粗糙模糊C-均值算法及其在图像聚类中的应用 被引量：6

1

作者 王丹 吴孟达 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期76-80,共5页

提出一种新的粗糙模糊C均值算法(RFCM),该算法基于粗糙集的上、下近似的概念改进了FCM的目标函数,从而改变了隶属度函数的分布,使得隶属度函数的分布更加合理,同时RFCM的时间复杂性比FCM更低。将RFCM用于图像的聚类,相对于FCM算法,图像... 提出一种新的粗糙模糊C均值算法(RFCM),该算法基于粗糙集的上、下近似的概念改进了FCM的目标函数,从而改变了隶属度函数的分布,使得隶属度函数的分布更加合理,同时RFCM的时间复杂性比FCM更低。将RFCM用于图像的聚类,相对于FCM算法,图像的边缘更光滑,同时对初始隶属度矩阵敏感度更低。该算法具有较好的稳定性,是一种实用的算法。 展开更多

关键词 粗糙集 模糊c-均值算法 粗糙模糊c-均值算法

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对手抑制式模糊C-均值算法 被引量：18

2

作者 魏立梅 谢维信 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第7期63-66,共4页

从竞争学习的角度提出模糊C 均值算法中隶属度的新解释 ,并基于隶属度的新解释提出对手抑制式模糊C 均值算法 .理论分析和实验表明 :对手抑制式模糊C 均值算法提高了模糊C

关键词 模糊c-均值算法 隶属度 竞争学习

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模糊c-均值算法在区域土壤预测制图中的应用 被引量：16

3

作者 檀满枝 陈杰 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期571-577,共7页

基于模糊c-均值算法和地统计学空间插值,在面积约为1km2的研究区内进行区域土壤预测制图。研究结果表明:根据研究区123个剖面和土钻样点,通过分析它们在形态学上的特征和定量属性,建立了9类诊断特征土层。通过FCM算法模型,获得4类最佳... 基于模糊c-均值算法和地统计学空间插值,在面积约为1km2的研究区内进行区域土壤预测制图。研究结果表明:根据研究区123个剖面和土钻样点,通过分析它们在形态学上的特征和定量属性,建立了9类诊断特征土层。通过FCM算法模型,获得4类最佳分类数,模糊指数为1.7。类别数目与研究区受地形、母质和土地利用方式影响的主要成土过程决定的土纲下土壤类型数目一致。将经过对称对数比转换的隶属度成分数据进行单一模糊类别隶属度土壤预测制图,4种类别土壤在空间上具有明显的渐变过渡特征,制图结果较理想。在单一类别隶属度土壤图的基础上生成最大隶属度土壤图,与常规土壤调查土壤图具有共同参比的基础。 展开更多

关键词 模糊逻辑 模糊c-均值算法 对称对数比转换 土壤空间预测制图

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模拟信源标量量化的模糊c-均值算法

4

作者 杨保峰 沈越泓 《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 2006年第6期520-525,共6页

为改进模拟信源标量量化的收敛速度,将模糊逻辑中的模糊c-均值算法进行适当改造,应用到模拟信源的标量量化过程中,即形成了模拟信源标量量化的模糊c-均值算法。算法将迭代过程中的分区矩阵“元素化”放宽了限制条件。仿真结果表明,新的... 为改进模拟信源标量量化的收敛速度,将模糊逻辑中的模糊c-均值算法进行适当改造,应用到模拟信源的标量量化过程中,即形成了模拟信源标量量化的模糊c-均值算法。算法将迭代过程中的分区矩阵“元素化”放宽了限制条件。仿真结果表明,新的模糊c-均值算法在选择合适的精度E的条件下,随着分区数目增加和训练序列长度的增加,收敛速度要远优于传统的c-均值算法,同时通过控制参数E,可以在收敛速度和量化失真度量M SE之间进行权衡。 展开更多

关键词 标量量化 c-均值算法 模糊c-均值算法 隶属度

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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：24

5

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

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遗传+模糊C-均值混合聚类算法 被引量：23

6

作者 陈金山 韦岗 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第2期210-215,共6页

本文提出了一种新的结合遗传算法(GA)和模糊C^-均值算法(FCM)的混合聚类算法(HCA)。它通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索,达到快速收敛至全局最优解,较好地解决了GA在达到全局最优解前收敛慢和FCM算法容易陷入局部极小的问题。... 本文提出了一种新的结合遗传算法(GA)和模糊C^-均值算法(FCM)的混合聚类算法(HCA)。它通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索,达到快速收敛至全局最优解,较好地解决了GA在达到全局最优解前收敛慢和FCM算法容易陷入局部极小的问题。三组不同分布类型的数据聚类实验表明,该算法具有较好的通用性和有效性。 展开更多

关键词 混合聚类算法 遗传算法 模糊c-均值算法

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基于模糊C-均值的增量式聚类算法 被引量：22

7

作者 王洪春 彭宏 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2007年第6期156-157,161,共3页

给出了一种新的基于FCM的聚类算法,能根据由数据的分布的特性自动获取要聚类的数目,在新增数据后,可以进行增量式聚类,结果对孤立点不敏感,并能完成FCM不具备的非球型或椭球型分布的数据集的聚类,实验结果显示算法的有效性和优越性。

关键词 数据挖掘 模糊c-均值算法 增量式聚类算法

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改进的模糊C-均值聚类算法在气测资料解释中的应用 被引量：2

8

作者 薛磊 白康生 程起才 《石油矿场机械》 2008年第4期62-65,共4页

提出了一种用于气测资料解释的改进的模糊C-均值算法。首先,基于气测资料构造适当的综合指标得到样本数据集;其次,根据最大最小距离算法的思想对样本数据集进行粗聚类,再利用粗聚类得到的聚类中心为初始聚类中心,执行标准模糊C-均值算法... 提出了一种用于气测资料解释的改进的模糊C-均值算法。首先,基于气测资料构造适当的综合指标得到样本数据集;其次,根据最大最小距离算法的思想对样本数据集进行粗聚类,再利用粗聚类得到的聚类中心为初始聚类中心,执行标准模糊C-均值算法,得到各类储层的标准模式;最后,按照最小距离原则对待判别储层进行分类。结果表明,该方法简单、准确率较高、稳定性好,优于标准的FCM算法。 展开更多

关键词 气测 模糊聚类 模糊c-均值算法

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关于模糊C-均值(FCM)聚类算法的改进 被引量：1

9

作者 王颖洁 白凤波 王金慧 《大连大学学报》 2010年第6期1-4,共4页

对模糊C-均值聚类算法的改进,即在原有的模糊C-均值算法的基础上,用一种新的定义距离的方法替代欧氏空间中距离的定义,改进模糊聚类算法。并且用数据仿真验证这种改进的模糊聚类算法与原来算法相比,聚类效果更好,分类更清晰。

关键词 模糊c-均值算法 模糊加权距离 模糊加权因子

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实时半盲非线性均衡算法:N-伪递推模糊C-均值均衡算法

10

作者 周薛雪 罗懋康 何小勇 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期966-968,共3页

本文基于模糊C-均值算法设计了能对不在同一时刻到达的数据进行实时模糊聚类的N-伪递推模糊c-均值算法(N Pseudo Recursive Fuzzy c-means A lgorithm,简记为N-PRFCM),并将其应用到非线性均衡上(N-PRFCM均衡算法).仿真结果表明,该算法... 本文基于模糊C-均值算法设计了能对不在同一时刻到达的数据进行实时模糊聚类的N-伪递推模糊c-均值算法(N Pseudo Recursive Fuzzy c-means A lgorithm,简记为N-PRFCM),并将其应用到非线性均衡上(N-PRFCM均衡算法).仿真结果表明,该算法具有实时、半盲、聚类中心的自适应变动的特性,且由于该算法关心的仅是信道聚类中心间的距离,故信道非线性畸变程度对它的影响可忽略不计.最后对该算法进行了收敛性分析. 展开更多

关键词 非线性均衡 模糊c-均值算法 模糊控制器

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一种改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法 被引量：13

11

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

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边坡稳定性分类评价的同伦模糊C-均值聚类算法 被引量：3

12

作者 文建华 周翠英 +1 位作者 黄林冲 程晔 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期1457-1461,共5页

针对单一模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心初值敏感性问题,引入同伦理论,提出了同伦模糊C-均值聚类算法。以三峡库岸研究程度较高的36个边坡为对象,采用同伦模糊C-均值聚类算法对边坡的稳定性进行分类,研究边坡最佳分类级数和算法的收... 针对单一模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心初值敏感性问题,引入同伦理论,提出了同伦模糊C-均值聚类算法。以三峡库岸研究程度较高的36个边坡为对象,采用同伦模糊C-均值聚类算法对边坡的稳定性进行分类,研究边坡最佳分类级数和算法的收敛性、可靠性。边坡聚类结果研究表明,同伦模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心的选取没有明显的依赖性,是一个具有全局最优解的聚类方法,其结果明显好于单一模糊C-均值聚类算法。 展开更多

关键词 同伦理论 模糊c-均值聚类算法 边坡稳定性分类

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基于遗传模糊C-均值聚类算法的图像分割 被引量：37

13

作者 徐月芳 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期549-553,共5页

将遗传算法 (GA)与模糊 C-均值聚类算法 (FCM算法 )相结合 ,并运用于图像分割 ,以期解决标准 FCM算法在图像分割中运算速度慢和对初始值依赖大的两大缺陷。首先对模糊聚类中心进行编码 ,然后依据 FCM算法的目标函数建立适应度函数 ,在... 将遗传算法 (GA)与模糊 C-均值聚类算法 (FCM算法 )相结合 ,并运用于图像分割 ,以期解决标准 FCM算法在图像分割中运算速度慢和对初始值依赖大的两大缺陷。首先对模糊聚类中心进行编码 ,然后依据 FCM算法的目标函数建立适应度函数 ,在适当的交叉率和变异率下 ,最终实现了基于遗传模糊 C-均值算法的图像分割。考虑在一维图像分割特征向量情况下 ,通过引入直方图统计特性 ,实现了遗传模糊 C-均值算法的快速运算。最后 ,运用真实的磨粒图像对算法进行了详细验证 ,并与标准 FCM算法进行了对比 ,分割实验表明了本文方法比标准 FCM算法具有更快的计算速度和更好的鲁棒性。 展开更多

关键词 模糊c-均值聚类算法 图像分割 模糊聚类 遗传算法 FCM

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基于模糊c-均值(FCM)聚类算法的给水管网压力监测点优化布置 被引量：1

14

作者 林英姿 刘览 +1 位作者 刘思宏 吕尊敬 《吉林建筑大学学报》 2018年第5期51-56,共6页

利用模糊c-均值(FCM)聚类算法,并结合EPANET软件,对给水管网水力模型进行了水力计算,在不同聚类类别数c值的划分下,以某市给水管网为对象,对其给水管网中节点流量变化的压力监测点进行了优化布置,以有效监测管网漏失和爆管事故.

关键词 模糊c-均值(FCM)聚类算法 压力监测 优化布置 给水管网

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基于加权模糊c均值聚类与统计检验指导的多阈值图像自动分割算法 被引量：49

15

作者 高新波 李洁 姬红兵 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期661-664,共4页

图像分割是计算机视觉中一个重要的研究课题.本文提出一种基于直方图的多阈值灰度图像自动分割方法,该方法利用加权模糊c-均值聚类算法快速实现分割过程,同时通过单峰统计检验指导来自动确定多阈值的合适数目.实验结果表明了该方法的有... 图像分割是计算机视觉中一个重要的研究课题.本文提出一种基于直方图的多阈值灰度图像自动分割方法,该方法利用加权模糊c-均值聚类算法快速实现分割过程,同时通过单峰统计检验指导来自动确定多阈值的合适数目.实验结果表明了该方法的有效性. 展开更多

关键词 图像分割 聚类分析 加权模糊c-均值算法 统计检验

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基于粒子群和免疫克隆的模糊C-均值聚类 被引量：2

16

作者 刘福荣 高晓智 王常虹 《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2009年第3期585-589,共5页

目的基于梯度下降的模糊聚类算法(FCM)选择最优解做改进,降低原FCM对初始值的敏感度,改进模糊C-均值算法,加快收敛速度,改善聚类的效果.方法该算法通过克隆选择改变粒子群优化算法(PSO)中群体的多样性,用PSO代替了FCM算法的基于梯度下... 目的基于梯度下降的模糊聚类算法(FCM)选择最优解做改进,降低原FCM对初始值的敏感度,改进模糊C-均值算法,加快收敛速度,改善聚类的效果.方法该算法通过克隆选择改变粒子群优化算法(PSO)中群体的多样性,用PSO代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程.结果算法具有很强的全局搜索能力,很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极值的缺陷,同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度.通过机器学习中的W ine和Iris数据对所提出的算法进行验证,取W ine样本数据为178个,条件属性为13,聚类类别数为3;Iris数据150个,条件属性个数为4,对这两类数据分别进行聚类分析,将试验结果与单纯的FCM和基于PSO的FCM比较,聚类的正确性有所提高.结论基于粒子群和免疫克隆的模糊C-均值聚类算法具有很强的全局搜索能力,提高了聚类的效果和效率. 展开更多

关键词 粒子群优化算法 聚类分析 克隆选择 模糊c-均值算法

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基于模拟退火原理的模糊C-均值聚类在证券市场中的应用 被引量：1

17

作者 陈月军 王行愚 +1 位作者 林大正 刘益民 《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期538-541,共4页

通过将模拟退火技术与模糊C-均值聚类相结合,提出了一种新的具有全局优化的模糊C-均值聚类算法,用于解决一般动态聚类方法中聚类结果对初始中心的敏感性问题。利用该方法,对上证50指数分类,并对分类结果的特征进行了分析。仿真结果表明... 通过将模拟退火技术与模糊C-均值聚类相结合,提出了一种新的具有全局优化的模糊C-均值聚类算法,用于解决一般动态聚类方法中聚类结果对初始中心的敏感性问题。利用该方法,对上证50指数分类,并对分类结果的特征进行了分析。仿真结果表明该方法是一个具有全局最优解聚类方法。 展开更多

关键词 模拟退火算法 模糊c-均值算法 上证50指数 全局最优

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基于模糊核C-均值聚类分析的HRRP识别 被引量：3

18

作者 单凯晶 肖怀铁 朱俊 《电光与控制》 北大核心 2010年第5期42-45,共4页

由于雷达目标及其所处环境的复杂性,导致目标之间的关系往往是非线性的,因此,基于核方法的模式识别方法被广泛应用于雷达目标识别中。在对模糊核C-均值聚类算法深入研究的基础上,提出一种基于模糊核C-均值聚类的高分辨距离像识别算法。... 由于雷达目标及其所处环境的复杂性,导致目标之间的关系往往是非线性的,因此,基于核方法的模式识别方法被广泛应用于雷达目标识别中。在对模糊核C-均值聚类算法深入研究的基础上,提出一种基于模糊核C-均值聚类的高分辨距离像识别算法。该算法针对特征提取后一维距离像数据的特点,采用组合核函数以降低由于数据属性数值过大造成的权重过大对识别效果的影响;同时,算法可以在训练过程中通过有效性函数自适应地确定最佳聚类数目。仿真实验结果表明,基于组合核函数的识别算法同基于传统的高斯核的算法都能有效识别雷达目标,但前者具有更高的目标识别率。 展开更多

关键词 模糊核c-均值聚类算法 一维距离像 特征提取 有效性函数 核函数

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模糊C-均值聚类分析的黑龙江省大豆种植业战略分区研究 被引量：1

19

作者 孙立娜 左鹏 +1 位作者 于金平 苏睿 《大豆科技》 2014年第2期10-17,共8页

基于黑龙江省大豆总产量、大豆总种植面积、大豆化肥(农药)施用量、以及气候因素(全年地表总积温、全年总降水量、全年光照)等影响因子,构建黑龙江省大豆种植业战略分区指标体系,采用模糊C-均值聚类算法为区划方法,对黑龙江省大豆种植... 基于黑龙江省大豆总产量、大豆总种植面积、大豆化肥(农药)施用量、以及气候因素(全年地表总积温、全年总降水量、全年光照)等影响因子,构建黑龙江省大豆种植业战略分区指标体系,采用模糊C-均值聚类算法为区划方法,对黑龙江省大豆种植业进行战略分区。研究结果将黑龙江省富锦市、海伦市、讷河县等6个县市分为大豆主产区,将克山县,宝清县,五大连池等7个县市分为大豆高产区,将穆棱市,密山市,庆安县等23个县市分为大豆中产区,将呼兰区,方正县,木兰县等43个县市分为大豆低产区。为黑龙江省大豆产业发展的进一步研究,高效利用现有土地资源,实现大豆产业腾飞提供科学决策依据。 展开更多

关键词 黑龙江 大豆种植业 战略分区 模糊c-均值聚类算法

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基于改进神经网络的模糊聚类算法 被引量：4

20

作者 丁亚明 王树忠 +1 位作者 张志红 胡学钢 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第8期934-938,共5页

文章提出了一种新的聚类方法NFC,首先用模糊逻辑神经元网络的聚类算法和Cauchy训练的模拟退火算法相结合的局部算法得到初始聚类中心,然后用FCM算法进行模糊聚类;实验证明,NFC算法在一定程度上解决了FCM局部极值问题且有效性非常高。

关键词 模糊c-均值算法 神经网络 模拟退火 模糊聚类

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