一种基于模糊核超球感知器的模糊分类模型

本文提出一种模糊核超球感知器（FKHP）学习方法,并介绍了一种基于FKHP这种学习方法的模糊分类模型.模型构建的基本思想是首先选择适当的核函数,将训练模式从输入空间映射到高维特征空间;然后,在特征空间中,利用提出的模糊核超球感知器学习算法,为每一类训练模式找一个覆盖该类别的训练模式的超球;将每个超球,看作为一个模糊划分,以超球中心和半径为参数,定义超圆锥体的隶属函数,并为之建立一条IF-THEN分类规则;最后,以超球半径作为规则的调整参数,进行规则的优化调整.本文介绍了模型的结构、分类规则产生算法以及规则的调整策略.     

基因表达数据聚类中模糊核算法的改进

FCM算法在基因表达数据分析中存在噪声点，影响聚类结果，为此提出了一种改进的模糊核聚类算法，通过使用Mercer核把原始数据映射到高雏特征空间，并为特征空间的每个向量分配一个动态权值，分析权值的大小来识别噪声点，得到一个较为理想的聚类结果：实验结果表明，该方法比FCM聚类算法具有更好的聚类效果．     

带递归的模糊感知器有限收敛性

模糊感知器的主要功能是通过权值的学习来判别样本所属的类别.对一种基于模糊逻辑运算的带递归的模糊感知器进行了研究,其网络结构类似于内部运算基于加法-乘法的传统感知器,并加入了动态递归项.设定网络的初始权值均为常数0,证明了若训练样本的输入向量维数为2,在样本模糊可分条件下,学习算法有限收敛,即有限步后权值的训练停止;若训练样本的输入向量维数大于2,在稍强的条件下,学习算法也有限收敛.     

一种基于超长方体集的模糊模式识别算法

结合模糊C均值算法(FCM)与模糊最小一最大神经网络算法。提出一种基于超长方体集的模糊模式识别算法．首先采用基于特征加权的FCM算法进行粗划分。得到c个平行于特征轴的超椭圆球类；再根据已知的样本的类别标记进行进一步划分；以改进的最小一最大模型建立超长方体阵，使每个超长方体只能容纳一种类别的样本点。并且分属不同类别的超长方体无重叠．使用这种方法构建超长方体集更快速、更简单，但对训练样本的要求较高，应选择能够充分体现数据分布情况的数据点作为训练样本．     

模糊超球神经网络的条件重叠学习算法

模糊超球神经网络的聚类学习算法采用形状因子θ实行有指导的学习.针对θ的引入所带来的问题,提出一种新的无指导学习算法--条件重叠学习算法.算法不受模糊超球形状因子θ的影响,学习速度快,学习后的模糊超球个数更少,识别正确率更高.     

模糊超球质心聚类神经网络

基于人的大脑进行聚类分析所遵循的基本原则,提出了一种模糊超球质心聚类神经网络学习算法,该方法无需用户事先给定聚类个数K,通过神经网络自组织学习,可以正确识别聚类个数与聚类中心。实验结果表明,该算法是一种全新的聚类方法,具有学习时间短,稳定性强且不依赖于聚类样本的输入顺序等优点。     

用粗糙集构造基于知识的模糊多层感知器

提出了用粗糙集理论构造模糊多层感知器的方法。使用粗糙集从样本信息表中抽出关于领域的规则以及规则的精确度和覆盖度。网络的结构由已经抽取的规则映射而成,初始连接权由规则的精确度和覆盖度确定。论文给出了基于信息熵的知识的简算法。运用于水稻虫害分类的试验结果表明：这种基于知识的模糊多层感知器与传统感知器相比,具有较少的隐层节点,并能做出正确的特征分类。     

用八叉树数据结构自动生成三维网格的算法设计

针对计算冶金学中几何空间离散－网格生成的问题，利用数据结构技术，建立了三维网格自动生成所需八叉树数据结构，设计了八叉树遍历及子结点编码算法，应用该算法开发了三维网格自动生成软件，该软件与数值计算对象输入软件相联接，能够将数值计算对象离散成由直六面体组成的网格系统，该算法保留了修正八叉树算法的优点同时由于采用直接八叉树数据结构算法更加简便．     

支持向量域多分类器

为解决多分类支持向量机计算量大、训练时间长的问题,构造了支持向量域多分类器(MSVDC).在训练阶段,运用支持向量域描述求得各类样本的最小包围超球,进而将数据空间划分为不同区域;在测试阶段,计算待识别样本与最小包围超球球心的距离,并判断其空间位置;对超球重叠以及超球外区域的样本,定义一种相对类距离,判断样本归属该值较小的类.MSVDC避免了重复利用训练样本,降低了内存占用并提高了计算效率.数值实验结果表明:MSVDC具有好的鲁棒性,分类精度可高达98.89％,分别比一对多和一对一算法高4.51％和1.24％,训练时间分别为一对多和一对一算法的18.06％和55.41％.     

支持向量机在电力变压器故障诊断中的应用

利用支持向量机的学习方法，构建了电力变压器故障诊断模型．该模型将变压器故障分为放电性和过热性两大类，通过统计分析寻求特征量区分类间的故障类型，采用支持向量机识别类内的故障类型，利用基于交叉验证的网格搜索法来确定支持向量机的参数．考虑到变压器油中溶解气体特征空间的紧致性原理，利用模糊C均值聚类算法对所获取的样本进行预选取，有效地解决了确定模型参数时耗时巨大的问题，并一定程度提高了模型的推广能力．实例验证表明，该模型在有限样本情况下，能达到较高的变压器故障判断率，放电性故障样本正确判断率为90．5％，过热性故障样本正确判断率为85．9％，说明该模型具有很好的分类效果和推广能力．     

视觉核感知器

将Mercer核思想和视觉理论相结合，提出了视觉核感知器算法(VKP)。相对于单纯的核感知器，视觉核感知器能更有效地解决了学习的收敛性问题。同时也有效地提高了核感知器学习的精度。大量的实验结果表明了本算法的有效性和某些情况下的优越性。     

基于核函数的模糊C均值聚类算法

通过引入Mercer核，把输入空间的样本映射到高维特征空间，实现了对样本在特征空间的优化，使各类样本之间的差别增大，从而较好地实现了对差别微弱的样本类之间的聚类．仿真实验的结果证实了该方法的可行性和有效性．     

基于LLE和模糊核聚类的语音可视化仿真

根据语音信号的时变特性,提出了一种具有很好分类定位能力的语音可视化方法——局部线性嵌入(LLE)和模糊核聚类相结合的算法.通过利用LLE对提取的语音特征进行非线性降维,然后再利用模糊核聚类算法对其进行聚类分析,即利用Mercer核,将原始空间通过非线性映射到高维特征空间,在高维特征空间中对语音信号特征进行模糊核聚类分析.由于经过了核函数的映射,使原来没有显现的特征突现出来,从而能够更好地支持基于位置的语音可视化.以10名男生和10名女生在实验室环境下的720个语音资料(汉语元音)作为样本进行了试验,试验结果验证了该方法的可行性和有效性.     

利用傅立叶变换筛选核函数的方法

分析了支持向量机理论中核函数与傅立叶变换的关系,证明了基于傅立叶变换的核函数在一定条件下必定满足Mercer条件.在这些结论的基础上,提出了利用傅立叶变换筛选核函数的方法,并给出具体的实例.     

一种FNN分类器及其用于故障诊断的方法

通过对ＦＮＮ分类器的几种结构，算法以及输入、输出模糊化的分析，提出了ＦＮＮ用于故障模式分类的方法，最后用一仿真例子证实子分析结果。     

基于计算智能的模糊规则自动生成

介绍模糊控制开发系统中隶属函数编辑、模糊规则生成与优化、目标代码生成的原理和功能,提出了基于多层感知器网络、五层模糊神经网、遗传算法的模糊规则自动生成算法,并给出各算法特点和结果分析     

基于分水岭变换和核聚类算法的图像分割

提出了一种基于分水岭变换和核聚类算法的图像分割算法．通过分水岭变换把图像分割成多个小区域,为实现过分割小区域的合并,利用Mercer核把各小区域的灰度平均值映射到高维特征空间,使原来没有显现的特征突现出来,在特征空间进行更准确的聚类,为下一步图像分析提供较为准确的分割区域．实验结果证明了该算法的可行性和有效性．     

基于模糊支持向量的多标签分类方法

单实例多标签分类是指一个样本拥有多个标签的分类问题,对此提出了一种基于半模糊核聚类和模糊支持向量机的多标签分类算法.该算法采用一对一分解策略将多类多标签数据集分解为多个两类双标签数据子集,在每个子集上训练两类双标签模糊支持向量机.为提高分类器的性能引入了半模糊核聚类技术.实验结果表明,与现有的一些算法相比新算法具有其优...