阅读 下载PDF
基于模糊C均值聚类和支持向量机算法的燃煤锅炉结渣特性预测 被引量:11
18
作者 王宏武 孙保民 +2 位作者 张振星 信晶 康志忠 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期91-96,共6页
应用基于模糊C均值聚类算法预处理的支持向量机算法对锅炉结渣特性进行预测建模,将煤的软化温度、碱酸比、硅铝比和硅比以及无因次炉膛烟气平均温度和无因次实际切圆直径作为模型的输入变量,结渣程度作为输出变量,利用优化后的模型对10... 应用基于模糊C均值聚类算法预处理的支持向量机算法对锅炉结渣特性进行预测建模,将煤的软化温度、碱酸比、硅铝比和硅比以及无因次炉膛烟气平均温度和无因次实际切圆直径作为模型的输入变量,结渣程度作为输出变量,利用优化后的模型对10台锅炉的结渣特性进行评判.结果表明:该模型能够减小训练样本的过拟合度,具有较强的泛化能力;本试验中FCM-SVM预测模型预测结果的正确率为100%,可以实现对锅炉结渣特性的精确预测. 展开更多
关键词 燃煤锅炉 结渣 支持向量机 模糊c均值聚类算法 预测
在线阅读 下载PDF
基于FCM和遗传算法的图像模糊聚类分析 被引量:10
19
作者 娄银霞 程铭 +1 位作者 文高进 全惠云 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第35期173-176,195,共5页
聚类分析在模式识别和图像处理领域中有着极为重要的意义和广泛的应用前景。常用的聚类分析的方法是模糊C均值算法(FCM),但是FCM算法容易陷入局部最优解。提出一种基于FCM和遗传算法对图像进行模糊聚类分析的方法。对输入图像进行纹理... 聚类分析在模式识别和图像处理领域中有着极为重要的意义和广泛的应用前景。常用的聚类分析的方法是模糊C均值算法(FCM),但是FCM算法容易陷入局部最优解。提出一种基于FCM和遗传算法对图像进行模糊聚类分析的方法。对输入图像进行纹理特征提取,通过主成分分析法对提取的特征向量进行降维处理,降低图像聚类分析算法的复杂度,提高结果的精确度,结合FCM和遗传算法对图像数据进行模糊聚类分析。实验结果表明该方法可以得到较好的分类效果。 展开更多
关键词 模糊c均值聚类 遗传算法 模糊聚类 聚类分析
在线阅读 下载PDF
基于模糊C均值聚类的环境感知推荐算法 被引量:16
20
作者 张付志 常俊风 周全强 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2185-2194,共10页
针对现有环境感知推荐算法存在的不足,提出一种基于模糊C均值聚类的环境感知推荐算法.首先采用模糊C均值聚类算法对历史环境信息进行聚类,产生聚类及隶属矩阵;然后匹配活动用户环境信息与历史环境信息聚类,采用聚类隶属度作为映射系数... 针对现有环境感知推荐算法存在的不足,提出一种基于模糊C均值聚类的环境感知推荐算法.首先采用模糊C均值聚类算法对历史环境信息进行聚类,产生聚类及隶属矩阵;然后匹配活动用户环境信息与历史环境信息聚类,采用聚类隶属度作为映射系数将符合条件的非隶属数据映射为隶属数据,最终选择与活动环境匹配的隶属用户评分数据为用户产生推荐.同现有算法相比,该算法不仅解决了因用户环境改变不能准确推荐项目的问题,而且通过采用模糊聚类算法克服了传统硬聚类问题,并且借助于隶属映射函数解决了聚类产生的数据稀疏性问题.在MovieLens数据集上比较了新算法和其他算法的性能,验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 环境感知 模糊c均值聚类 隶属矩阵 隶属映射 推荐算法
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 22 下一页 到第
使用帮助 返回顶部