基于VMD和FCM聚类算法的海上风机支撑结构损伤识别方法

1

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

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基于WAMS/SCADA数据兼容和改进FCM聚类算法的PMU最优配置 被引量：28

2

作者 吴星 刘天琪 +1 位作者 李兴源 李从善 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期756-761,共6页

针对当前应用于状态估计的广域量测系统(wide area measurement system,WAMS)和SCADA系统混合量测中相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)最优配置点的选取问题,在分析WAMS/SCADA数据差异的基础上,提出一种基于数据兼容和改进模糊... 针对当前应用于状态估计的广域量测系统(wide area measurement system,WAMS)和SCADA系统混合量测中相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)最优配置点的选取问题,在分析WAMS/SCADA数据差异的基础上,提出一种基于数据兼容和改进模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法的PMU最优配置方案。采用大数据挖掘理念,通过改进FCM聚类算法对SCADA数据依据相关度分区,在分区内可观测度最大的节点配置PMU,各分区内采用该PMU节点的最优平滑系数进行Vondrak插值,得到满足兼容性的数据,应用于混合模型的状态估计。相对只考虑可观测度的PMU配置方案,新方案不仅可以实现WAMS/SCADA数据有效兼容,提高估计精度,应用混合量测的状态估计还可有效控制系统负荷快速变化时的估计误差。通过在IEEE 39节点系统上模拟日负荷变化,验证了该PMU最优配置方案的有效性。 展开更多

关键词 状态估计 SCADA 广域量测系统 大数据挖掘 数据兼容 改进fcm聚类算法 PMU最优配置 Vondrak插值算法

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一种FCM聚类算法的改进与优化 被引量：17

3

作者 刘宜平 沈毅 刘志言 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 2000年第4期1-3,共3页

针对一种FCM聚类算法的一些不足 ,提出了具体的改进与提高的方法 ,并引入模糊决策理论 ,进行算法参数m的优化选择。改进后的算法 ,一方面有效地弥补了原算法中存在的不足 ,更好地解决了聚类数目选择等初值问题 ;另一方面 ,通过对参数m... 针对一种FCM聚类算法的一些不足 ,提出了具体的改进与提高的方法 ,并引入模糊决策理论 ,进行算法参数m的优化选择。改进后的算法 ,一方面有效地弥补了原算法中存在的不足 ,更好地解决了聚类数目选择等初值问题 ;另一方面 ,通过对参数m的优化选择 ,取得了较理想的聚类效果。最后给出了几种聚类算法对某数据样本集的聚类对比结果。 展开更多

关键词 模糊决策 模糊数学 fcm聚类算法

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一种基于区间数多指标信息的FCM聚类算法 被引量：13

4

作者 于春海 樊治平 《系统工程学报》 CSCD 2004年第4期387-393,共7页

针对一类具有不确定性区间数多指标信息的聚类分析问题,基于传统的数值信息FCM(fuzzyc＿means)聚类算法,提出了一种新的聚类分析算法.首先描述了具有区间数多指标信息的聚类分析问题,其次提出并证明了基于区间数多指标信息的关于最优划... 针对一类具有不确定性区间数多指标信息的聚类分析问题,基于传统的数值信息FCM(fuzzyc＿means)聚类算法,提出了一种新的聚类分析算法.首先描述了具有区间数多指标信息的聚类分析问题,其次提出并证明了基于区间数多指标信息的关于最优划分和最优聚类中心确定的两个定理.然后根据提出的两个定理,进一步给出了基于区间数信息的FCM聚类算法的迭代步骤.最后,通过一个算例说明了给出的聚类算法. 展开更多

关键词 聚类分析 区间数 fcm聚类算法 模糊集

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一种基于区间数多指标信息的FCM聚类算法 被引量：6

5

作者 于春海 樊治平 《运筹与管理》 CSCD 2004年第4期12-16,共5页

针对一类具有不确定性区间数多指标信息的聚类分析问题,依据传统的基于数值信息的FCM聚类算法的思路,提出了一种新的聚类分析算法。文章首先描述了具有区间数多指标信息的聚类分析问题;其次给出了基于区间数多指标信息的关于最优划分和... 针对一类具有不确定性区间数多指标信息的聚类分析问题,依据传统的基于数值信息的FCM聚类算法的思路,提出了一种新的聚类分析算法。文章首先描述了具有区间数多指标信息的聚类分析问题;其次给出了基于区间数多指标信息的关于最优划分和最优聚类中心确定的两个定理;然后给出了基于区间数多指标信息的FCM聚类算法的计算步骤。该算法的特点是聚类中心的表现形式为精确的数值,给出的两个定理说明了该聚类算法的收敛性。最后,通过给出一个算例说明了本文给出的聚类算法。 展开更多

关键词 聚类分析 区间数 fcm聚类算法 模糊划分 模糊集

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基于FCM聚类算法的呼吸音分类识别研究 被引量：3

6

作者 徐学良 易鹏飞 +2 位作者 王海滨 张凯 秦国瑾 《现代电子技术》 北大核心 2015年第12期16-19,共4页

为了分类识别不同部位的呼吸音,提出一种基于呼吸气持续时间相对值参数,以及呼吸气间歇时间相对值参数提取的呼吸音分析方法。该方法包括呼吸音预处理、包络提取、基于FCM聚类算法的自适应阈值线的选取、特征值提取为主的4个部分。对50... 为了分类识别不同部位的呼吸音,提出一种基于呼吸气持续时间相对值参数,以及呼吸气间歇时间相对值参数提取的呼吸音分析方法。该方法包括呼吸音预处理、包络提取、基于FCM聚类算法的自适应阈值线的选取、特征值提取为主的4个部分。对50例3种不同呼吸音进行分类实验,分类准确率为94%,从而验证了该方法的有效性。在此基础上,对该方法在同一种呼吸音病理和健康研究方面做出了展望。 展开更多

关键词 呼吸音 呼吸音分类 MORLET小波 fcm聚类算法

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一种改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法 被引量：13

7

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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云环境下基于Canopy聚类的FCM算法研究 被引量：21

8

作者 余长俊 张燃 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第B11期316-319,共4页

FCM算法是目前广泛使用的算法之一。,针对FCM聚类质量和收敛速度依赖于初始聚类中心的问题,结合Canopy聚类算法能够粗略快速地对数据集进行聚类的优点,提出了一种基于Canopy聚类的FCM算法。该算法通过将Canopy算法快速获取到的聚类中心... FCM算法是目前广泛使用的算法之一。,针对FCM聚类质量和收敛速度依赖于初始聚类中心的问题,结合Canopy聚类算法能够粗略快速地对数据集进行聚类的优点,提出了一种基于Canopy聚类的FCM算法。该算法通过将Canopy算法快速获取到的聚类中心作为FCM算法的输入来加快FCM算法收敛速度。并在云环境下设计了其MapReduce化方案,实验结果表明,MapReduce化的基于Canopy聚类的FCM算法比MapReduce化的FCM聚类算法具有更好的聚类质量和运行速度。 展开更多

关键词 fcm算法(模糊均值聚类算法) 聚类 MAPREDUCE 云环境

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区间值数据模糊c-均值聚类新算法 被引量：12

9

作者 高新波 范九伦 谢维信 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期604-609,共6页

针对范九伦等提出的两种模糊ｃ－均值聚类算法进行了改进，提出了更一般的区间值数据模糊ｃ－均值聚类算法．证明了当加权系数λ为１时，新算法等效于老算法Ⅰ；当λ趋于０ 时，新算法趋近于老算法Ⅱ．新算法以老算法Ⅰ和Ⅱ为其特例，... 针对范九伦等提出的两种模糊ｃ－均值聚类算法进行了改进，提出了更一般的区间值数据模糊ｃ－均值聚类算法．证明了当加权系数λ为１时，新算法等效于老算法Ⅰ；当λ趋于０ 时，新算法趋近于老算法Ⅱ．新算法以老算法Ⅰ和Ⅱ为其特例，并可用现有的模糊ｃ－均值工具箱直接实现． 展开更多

关键词 区间值数据 模糊集 模糊数学 fcm聚类算法

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蚁群聚类组合的改进算法 被引量：5

10

作者 马春英 曹安得 周允征 《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2011年第4期798-803,共6页

目的研究一种基于信息熵蚁群聚类的模糊C-均值算法(即EACFCM算法),解决原标准蚁群聚类算法聚类速度慢,系统停滞,函数值收敛于某局部点等问题.方法通过理论改进、算法移植和实验证明相结合的办法,采用基于信息熵的蚁群聚类算法对数据样... 目的研究一种基于信息熵蚁群聚类的模糊C-均值算法(即EACFCM算法),解决原标准蚁群聚类算法聚类速度慢,系统停滞,函数值收敛于某局部点等问题.方法通过理论改进、算法移植和实验证明相结合的办法,采用基于信息熵的蚁群聚类算法对数据样本进行聚类(一次聚类)以获得新的聚类中心,然后从聚类拆分、合并、孤立点处理等几个方面对基于信息熵的蚁群聚类算法进行改进,以提高前期所获得的新聚类中心的准确性,最后再利用模糊C-均值聚类算法(FCM算法)对聚类结果进行优化处理(二次聚类).结果 EACFCM算法在迭代180次后,得到的目标函数值60.245是FCM算法函数值660.135的十分之一;划分熵的函数值0.440明显小于FCM算法函数值0.491;分离度的函数值0.102明显大于FCM算法函数值0.091.结论笔者改进的EACFCM算法得到的聚类比传统的FCM算法效果好;仿真结果表明了其有效性. 展开更多

关键词 信息熵 聚类分析 蚁群聚类 fcm聚类算法

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基于混合距离学习的鲁棒的模糊C均值聚类算法 被引量：7

11

作者 卞则康 王士同 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2017年第4期450-458,共9页

距离度量对模糊聚类算法FCM的聚类结果有关键性的影响。实际应用中存在这样一种场景,聚类的数据集中存在着一定量的带标签的成对约束集合的辅助信息。为了充分利用这些辅助信息,首先提出了一种基于混合距离学习方法,它能利用这样的辅助... 距离度量对模糊聚类算法FCM的聚类结果有关键性的影响。实际应用中存在这样一种场景,聚类的数据集中存在着一定量的带标签的成对约束集合的辅助信息。为了充分利用这些辅助信息,首先提出了一种基于混合距离学习方法,它能利用这样的辅助信息来学习出数据集合的距离度量公式。然后,提出了一种基于混合距离学习的鲁棒的模糊C均值聚类算法(HR-FCM算法),它是一种半监督的聚类算法。算法HR-FCM既保留了GIFP-FCM(Generalized FCM algorithm with improved fuzzy partitions)算法的鲁棒性等性能,也因为所采用更为合适的距离度量而具有更好的聚类性能。实验结果证明了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 距离度量 fcm聚类算法 成对约束 辅助信息 混合距离 半监督 GIFP—fcm 鲁棒性

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不同聚类算法对恢复WSN连通性的对比研究 被引量：1

12

作者 牛晓棠 曹江涛 《控制工程》 CSCD 北大核心 2017年第7期1391-1396,共6页

利用聚类算法对无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)节点进行分簇,并结合Dijkstra算法可解决WSN连通性受损的问题。但选取不同的聚类算法,对WSN连通性的恢复效果也是不同的。为此,从最优移动路径、单步最大长度及算法运行时间... 利用聚类算法对无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)节点进行分簇,并结合Dijkstra算法可解决WSN连通性受损的问题。但选取不同的聚类算法,对WSN连通性的恢复效果也是不同的。为此,从最优移动路径、单步最大长度及算法运行时间3个角度出发,研究两种不同聚类算法(即K-means聚类算法和Fcm聚类算法)对恢复WSN连通性的影响。通过计算机仿真平台,对其仿真结果进行对比、分析,最终得出K-means算法比Fcm算法移动的距离更短,运行的时间更少,从而证明了K-means聚类算法在恢复网络连通性应用的优越性。 展开更多

关键词 无线传感器网络(wSN) 连通性 K—means算法 fcm聚类算法

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模糊C均值聚类图像分割的改进遗传算法研究 被引量：15

13

作者 杨凯 蒋华伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第33期179-182,共4页

基于模糊C均值(FCM)聚类算法,并利用遗传算法全局随机搜索的特点,提出了一种图像分割的改进遗传算法。该算法首先采用一种初值化算法确定合适的遗传算法的初始搜索范围,然后对遗传算法中的编码方式、交叉算子、变异算子等参数进行了一... 基于模糊C均值(FCM)聚类算法,并利用遗传算法全局随机搜索的特点,提出了一种图像分割的改进遗传算法。该算法首先采用一种初值化算法确定合适的遗传算法的初始搜索范围,然后对遗传算法中的编码方式、交叉算子、变异算子等参数进行了一些适当改进,进而给出了该算法的理论推导和算法的具体实现步骤。该算法除了解决模糊C均值聚类算法在医学图像分割中容易陷入局部最优解的问题,而且采用的初值化算法比标准的遗传模糊C均值聚类算法能确定更合适的遗传算法的初始搜索范围,从而加速了遗传算法的收敛过程。实验表明,该方法相对于标准的遗传模糊C均值聚类算法,效果要好得多。 展开更多

关键词 模糊C均值聚类 模糊C均值(fcm)聚类算法 遗传算法

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基于蚁群算法的结构面产状模糊C均值聚类分析 被引量：4

14

作者 滕继东 徐光黎 申艳军 《安全与环境工程》 CAS 2010年第4期114-117,共4页

鉴于传统结构面分析方法只能进行相对的优势组数划分,无法准确定量地给出优势结构面的产状,提出了基于蚁群算法(ACA)的结构面产状模糊C均值(FCM)聚类算法;该算法利用ACA算法得到结构面产状的模糊聚类个数,并利用FCM算法得到初始聚类中心... 鉴于传统结构面分析方法只能进行相对的优势组数划分,无法准确定量地给出优势结构面的产状,提出了基于蚁群算法(ACA)的结构面产状模糊C均值(FCM)聚类算法;该算法利用ACA算法得到结构面产状的模糊聚类个数,并利用FCM算法得到初始聚类中心,最终得到具有全局分布特性的最优聚类;通过现场实测数据分析,验证了该算法的实用性和有效性。 展开更多

关键词 岩体 结构面产状 蚁群算法(ACA) 模糊C均值(fcm)聚类算法

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基于FCM聚类模糊神经网络的电梯交通模式识别 被引量：4

15

作者 杨祯山 岳文姣 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期1433-1438,1447,共7页

电梯交通模式识别是有效实施电梯群控策略的前提。针对电梯交通的时变、非线性及不确定性的特点,提出一种基于FCM(Fuzzy C-means)聚类模糊神经网络的电梯交通模式识别方法。该方法将模糊逻辑技术用于神经网络计算和学习,通过FCM对原始... 电梯交通模式识别是有效实施电梯群控策略的前提。针对电梯交通的时变、非线性及不确定性的特点,提出一种基于FCM(Fuzzy C-means)聚类模糊神经网络的电梯交通模式识别方法。该方法将模糊逻辑技术用于神经网络计算和学习,通过FCM对原始交通需求的聚类,实现输入空间的模糊划分,确定网络隶属函数的参数初始值及聚类中心并获取模糊规则,提高神经网络学习能力,使隶属函数加权系数根据不同的交通模式改变。利用神经网络完成并行模糊推理,实现电梯交通模式的识别。仿真试验表明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 电梯交通需求 模式识别 模糊神经网络 fcm聚类算法 专家经验

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基于FCM聚类与SVM的电力系统短期负荷预测 被引量：10

16

作者 李林峰 孙长银 《江苏电机工程》 2007年第3期47-50,共4页

分析了模糊C均值(FCM)聚类算法,介绍了支持向量机(SVM)回归的基本原理,提出了一种将FCM聚类算法和SVM结合使用的电力系统短期负荷预测方法。该方法考虑到电力负荷变化周期性的特点,通过对学习样本的聚类,选用同类特征数据作为模型的预... 分析了模糊C均值(FCM)聚类算法,介绍了支持向量机(SVM)回归的基本原理,提出了一种将FCM聚类算法和SVM结合使用的电力系统短期负荷预测方法。该方法考虑到电力负荷变化周期性的特点,通过对学习样本的聚类,选用同类特征数据作为模型的预测输入,然后对各个模型的输入数据进行归一化处理和分类识别,得出最后总的预测输出。此预测方法保证了数据特征的一致性以及算法的全局性,避免了算法陷入局部极小的缺陷。经过仿真实验,证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 短期负荷预测 模糊C均值(fcm)聚类算法 支持向量机(SVM)

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基于多维波形差异度聚类分析的配电网故障区段定位方法 被引量：5

17

作者 罗晗菁 曾祥君 +3 位作者 喻锟 李志 谢志成 邓军 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2024年第6期58-68,97,共12页

谐振接地系统运行环境繁杂,单相接地故障发生状态多变,基于单一特征量的传统配电网故障区段定位方法存在各自的定位判别盲区,方法可靠性和适用性难以保障。针对上述问题提出了一种无需整定的基于多维波形差异度聚类分析的配电网故障区... 谐振接地系统运行环境繁杂,单相接地故障发生状态多变,基于单一特征量的传统配电网故障区段定位方法存在各自的定位判别盲区,方法可靠性和适用性难以保障。针对上述问题提出了一种无需整定的基于多维波形差异度聚类分析的配电网故障区段定位方法。依据故障点上下游各检测点零序电流暂态及稳态分量的波形差异性特征,通过离散Fréchet距离算法量化相邻检测点间的暂态及稳态波形差异度,并采用模糊C均值算法(fuzzyC-means,FCM)综合多特征信息以区分正常区段与故障区段,有效消除了单一特征定位盲区,实现故障区段自适应准确定位。PSCAD/EMTDC仿真结果以及10kV真型实验结果表明所提方法不仅保证了在不同故障工况下的定位可靠性和适用性,还具有耐高阻能力强、抗噪性高等优点。 展开更多

关键词 谐振接地系统 故障定位 零序电流 离散Fréchet距离 模糊C均值算法(fcm)聚类

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基于FCM和分水岭算法的无人机影像中林分因子提取 被引量：29

18

作者 李丹 张俊杰 赵梦溪 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期180-187,共8页

【目的】研究高精度小型无人机获取林分调查因子方法,将林分调查因子在低空无人机影像上识别并提取出来,获取树高、冠径等测树因子,建立林分因子测量方法,实现经济、高效、快捷、精准的森林资源调查和监测,及时掌握森林资源及相关林分... 【目的】研究高精度小型无人机获取林分调查因子方法,将林分调查因子在低空无人机影像上识别并提取出来,获取树高、冠径等测树因子,建立林分因子测量方法,实现经济、高效、快捷、精准的森林资源调查和监测,及时掌握森林资源及相关林分因子的时空变化特征。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地樟子松人工林为研究对象,以多旋翼无人机影像为数据源,基于FCM聚类算法和分水岭分割算法以及形态学运算、阈值分割、图像平滑、灰度化、二值化等一系列数字图像处理技术,提取樟子松人工林林分因子。FCM聚类算法和阈值分割法用于提取树梢标记图像,分水岭分割算法对树梢标记图像进行迭代处理从而获得单木树冠分割图像,根据单木树冠分割结果提取单木特征进而计算各林分因子值。【结果】在林地提取中,根据影像的颜色特征绿度分割成功地将林地部分与非林地部分分离开来,确定单木树冠分割范围。在单木树冠分割中,阈值分割法和FCM聚类算法均可有效将树梢标记从林地图像中提取出来;将基于标记的分水岭分割算法用于单木树冠分割取得较好效果,大多数单木树冠被单独分割出来,但某些区域仍然存在一定的欠分割或过分割问题。在林分因子提取中,提取的林分因子包括林分郁闭度、林地面积、立木株数和平均冠幅,其中林分郁闭度的测量精度为96.67%,林地面积的测量精度为81.23%,立木株数和平均冠幅的测量精度与单木树冠分割中的树梢提取方法(阈值分割法和FCM聚类算法)及分水岭分割中的2个参数(形态学腐蚀的结构元素大小和中值滤波的窗口大小)有关。针对2种树梢提取方法,分别进行参数组合试验,结果显示2种树梢提取方法使用适当参数组合所得各林分因子测量精度均在80%以上,平均测量精度均在90%以上,其中阈值分割法的最高平均测量精度为94.49%,FCM聚类算法的最高平均测量精度为93.17%。【结论】利用无人机拍摄的人工林影像进行森林资源调查,将先进的计算机科学技术和无人机技术应用到林业领域中,可有效提高森林资源调查的效率和精度。本研究提出的林分因子提取方法适用于高郁闭度林分,测量精度满足实际需求。 展开更多

关键词 fcm聚类算法 分水岭分割算法 形态学运算 无人机影像 森林资源调查

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基于模糊聚类的清代云肩色彩特征研究 被引量：8

19

作者 关瑛 王若羽 +2 位作者 王秀峰 于瀚超 李宁 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2022年第6期116-122,共7页

云肩作为汉民族审美延续的文化产物,其鲜明的装饰艺术感可为传统色彩的创意设计提供灵感。为探寻云肩色彩的规律性和美感度,文章运用FCM模糊聚类技术对清代云肩样本图像中的装饰色进行提取,并按照图案类别分别建立色集;通过二次聚类构建... 云肩作为汉民族审美延续的文化产物,其鲜明的装饰艺术感可为传统色彩的创意设计提供灵感。为探寻云肩色彩的规律性和美感度,文章运用FCM模糊聚类技术对清代云肩样本图像中的装饰色进行提取,并按照图案类别分别建立色集;通过二次聚类构建了8节点装饰色彩网络模型,析理出云肩配色规律;最后采用M-S色彩调和理论对已赋色的39款设计方案进行色彩美度评价,验证了色集和色彩网络模型的可靠性。研究结果表明:FCM聚类算法和色彩网络模型可以有效厘清云肩色彩特征,其结果的应用方案符合色彩和谐度标准,可为传统织物的现代化应用提供有效的理论支撑和方法支持。 展开更多

关键词 fcm聚类算法 M-S色彩调和理论 云肩色彩 色彩网络 配色规律

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中国水资源消耗强度评价与聚类分析 被引量：2

20

作者 邱凡 严婷婷 +2 位作者 庞靖鹏 张旺 赵建世 《水利水电技术》 北大核心 2019年第4期32-38,共7页

为科学推进水资源"双控行动"工作,更加全面地对水资源消耗强度水平进行刻画,本文尝试以整体和部分兼顾、过程和结果并举的方式构建水资源消耗强度评价指标体系,并在此基础上对2015年中国31个省级行政区水资源消耗强度水平进... 为科学推进水资源"双控行动"工作,更加全面地对水资源消耗强度水平进行刻画,本文尝试以整体和部分兼顾、过程和结果并举的方式构建水资源消耗强度评价指标体系,并在此基础上对2015年中国31个省级行政区水资源消耗强度水平进行了实例分析。此外,为对不同地区水资源消耗强度水平进行深入比较和评估,本文采用FCM模糊聚类算法将中国31个省级行政区划分为了六类,认为同一类中的各省级行政区在水资源消耗强度水平上具有较强的可比性。结果表明,本文的研究能够为水资源消耗强度的评价提供衡量工具,并为地区间水资源消耗强度的比较和对比提供解决思路,以此为提高区域水资源管理能力、评价和推进水资源管理"双控行动"的控制水平提供科学依据。 展开更多

关键词 水资源消耗强度 指标体系 双控行动 fcm聚类算法

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