一种基于模糊C均值聚类的模糊规则提取方法

提出了一种基于模糊C均值聚类的模糊规则提取方法，给出了模糊系统的模糊规则库，基于此规则库，构造了一种新颖的分类算法，利用IRIS数据进行了测试，仿真结果表明，分类效果好，由此说明所提出的模糊规则生成方法有效。     

基于模糊聚类方法的T-S模糊系统建模

提出了用一个聚类验证准则设计模糊C均值聚类算法，这个聚类验证准则是用来确定模糊C均值算法中合适的聚类数．针对T—S模糊模型，由模糊c均值聚类算法确定其逻辑前件参数，进而采用最小二乘算法确定模糊推理规则的后件参数．最后，应用本文建模方法对一个非线性实例进行仿真计算，并与其它方法进行了比较，结果表明本文方法是有效的．     

应用聚类和模糊神经网络方法设计模糊规则库

基于聚类技术和模糊神经网络提出一种新的自动生成模糊系统规则库的设计方法.采用结构辨识和参数辨识相结合的方法,构造模糊系统完善的模糊规则库.用此设计方法对函数逼近问题进行仿真,结果表明该方法具有规则数目少、学习速度快、建模精度高等特点.     

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.     

基于快速全局模糊C均值聚类算法的脑瘤图像分割

针对经典模糊C均值聚类算法对初始聚类中心过于敏感的缺陷,提出一种快速全局模糊C均值聚类算法.该算法采用分阶段动态递增的方式选取初始聚类中心,避免了随机化设置导致的聚类结果稳定性差问题.实验分析表明,改进后的模糊C均值聚类算法在脑瘤图像分割中的聚类效果较好,多个数据集的聚类准确率也表明,快速全局模糊C均值算法的聚类稳定性明显提升.     

基于核空间的模糊聚类方法在储层预测中的应用

基于核空间的模糊C均值聚类方法是一种模式识别的新方法。在地震属性聚类处理时常常会遇到非超球体数据以及非线性类间边界等问题,而传统的模糊C均值聚类方法无法行之有效地解决。将核空间方法引入传统的模糊C均值聚类方法中,并应用于储层预测。针对地震属性聚类问题中不同属性对于储层的敏感性不同,将特征权重和模糊指数等参数加以优化,提高新的模糊聚类方法的储层预测效果。对实际资料的计算与分析结果表明,新的基于核空间的模糊C均值聚类方法可以更准确地刻画碳酸盐岩含气储层边界。     

基于核模糊C均值的异常检测方法

探索聚类方法在异常检测中的应用,提出了一种基于核的模糊C均值的异常检测方法.该方法使用核的模糊C均值对网络数据进行聚类,并使用基于簇内距离的判断规则对聚类结果进行标定,从而识别出攻击.使用KDD CUP1999数据集进行实验,结果表明本文表现出了高检测率和低误报率的良好性能.     

基于化工过程预报的最优化模糊系统

本文主要以化工过程预报为研究目标,提出了最优模糊聚类神经网络系统模型（FCNNS）.该模型有下列突出优点：数据首先利用模糊聚类算法对原始数据进行提取优化,然后将优化数据送入模糊系统进行学习产生模糊规则;优化规则数和优化隶属函数的参数,最终达到模糊聚类神经网络系统模型的最优化.该模型不但可以缩短规则生成的时间,有效的防止了规则数爆炸,而且在化工过程预报的应用中获得理想的结果.     

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.     

一种新的模糊C均值聚类算法

传统的模糊C均值聚类算法及其变型在聚类过程中都假设所有的属性对聚类贡献相同,所以很难发现隐藏在部分属性中的类结构,也难以识别出重要属性.在实际应用中,噪声属性较为常见,并且会影响正常的聚类过程.鉴于以上原因,提出了一种新的基于属性加权的模糊C均值聚类算法,通过对人工数据和实际数据的聚类测试结果,证实了该算法的有效性.     

直接模糊聚类法

给出了一个利用模糊相似矩阵直接进行聚类的方法。     

基于遗传算法的模糊c-均值聚类算法

基于误差平方和准则的模糊c-均值算法(FCM)是一种典型的动态聚类算法,其求解结果通常是局部最优解;当模糊集合之间的并、交、包含运算采用传统定义时,在模糊c-均值聚类结果中还会存在无意义的聚类集.研究表明采用遗传算法进行模糊c-均值聚类(Fuzzy c-means algorithm over genetic algorithm,GFCM)时,不仅能够消除无意义的聚类集,而且还在一定程度上避免模糊c-均值算法收敛到局部最优解,为此设计编码、选择、配对交叉、变异等步骤.测试数据实验表明采用GFCM算法的结果优于FCM算法.     

教育测量中的模糊综合分析

本文利用模糊综合评判及模糊聚类分析方法,建立一个适用于以考试为手段的新的教育测量模式,给出教育质量一览表及群体划分聚类图。     

改进遗传算法在模糊文本聚类中的应用研究

在分析了传统模糊聚类FCM算法和基于遗传聚类算法优点和不足的基础上,提出了一种基于免疫单亲遗传和模糊C均值的改进遗传聚类算法,克服了FCM的局部最优问题以及标准遗传算法聚类时的搜索速度和聚类精度的矛盾,并将该算法用于文本聚类,实验表明该算法是有效的。     

回采巷道围岩分类的模糊聚类分析方法

影响回采巷道围岩稳定性的因素有众多，各影响因素对围岩稳定性的影响程度也不一样，而回采巷道的分类标准及分类指标的确定却具有一定的模糊性，因此，采用模糊聚类分析的方法，建立模糊聚类分析的模型，对我国回采巷道进行分类，这将更加符合实际情况。本文对比运用模糊等价聚类分析法和模糊ISODATA聚类分析法对我国部分巷道进行了分类计算。     

模糊逻辑系统的区域分割学习方法

模糊逻辑系统的区域分割学习方法采用规则前件为不对称高斯型隶属度函数的模糊逻辑系统。新规则生成的判据是模糊逻辑系统对新样本数据的逼近性能达不到期望逼近精度。方法定义了规则有效范围的概念，并假定模糊逻辑系统中各规则的有效范围不能互相冲突，在输入空间的一个点只能位于唯一一条规则的有效范围之内，并据此来确定新规则的有效范围，新规则的有效范围是由原所在规则的有效范围分割而来。方法的应用前提条件很少，只需要事先确定期望逼近精度和有效范围系数。     

一种快速模糊聚类分割算法

本文把区域生长技术与FCM聚类方法结合起来,提出了一种快速FCM聚类分割算法.由于大大减少了参与聚类的样本数目,有效地提高了FCM聚类分割的速度.通过对遥感TM图像的分割实验,本算法比经典FCM聚类算法速度提高三倍以上.     

基于轮廓波变换的模糊聚类图像分割

提出基于轮廓波变换的模糊聚类图像分割算法,从变换域的角度提高传统聚类算法的抗噪声能力.首先用轮廓波变换对含噪声图像消嗓,然后再进行聚类图像分割.实验结果表明:新算法能够获得较好的图像分割效果和质量.     

一种新合成法则下的模糊控制器

本文给出一种优于max-min合成法则的新的模糊推理合成法则,用新法则设计的模糊控制器克服了max-min法则设计出的控制表的逻辑矛盾。还给出分别运用以上两种模糊控制器及PI调节器对直流调速系统进行控制的仿真结果,以说明本控制器的优点。     

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…