从Warshall算法到求模糊矩阵传递闭包的一个简捷算法

模糊矩阵传递闭包的计算在模糊聚类中起着关键的作用,而模糊矩阵传递闭包与普通集合论中传递闭包是有密切联系的。从普通集合论中求关系闭包的Warshall算法和模糊关系图出发,论述并实现了一种求模糊矩阵传递闭包的有效算法。与经典的求模糊矩阵传递闭包的算法———平方法比较,该算法简捷,运算量小。最后分析了一个利用传递闭包法进行模糊聚类的实例。     

T-S型模糊RBF神经网络快速学习算法

针对Ｔ－Ｓ型模糊ＲＢＦ神经网络输入空间模糊最优聚类算法运算量大、运算速度低的缺点,提出基于输出空间模式聚类的快速学习算法,以满足多变量系统实时性要求．仿真结果表明该快速学习算法不仅可以达到要求的辨识精度,而且可有效地提高运算速度     

T—S型模糊RBF神经网络快速学习算法

针对Ｔ－Ｓ型模糊ＲＢＦ神经网络输入空间模糊最优聚类算法运算量大、运算速度低的缺点,提出基于输出空间模式聚类的快速学习算法,以满足多变量系统实时性要求。仿真结果表明该快速学习算法不仅可以达到要求的辨识精度,而且可有效地提高运算速度。     

基于半监督的模糊C-均值聚类算法

通过将半监督学习的思想引入到模糊C-均值聚类方法中,提出一种基于半监督的模糊C-均值聚类算法,有效解决了模糊C-均值聚类算法随机选取初始聚类中心导致聚类结果局部收敛的问题,能客观获取最佳聚类数目和初始聚类中心.实验结果表明,与传统模糊C-均值聚类算法相比,基于半监督的模糊C-均值算法在一定程度上减少了迭代次数,降低了对初始聚类中心的依赖性.     

基于特征散度的模糊彩色图像分割算法

为提高算法的普适能力,提出了一种新的基于特征散度的模糊彩色图像分割算法(FDCIS).算法引入了特征散度和模糊相异性函数来度量差异性,利用特征散度进行数据聚类,实现图像的区域融合.实验证明,算法较好地降低了彩色图像大样本数据的运算量,简单而有效地解决了过度分割现象,避免了聚类算法对初始条件的依赖性,与人的主观视觉感知具有良好的一致性.     

基于直觉模糊熵的直觉模糊聚类

Atanassov直觉模糊集合是对Zadeh模糊集合最有影响的一种扩充和发展,将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类,具有重要的应用价值。在研究将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类时,提出了一种基于熵最大的直觉模糊聚类,并推导了迭代求解的算法。典型实验表明,直觉模糊聚类的性能优于模糊聚类,提高了聚类的正确率。     

模糊聚类算法的优化设计

文章阐述了模糊C-均值聚类算法(FCM)原理及存在的缺点,通过将粒子群优化算法思想应用到模糊聚类算法中,对模糊聚类算法进行了优化设计.实验证明,改进的算法具有较好的全局最优解,克服了传统模糊C聚类算法的不足,聚类效果优于单一使用FCM算法.     

基于邻域特征的彩色图像分割方法

为提高算法的普遍适用能力,提出了基于邻域特征的彩色图像分割算法.算法构造了邻域特征向量,利用模糊相异性函数来度量差异性,进行数据聚类,实现图像的区域分割.实验证明,算法较好地避免了聚类算法对初始条件的依赖性,有效地解决了过度分割现象,降低了图像数据的运算量,与人的主观视觉感知具有良好的一致性.     

基于PSO的模糊C均值聚类算法

在分析模糊C均值聚类算法存在不足的基础上,提出了一种新的聚类算法:基于粒子群的模糊C均值聚类算法.该算法利用粒子群强大的全局寻优能力,不仅克服了传统的模糊C均值聚类算法对初始值敏感、噪声数据敏感、易陷人局部最优的问题,而且有较快的收敛速度.试验证明,这种算法是一种很有潜力的模糊聚类算法.     

基于核模糊聚类的遥感影像分类

基于模糊模式识别原理和核方法特性,提出了基于核的模糊聚类算法,用核目标函数取代模糊C均值中的目标函数,选用高斯核函数实例研究了模糊核聚类在遥感影像分类中 的应用。结果表明：与传统的模糊聚类算法相比,模糊核聚类算法能够有效改善遥感影像分类效果,从而拓宽了模糊模式识别的应用范围。     

一种基于小波变换的模糊聚类算法及其应用

为准确对输电线路故障性质、故障相等进行识别,提出一种基于小波能量比值的模糊C-均值聚类(FCM)算法,并研究了该算法在输电线路的永久性和瞬时性故障识别中应用的可行性.结合小波分析的时频分析能力、小波能量比值的特征提取能力和FCM的模式识别能力,建立一实际500kV输电线路的PSCAD模型,对单相故障产生时的暂态电流进行了聚类分析和识别.仿真结果表明:基于小波能量比值的FCM算法能较好地识别故障相与非故障相,且算法收敛速度快,识别结果准确.     

基于直觉模糊等价关系的聚类算法

首先引入直觉模糊集的模运算、直觉模糊集之间的关系及合成运算的定义,然后提出了直觉模糊集的截集定义,揭示了利用直觉模糊等价关系的分类原理,并讨论了基于直觉模糊等价关系的模糊聚类算法,从而使直觉模糊集的基本理论得到进一步扩展。最后给出了该算法的一个数值实例。     

基于正则化的模糊C-均值聚类算法及其在T-S模糊系统辨识问题中的应用

在模糊C-均值聚类问题目标函数中使用正则化泛函,将聚类中心解的误差指标引入到模糊聚类的目标函数中,构造出新的模糊C-均值聚类算法RBFCM(Regularization based Fuzzy C-means)算法.算法RBFCM不仅具有较高的聚类精度,且计算结果具有更好的稳定性.进一步,将此RBFCM算法应用于基于T-S模糊模型的系统辨识问题.由于RBFCM算法优化了模糊系统的输入空间划分,提高了隶属度函数的精度,使得后继得到的T-S模糊系统辨识精度也有所提高,且系统辨识过程的收敛速度也有所改善.最后,通过对经典IRIS数据集、带有噪声的IRIS数据集的聚类算例和对Box-Jenkins煤气炉数据集进行辨识算例,验证了RBFCM算法的有效性和优越性.     

基于粒子群聚类算法的大坝安全监控模型

将粒子群算法与模糊聚类算法相结合,建立了基于粒子群聚类算法的大坝安全监控模型.该算法将分类矩阵作为粒子的编码形式,依据粒子的个体极值和全局极值,充分利用正反馈计算信息,自适应性地确定模糊分类矩阵和聚类中心.工程算例表明:粒子群聚类算法进一步提高了聚类算法的区间预报能力;对于高维优化问题,粒子的搜索过程比较复杂,该算法的收敛速度较慢.     

改进遗传算法优化模糊均值聚类中心的图像分割

针对传统模糊均值聚类算法存在的问题, 提出一种改进遗传算法优化模糊均值聚类中心的图像分割算法. 首先在标准遗传算法的交叉操作中引入方向因子, 使参与交叉的个体向最佳个体靠近, 加快算法的收敛速度, 并通过增强群体间的信息共享机制提高算法的全局搜索能力, 避免了早熟收敛, 改善了全局解的精度; 然后采用改进遗传算法选择模糊均值聚类算法的初始聚类中心, 实现图像分割; 最后采用仿真实验测试算法性能. 实验结果表明, 相对于传统模糊均值聚类算法及其他图像分割算法, 本文算法在分割正确率、 分割速度及鲁棒性上均更优.     

基于免疫粒子群优化的模糊C均值聚类算法

把免疫系统的免疫信息处理机制引入到粒子群优化（PSO）算法中，并与模糊C均值（FCM）算法相结合提出一种新的模糊聚类算法．新算法用免疫粒子群优化算法代替FCM算法的基于梯度下降的迭代过程，使算法具有较强的全局搜索能力，很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极小的缺陷，同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度．采用对当基思想初始化种群，获得更优的初始候选解，提高算法聚类过程中的收敛速度．以UCI机器学习数据库中的两组数据集为研究对象，实验结果表明，该算法优于基于PSO的模糊C均值聚类算法和FCM算法．     

Fuzzy Clustering with Novel Separable Criterion

Introduction Fuzzy clustering plays an important role in pattern rec ognition, image processing, and data analysis. In fuzzy clustering, every point is assigned a membership to represent the degree of belonging to a certain class The fuzzy c-means (FCM) m…     

基于核方法的分类型属性数据集模糊聚类算法

针对分类型属性数据的聚类问题．将核方法的思想推广到快速、高效率的模糊c-均值算法,构造了基于核函数的模糊核c-均值聚类算法．该算法通过使用经验核矩阵充分利用了数据间的“相异性”信息,并且避免了模糊k-modes算法中每次迭代均要直接计算类中心的缺点,提高了聚类的精确度和稳定性．同时该算法对模式(类中心)的初始值选择不敏感．时实际的线性可分的和线性不可分的分类型属性数据集的仿真实验证明了该算法的有效性．     

基于快速聚类索引的图像检索系统

为了提高基于内容的图像检索系统的检索速度,提出了一个基于快速聚类索引的图像检索算法,并将其应用于视频新闻检索系统中.该算法采用Fastmap算法实现图像高维特征向量降维,并用改进后的模糊C均值聚类算法对降维后的图像进行聚类,生成图像索引.该算法用于图像检索,检索时间不会随着图像数据库中图像数量、特征向量维数的增加而增加,极大地提高了系统的检索效率,有效地解决了聚类中心初试值的选取问题.同时利用该算法构成的系统还具有动态删除、分裂、合并、插入等功能.实验结果表明,与顺序扫描算法相比,该系统不仅大大提高了检索速度,而且在图像数目和特征向量空间维数增大的条件下,仍能够获得良好的检索性能.     

矢量量化的渐进构造模糊聚类算法

为了设计最优码书,提出了一种新的渐进构造模糊聚类（ＰＣＦＣ）算法,并将其应用到图像的矢量量化中．通过与其他矢量量化算法（如ＬＢＧ和ＦＣＭ）的比较,证明该算法不论在生成码书的质量还是在计算速度上都具有很强的优势．这种模糊矢量量化算法为进一步改善图像压缩的矢量量化性能提供了新途径