共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
2.
自组织特征映射神经网络用于语音识别的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
该文提出了一种优化的自组织学习算法。基于自组织特征映射(SOM)神经网络和隐马尔柯夫模型(HMM)法,组成了一种新的语音识别系统,该系统采用SOM网络作为矢量量化器。SOM网络经过优化的自组织学习算法训练后,再用K均值聚类算法对其进行调整。实验结果表明,该文提出的语音识别方法确实能提高系统的识别率。 相似文献
3.
该文提出了一种多任务Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊系统建模方法.首先给出了一种新的多任务模糊c均值聚类算法,能够有效提取所有任务之间的公共信息和每个任务的私有信息,进而利用所得的聚类中心构建多任务TSK模糊系统的前件参数.其次设计了一种具备多任务协同学习机制的后件参数优化方法,可以优化多任务TSK模糊系统的后件参数.最后基于优化的前后件参数,构建出具体多任务模糊聚类方法驱动的多任务TSK模糊系统模型(multi-task fuzzy c-means based multi-task TSK fuzzy system,MTFCM-MT-TSK-FS)以用于实际应用.分别在合成和真实数据集上进行实验,结果验证了该模型的有效性. 相似文献
4.
针对K均值聚类算法存在的缺点,提出了一种基于自适应权重的粒子群优化(PSO)和K均值混合聚类算法.该算法在运行过程中通过引入非线性动态惯性权重系数,提高了混合聚类算法全局搜索能力和局部改良能力,并根据群体的适应度方差来确定K均值算法操作时机,增强算法局部搜索能力的同时缩短了收敛时间.将该算法与K均值聚类算法、基本PSO聚类算法和基于传统的粒子群K均值聚类算法进行比较,表明该算法不仅能有效地克服陷入局部最优,而且全局收敛能力和收敛速度都有所提高. 相似文献
5.
合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像分割是河流检测与识别的关键步骤,为了进一步提高河流SAR图像分割的准确性,提出一种基于Shearlet变换、Krawtchouk矩不变量及模糊局部信息C均值聚类的河流SAR图像分割方法.首先,对河流SAR图像进行Shearlet分解,提取其纹理特征,构成特征向量的前半部分;然后,计算河流SAR图像的Krawtchouk矩不变量,作为其形状特征,构成特征向量的后半部分;最后,利用模糊局部信息C均值算法依照上述特征向量进行聚类,由此得到河流SAR图像分割结果.大量实验结果表明,与近年来提出的脉冲耦合神经网络结合最大方差比准则分割法、Gabor小波变换结合模糊C均值聚类分割法、FLICM聚类分割法相比,所提出的方法在主观视觉效果以及客观定量评价指标误分割率上均有明显优势,且分割河流SAR图像更加准确. 相似文献
6.
鉴于网络入侵检测数据样本特征属性的异构性及贡献率不同,提出一种加权特征的异构数据相似性度量法来反应网络数据样本间的相似程度.针对基于模糊C-均值聚类的网络入侵检测算法聚类数目难以确定的问题,提出了一种自动确定最佳聚类数的无监督模糊聚类入侵检测算法.通过KDDcup1999数据集的仿真对比实验,结果表明本文算法能找到最佳... 相似文献
7.
基于遗传算法的可变加权FCM聚类方法改进研究 总被引:2,自引:2,他引:0
模糊C均值聚类(FCM)应用广泛,但是它容易陷入局部最优,且对初始值很敏感.利用遗传算法对模糊聚类中聚类中心的个数和聚类中心的选取进行了确定,然后在FCM法中引入指标权重,并给出迭代公式和相应算法.实验结果表明,该方法可以在一定程度上避免FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,使聚类更合理,效果很好. 相似文献
8.
9.
张东波 《湘潭大学自然科学学报》2009,31(2)
提出了一种基于自底向上方式构造模糊粗糙数据模型并实现粗集神经网络建模的方法,该方法通过自适应G-K聚类算法,实现输入论域空间的模糊划分,在基于聚类数和约简属性搜索的基础上,提取优化的模糊粗糙数据模型,在此基础上融合神经网络实现粗集神经网络建模.对Brodatz纹理图像的实验表明,该方法性能优于传统的贝叶斯和LVQ方法,和传统的粗逻辑神经网络RLNN相比,该方法建立的神经网络结构精简,收敛速度快,具有更强的泛化能力. 相似文献
10.
脑核磁共振图像常常受到噪声的影响,且有灰度不均、边界模糊的特点,使得传统聚类算法无法获得理想的脑部肿瘤分割结果,为此提出一种基于边缘保持滤波和改进核模糊聚类的脑肿瘤图像分割方法.该方法首先采用改进的引导滤波算法对图像进行预处理,解决平滑图像时不能保留图像边缘的问题;然后将传统核模糊C-均值聚类算法(Kernel fuzzy C-means clustering)中的单一高斯核函数替换为混合高斯核函数,将数据由低维空间映射到高维特征空间;最后将马尔科夫随机场的先验概率引入,对算法的目标函数进行修正,进一步增强算法的抗噪性.实验结果表明,所提方法在去除噪声的同时,能够有效保留图像的边缘信息,PSNR值相比传统算法提升0.804 1~2.096 2 dB,SSIM值相比传统算法提升0.031 2~0.065 4,且算法分割精度更高,Dice指标和Jaccard指标的平均值分别达到0.955 1和0.914 1. 相似文献
11.
《黑龙江大学自然科学学报》2017,(5)
因肺部CT图像的三维重建在医学影像分析领域需求较大且难度较高,单独使用一种分割算法的去噪声效果不理想,故提出了将总变分模型与模糊C-均值聚类方法相结合,对CT数据进行分割去噪的方法。将分割后的图像导入自主研发的三维重建软件TM_MIS,它以VTK工具包为基础,使用MC算法和光线投影法对平滑去噪后的CT图像进行三维重建,得到三维虚拟模型。再用3D打印生成肺部血管及病灶的3D模型,代替传统的医生查看CT片的方法,为术前方案的制定及手术过程的模拟提供了更加科学的依据。实验表明,将肺部CT数据通过总变分模型进行去噪平滑,再结合模糊C-均值聚类方法进行分割得到的图像更加清晰,重建后的模型效果更理想。 相似文献
12.
13.
14.
为了提高BP神经网络预测模型对电动汽车电池SOC值预测的准确性,采用遗传算法GA和粒子群算法PSO两种优化算法分别对BP神经网络进行优化,即优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解。将该方法应用到预测电动汽车电池的SOC值中并与实际测量的SOC值进行验证比较。仿真实验表明,经过粒子群算法优化后的BP神经网络预测电动汽车SOC值的误差在1.0%~4.4%之间,明显优于采用遗传算法优化的误差范围1.6%~10%和传统的BP神经网络误差范围2.0%~72%。 相似文献
15.
缺失数据处理通常基于统计学的方法,在数据预处理阶段对缺失值进行填补,其效率和准确性并不高。因此,提出了一种基于模糊C均值(FCM)聚类的嵌入式填充方法(FCMSI)。此算法通过平均比率法(ARM)对稀疏数据进行初始化填充;采用局部距离策略对FCM进行改进,并对数据进行聚类;将缺失数据作为变量,在每次聚类迭代后的簇内采用协同过滤(CF)的思想对变量值进行替换,直到结果收敛。利用UCI标准数据集进行对比实验,并采用三种不同评价指标衡量,验证了FCMSI方法比传统填充方法性能显著提高。 相似文献
16.
陈亚峰 《济源职业技术学院学报》2014,(4):4-7
针对K-均值算法易受孤立点影响、对初始中心点选择敏感、易陷入局部最优的问题,对K-均值算法进行了改进,提出了一种自适应优化选择初始中心点的K-均值算法。实验结果表明,改进后的算法不仅较大程度上弥补了传统K-均值算法的不足,并且提高了聚类的稳定性和准确率。 相似文献
17.
对线粒体DNA序列可通过图形表示及计算曲线的散度均值来构造模糊论中的相似矩阵,基于这些,提出一种新的方法:用模糊聚类图论法中的Kruskal算法来进行系统进化树的重构,并选取了8个物种的线粒体DNA序列来说明此方法. 相似文献
18.
《应用科学学报》2019,(6)
增量聚类算法可以解决数据量大、内存不足的问题.传统的增量式模糊聚类(incremental multiple medoids based fuzzy clustering, IMMFC)算法只为每个数据块选择一个或多个相同数目的中心,当聚类中的对象权重较小时聚类效果不好.该文提出新的增量式模糊聚类算法用于处理大数据集.首先将大数据集分成多个小的数据块,并对每个小的数据块进行模糊聚类;然后从每个小数据块的每个簇群中选择目标中心点,中心点的个数是簇群中对象的权重之和大于阈值的最少对象数.最后合并所有选定的中心点,并对最终数据块进行模糊聚类,获取最终的中心点.实验结果表明,与IMMFC算法相比,当数据块占总数据的10%以上时,所提算法优于IMMFC. 相似文献
19.
银行贷款风险评估一直是金融界高度关注的主要问题,现有方法主要包括K-means聚类、BP神经网络、简单决策树、VAR方法等多种风险评估算法。但对于客户属性值缺失的案例,上述方法就很难达到良好的效果。为了解决属性值缺失的风险评估问题。提出了一种基于贝叶斯决策树算法的贷款风险评估算法(DBT ),实验结果证明了该算法的有效性。 相似文献
20.
为了提高银行客户分类的正确率,使银行的收益最大化,提出一种基于改进K均值聚类的银行客户分类算法.算法定义了类间最大相似度均值(AMS),并根据该定义确定最佳聚类数.当计算出的当下AMS值比前一次的AMS值小时,根据距离原则选择初始聚类中心;当计算出的当下AMS值比前一次的AMS值大时,把该最小AMS值相匹配的聚类中心看作初始聚类中心.利用最佳聚类数和初始聚类中心实现银行客户的细分.仿真结果表明,提出的算法能够跳出局部最优,并提高客户分类的正确率. 相似文献