一种基于模拟退火和遗传算法的模糊聚类方法 被引量：11

1

作者 白莉媛 胡声艳 刘素华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第9期56-58,共3页

首先,对模糊C-均值聚类算法做了简要分析和评论,根据其特点,提出了一种基于模拟退火和遗传算法的聚类分析方法,算法中采用了适合于模糊聚类的树型编码方案。实验表明,该算法可克服系统对数据集及初始聚类中心的敏感性,避免陷入局部极小... 首先,对模糊C-均值聚类算法做了简要分析和评论,根据其特点,提出了一种基于模拟退火和遗传算法的聚类分析方法,算法中采用了适合于模糊聚类的树型编码方案。实验表明,该算法可克服系统对数据集及初始聚类中心的敏感性,避免陷入局部极小,在模式识别、数据挖掘等领域有着广泛的应用前景。 展开更多

关键词 模糊聚类 遗传算法 模拟退火算法 树型编码

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基于SAGA-SVR预测模型的水稻种子水分含量高光谱检测 被引量：11

2

作者 芦兵 孙俊 +1 位作者 杨宁 武小红 《南方农业学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期2342-2348,共7页

【目的】利用高光谱技术测定水稻种子的水分含量,为其品质监测和筛选提供参考依据,从而提高水稻良种筛选率。【方法】通过电烘箱恒重法制备120份不同水分含量的水稻种子样本作为研究对象,利用多项式平滑(Savitzky-Golay, S-G)算法对原... 【目的】利用高光谱技术测定水稻种子的水分含量,为其品质监测和筛选提供参考依据,从而提高水稻良种筛选率。【方法】通过电烘箱恒重法制备120份不同水分含量的水稻种子样本作为研究对象,利用多项式平滑(Savitzky-Golay, S-G)算法对原始光谱数据进行降噪平滑处理,采用连续投影算法(Successive projections algorithm, SPA)对预处理后的数据进行特征波长的优选。为提高建模效率,提高各水分含量区间光谱特征值的区分度,使用模糊C-均值聚类(Fuzzy C-means clustering,FCM)算法对各区间的样本数据进行聚类处理,最后利用支持向量回归机(Support vector regression, SVR)定量检测模型建立特征光谱数据与水稻种子水分含量的映射关系。【结果】由于FCM未达到预期的聚类效果,而引入遗传模拟退火算法(Simulated annealing genetic algorithm,SAGA)进行聚类,分别对基于原始特征值、FCM及SAGA聚类的SVR训练结果进行比较,发现基于SAGA聚类的光谱样本数据训练效果更好,预测集决定系数可达0.8956,均方根误差3.75%。由于决定系数不够理想,引入松弛变量降低间隔阈值,最终模型预测集决定系数为0.9286,均方根误差为3.42%,此时模型达最佳性能,能满足实际应用需求。【建议】基于聚类算法,提高光谱数据的准确性;通过合理调整模型参数,提高预测模型性能;推动高光谱农产品检测相关装备的研制。 展开更多

关键词 水稻种子 高光谱 模糊C-均值聚类(FCM) 遗传模拟退火(SAGA) 支持向量回归机(SVR)

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一种改进的基于遗传算法的模糊C-均值算法 被引量：9

3

作者 侯惠芳 刘素华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2005年第17期152-154,共3页

把遗传算法搜索的随机性和并行性引入到模糊聚类中,克服了模糊C-均值聚类的局部性和对初始聚类中心的敏感性;该改进算法中采用了适合于模糊聚类的树型编码方案,且在遗传算法中采用了适合于模糊聚类的树型编码方案。同时详细设计了该方法... 把遗传算法搜索的随机性和并行性引入到模糊聚类中,克服了模糊C-均值聚类的局部性和对初始聚类中心的敏感性;该改进算法中采用了适合于模糊聚类的树型编码方案,且在遗传算法中采用了适合于模糊聚类的树型编码方案。同时详细设计了该方法,将该算法引入仓储物害虫的模式识别分类系统中,实验结果表明了该算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 模糊聚类 遗传算法 树型编码 模拟退火算法

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基于优化RBF神经网络的无线室内定位 被引量：10

4

作者 刘夏 莫树培 +1 位作者 何惠玲 杨军 《电讯技术》 北大核心 2019年第11期1261-1267,共7页

针对径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络算法在无线网络室内定位中拓扑结构和网络参数难以确定,其定位效果不理想的问题,提出了一种用核主成分分析的模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-Means clustering algorithm based on Kernel... 针对径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络算法在无线网络室内定位中拓扑结构和网络参数难以确定,其定位效果不理想的问题,提出了一种用核主成分分析的模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-Means clustering algorithm based on Kernel Principal Component Analysis,KPCA-FCM)和模拟退火自适应遗传算法(Simulated Annealing adaptive Genetic Algorithm,SAGA)优化RBF神经网络的无线室内定位算法。首先利用KPCA对原始训练数据样本进行数据预处理,再通过KPCA-FCM算法计算出最优聚类数目和聚类中心点;其次将聚类数目和聚类中心点作为隐含层神经元个数和中心值,创建RBF神经网络,并将其网络参数映射到SAGA算法中;再次由SAGA算法进行网络参数寻优,把最优的解映射回RBF神经网络;最后利用样本数据对RBF神经网络进行训练和测试,完成建立RBF神经网络算法模型。实验表明,在相同的环境中,所提算法比传统RBF神经网络定位精度提高了48.41%。 展开更多

关键词 室内无线定位 RBF神经网络 核主成分分析 模糊C均值聚类 模拟退火自适应遗传算法

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改进模糊聚类算法在航迹分析中的应用 被引量：10

5

作者 王涛波 黄宝军 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期23-27,共5页

为采用航迹数据分析,优化现有的空域结构,介绍使用航迹数据聚类的分析方法。在模糊C均值聚类(FCM)的基础上,提出对FCM进行基于遗传模拟退火算法(GSAA)的改进和优化。首先分析广播式自动相关监视(ADS-B)航迹数据的特点,处理异常数据并使... 为采用航迹数据分析,优化现有的空域结构,介绍使用航迹数据聚类的分析方法。在模糊C均值聚类(FCM)的基础上,提出对FCM进行基于遗传模拟退火算法(GSAA)的改进和优化。首先分析广播式自动相关监视(ADS-B)航迹数据的特点,处理异常数据并使用模糊聚类法直接提取航迹特征点;然后运用FCM与优化后的FCM对航迹特征点进行聚类分析;最后用2种算法针对同一实例进行计算,并构建对应的平均航迹。结果表明:与FCM相比,基于GSAA的改进FCM算法的目标函数值减少15.20%,聚类中心点不会偏向大量航迹数据点集中的位置。 展开更多

关键词 航空安全 空中交通管理 航迹聚类 模糊C均值聚类(FCM) 遗传模拟退火算法(GSAA)

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模糊C-均值聚类新算法在说话人辨认中的应用 被引量：2

6

作者 王成儒 王金甲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第27期94-95,140,共3页

该文提出了一种将模糊C-均值聚类法的各种改进算法与矢量量化法相结合的说话人辨认的新方法。首先从语音信号中提取MFCC特征矢量,其次利用矢量量化来设计码书,最后用改进算法对待识语音进行辨认。新算法的辨认率达到95%以上,抗噪性能也... 该文提出了一种将模糊C-均值聚类法的各种改进算法与矢量量化法相结合的说话人辨认的新方法。首先从语音信号中提取MFCC特征矢量,其次利用矢量量化来设计码书,最后用改进算法对待识语音进行辨认。新算法的辨认率达到95%以上,抗噪性能也优于矢量量化法。 展开更多

关键词 模糊C-均值聚类法 矢量量化 模拟退火算法 遗传算法 进化免疫算法

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基于相似性和距离及遗传模拟退火的自适应聚类算法 被引量：4

7

作者 张松兰 田丽 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2018年第1期103-106,112,共5页

针对模糊C-均值(FCM)算法中聚类数目的确定问题,提出了基于样本间相似度量和距离的算法,该算法可有效缩短聚类数搜索的范围,减少计算工作量。对于模糊C-均值算法聚类中心初始值随机选择易陷入局部极小值问题,采用遗传模拟退火算法优化FC... 针对模糊C-均值(FCM)算法中聚类数目的确定问题,提出了基于样本间相似度量和距离的算法,该算法可有效缩短聚类数搜索的范围,减少计算工作量。对于模糊C-均值算法聚类中心初始值随机选择易陷入局部极小值问题,采用遗传模拟退火算法优化FCM的聚类中心,以人工数据集和标准数据集验证了遗传模拟退火算法具有较强的全局收敛性能,有效提高了聚类效果。 展开更多

关键词 聚类 模糊C-均值 遗传算法 模拟退火算法

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基于智能算法的铁路边坡危岩稳定性预测研究 被引量：1

8

作者 靳春玲 刘晶晶 +2 位作者 贡力 崔文祥 劳政昌 《铁道工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期8-13,19,共7页

研究目的:在铁路建设与运维中,危岩是边坡地质灾害防治的重点问题。为实现对铁路边坡危岩稳定性状态的精准、快速预测,提高铁路沿线防护准确性,提出基于PCA改进GASA-FCM模型(Genetic Algorithms Simulated Annealing Fuzzy C-Means, GAS... 研究目的:在铁路建设与运维中,危岩是边坡地质灾害防治的重点问题。为实现对铁路边坡危岩稳定性状态的精准、快速预测,提高铁路沿线防护准确性,提出基于PCA改进GASA-FCM模型(Genetic Algorithms Simulated Annealing Fuzzy C-Means, GASA-FCM)的铁路边坡危岩稳定性预测新方法,以黔桂线洛满-麻尾段为依托,对该模型的准确性和优越性进行验证。研究结论:(1)综合考虑边坡及危岩状况、岩体力学性能和水文地质条件三方面,构建包含13个二级指标的铁路边坡危岩稳定性预测指标体系;(2)与传统FCM模型和GA-FCM模型相比,本文提出的GASA-FCM预测模型收敛值稳定,均方误差更小;(3)该模型在工程实例洛满-麻尾段边坡危岩稳定性等级预测评价中,评价结果与工程实际勘查结果完全符合,验证了该模型的准确性和优越性;(4)本研究成果可为其他铁路工程沿线危岩稳定性等级预测评价提供借鉴,对加快铁路全线信息化管理具有重要意义。 展开更多

关键词 铁路危岩 主成分分析法 遗传算法 模拟退火算法 模糊C-均值聚类算法 稳定性预测

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基于SAGA-FCM的煤与瓦斯突出预测方法 被引量：7

9

作者 李心杰 贾进章 李兵 《煤田地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期14-18,共5页

为提高模糊C-均值聚类(Fuzzy C-Means Clustering Algorithm,FCM)算法在煤与瓦斯突出预测中的准确度,提出一种将模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm,SA)与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)相结合用于模糊C-均值聚类分析的煤与... 为提高模糊C-均值聚类(Fuzzy C-Means Clustering Algorithm,FCM)算法在煤与瓦斯突出预测中的准确度,提出一种将模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm,SA)与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)相结合用于模糊C-均值聚类分析的煤与瓦斯突出预测方法。该方法综合了模拟退火算法全局搜索、高精度的优点和遗传算法强大的空间搜索能力,将经遗传模拟退火算法优化后的初始值赋给FCM,避免了由于聚类中心初始值选择不当造成FCM算法收敛到局部极小点上。结合典型突出矿井数据进行分析,结果表明:遗传模拟退火算法优化后的FCM算法较单一,预测准确度高。 展开更多

关键词 模糊C-均值聚类算法 遗传算法 模拟退火算法 煤与瓦斯突出

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考虑多专业协同的装配线平衡问题研究 被引量：3

10

作者 邹积涛 徐兰 +2 位作者 曾祥春 王友正 王超 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第7期263-270,共8页

为改善飞机总装线平衡效果,提出考虑多专业协同分配的第一类装配线平衡方法。首先,分析各专业间的关联性,建立基于动态模糊聚类的专业划分方法,获取"资源-功能"的多专业集合;然后,根据飞机总装环境及所涉及专业的特点,建立了... 为改善飞机总装线平衡效果,提出考虑多专业协同分配的第一类装配线平衡方法。首先,分析各专业间的关联性,建立基于动态模糊聚类的专业划分方法,获取"资源-功能"的多专业集合;然后,根据飞机总装环境及所涉及专业的特点,建立了多专业协同分配的平衡模型;再根据专业划分结果及作业分配规则,提出了混合模拟退火-遗传算法(HSAGA),将专业间关联度高的作业分配到工作面(指专业关联度高的作业的集合,也指能完成一项装配任务的作业执行操作空间),实现工作面数的最小化;最后,以某型飞机总装作业为例,验证了平衡方法的有效性。 展开更多

关键词 装配线平衡 多专业协同 动态模糊聚类 混合模拟退火-遗传算法

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基于GASA-FCM混合聚类与霍夫变换的欠定混合矩阵估计 被引量：3

11

作者 李虎 徐岩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第2期588-592,共5页

针对模糊C-均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)算法在欠定混合矩阵估计中精度低、鲁棒性差的缺点,提出一种基于遗传模拟退火优化FCM(GASA-FCM)混合聚类和霍夫变换的欠定混合矩阵估计算法。该算法结合了模拟退火算法(simulated anne... 针对模糊C-均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)算法在欠定混合矩阵估计中精度低、鲁棒性差的缺点,提出一种基于遗传模拟退火优化FCM(GASA-FCM)混合聚类和霍夫变换的欠定混合矩阵估计算法。该算法结合了模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SA)全局搜索、高精度的优点和遗传算法(genetic algorithm,GA)强大的空间搜索能力,将经遗传模拟退火算法得到的聚类中心点赋给FCM,避免了初值选择的随机性。再利用霍夫变换对聚类得到的每一类数据的中心进行修正,提高混合矩阵的估计精度。实验结果表明,该算法明显改善了算法的稳定性和混合矩阵估计精度,具有一定的有效性和可行性。 展开更多

关键词 模糊C-均值聚类算法 遗传算法 模拟退火算法 霍夫变换 混合矩阵估计

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基于主成分分析和优化聚类算法的行驶工况研究 被引量：10

12

作者 张林平 李风军 《华南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第2期121-128,共8页

针对模糊C均值聚类算法容易陷入局部最优以及传统的主成分分析法没有完全体现出用数量较少的综合指标来代替多个指标的问题,提出了一种改进的主成分分析和利用遗传模拟退火算法优化后的模糊C均值聚类算法相结合的聚类算法(GSA-FCM),从... 针对模糊C均值聚类算法容易陷入局部最优以及传统的主成分分析法没有完全体现出用数量较少的综合指标来代替多个指标的问题,提出了一种改进的主成分分析和利用遗传模拟退火算法优化后的模糊C均值聚类算法相结合的聚类算法(GSA-FCM),从而构建汽车行驶工况图:首先,利用改进的主成分分析法对特征参数矩阵进行处理;然后,采用GSA-FCM聚类算法对运动学片段进行聚类;最后,选择合适的片段合成最终工况图.并且,对GSA-FCM聚类、传统的K均值聚类的合成工况与实际工况中的特征参数进行有效性验证,与NEDC标准测试工况进行比对.实验结果表明:GSA-FCM聚类合成工况与实际工况的特征参数的平均相对误差为6.46%,说明GSA-FCM聚类算法的聚类效果明显、误差小,所合成的行驶工况可以代表该城市的汽车行驶状况. 展开更多

关键词 行驶工况 主成分分析 运动学片段 模拟退火遗传算法 模糊C均值聚类算法

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基于不确定规划理论的配电网优化规划 被引量：7

13

作者 杨志平 文波 洪彬倬 《广东电力》 2016年第5期46-53,共8页

随着分布式电源(distributed generation,DG)发电技术越来越多地渗透到电力系统中,给配电网规划带来了一定的冲击和影响。为此,利用不确定规划理论,对配电网中风力发电输出功率、光伏发电输出功率以及负荷大小的不确定性进行了模糊模拟... 随着分布式电源(distributed generation,DG)发电技术越来越多地渗透到电力系统中,给配电网规划带来了一定的冲击和影响。为此,利用不确定规划理论,对配电网中风力发电输出功率、光伏发电输出功率以及负荷大小的不确定性进行了模糊模拟,并建立了基于该理论的配电网网架优化模型。采用了基于树形结构编码的改进单亲遗传算法对模型进行求解。最后,通过对16节点配电网络算例的仿真分析,验证了基于不确定规划理论网架规划模型的可行性和改进单亲遗传算法的有效性。 展开更多

关键词 分布式电源 配电网规划 不确定规划 模糊模拟 树形结构编码 改进单亲遗传算法

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