基于PSO-FCM的长输管道泄漏检测方法

为了提高长输管道泄漏检测的准确率,将改进模糊C均值算法应用于长输管道泄漏检测研究.在传统模糊C均值算法的基础上引入粒子群算法,对其寻找聚类中心的迭代过程进行优化,用粒子群算法替代模糊C均值的梯度下降法,以提高模糊C均值算法的聚类效率和准确率.然后分别用所得的基于粒子群优化的模糊C均值聚类模型、传统模糊C均值聚类模型以及3层BP(Back Propagation)神经网络分类模型对同一组管道泄漏检测实验数据进行处理.对比实验结果证明,基于粒子群优化的模糊C均值算法其性能优于传统的模糊C均值算法和3层BP神经网络,将其模型应用于长输管道泄漏检测的方案可行.     

基于APSO的模糊聚类算法

利用改进的自适应粒子群优化算法(APSO)较强全局寻优、快速收敛的特点和模糊C-均值算法(FCM)对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺点.提出一种基于自适应粒子群优化算法的模糊聚类算法(APFM).新算法有效的克服了FCM算法的缺点,同时增强了APSO算法全局搜索和跳出局部最优的能力.实验表明:新算法与单一的FCM和APSO算法相比聚类更准确,效率更高.     

改进模糊聚类算法在入侵检测中的应用

在模糊c均值算法基础上,提出一种将粒子群算法与c均值算法相结合产生基于自适应粒子群优化的模糊聚类算法(APFC).用KDD cup99数据集进行评估模糊c均值算法和APFC算法检测性能.试验结果表明, APFC均值算法能够避免模糊c均值算法固有的缺点,检测率提高和误报率下降,并且有较高的检测性能.     

粒子群优化模糊聚类算法在煤气鼓风机组振动故障诊断的应用

针对模糊C均值聚类算法容易陷入局部极值和对初始值敏感的缺点,提出了一种粒子群优化模糊聚类算法,该算法利用粒子群优化算法寻找最优聚类中心,运用WFCM进行加权模糊聚类,能较大提高聚类的有效性;将该算法应用于煤气鼓风机组振动故障诊断中进行诊断仿真,结果表明:该算法较大提高了故障诊断的正确率。     

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APSO的模糊聚类算法

利用改进的自适应粒子群优化算法（APSO）较强全局寻优、快速收敛的特点和模糊C-均值算法（FCM）对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺点,提出一种基于自适应粒子群优化算法的模糊聚类算法（APFM）。新算法有效的克服了FCM算法的缺点,同时增强了APSO算法全局搜索和跳出局部最优的能力。实验表明：新算法与单一的FCM和APSO算法相比聚类更准确,效率更高。     

基于GA与PSO并行的模糊聚类算法

针对FCM算法不足,提出一种改进的模糊聚类算法:基于遗传算法(GA)与粒子群优化算法(PSO)并行的模糊聚类算法.实验结果表明,该算法比单基于GA或者PSO的模糊聚类有较好分类正确率与稳定性,有效克服了传统FCM算法对初值敏感和易陷入局部极小值的问题.     

基于粒子群优化算法的模糊C-均值聚类

利用粒子群优化（PSO）算法全局寻优、 快速收敛的特点, 结合模糊C 均值（FCM）算法提出一种新的模糊聚类算法. 新算法用PSO算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程, 使算法具有很强的全局搜索能力, 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. 实验结果表明, 与FCM相比本文算法聚类更为准确, 效率更高.     

基于粒子群优化的核模糊属性c-均值聚类算法

为克服核模糊属性c-均值聚类算法易陷入局部最优解的缺点,提出一种新的基于粒子群优化的核模糊属性c-均值聚类算法.该算法根据核模糊属性c-均值聚类准则设计适应度函数,利用粒子群优化算法对聚类中心进行优化,在粒子迭代进化过程中采用动态调整学习因子,提高算法的优化性能.实验表明,本文算法优于单一使用核模糊属性c-均值聚类算法和基于粒子群优化的核模糊c-均值聚类算法,也优于目前常见的典型聚类算法.     

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．