空间聚类算法中的K值优化问题研究

在典型的空间聚类算法K-平均法和K-中心法中,K一般为用户事先确定的值,然而,实际中K值很难被精确地确定,往往表现为一个模糊的取值区间。在此提出距离代价函数的概念,建立了相应的数学模型并设计了一个新的K值优化算法,对空间聚类K值优化问题进行了初步的研究。     

基于模糊聚类信源数估计算法的研究、仿真与应用

为了改善在小快拍情况下盖氏圆准则信源数估计算法的估计性能,提出了一种基于模糊聚类的信源数估计算法(Fuzzy Clustering Based Estimator-FCBE)。基于模糊聚类的信源数估计算法使用了待分类对象(特征向量)隶属于信号子空间的隶属函数值作为分类的特征,实际上引入了从对象参数到分类特征的一次映射,符合阵列信号处理中信源数估计的实际情况。通过仿真实验比较了基于模糊聚类的信源数估计算法和盖氏圆准则在小快拍下的估计性能,并且在浅水高分辨率测深侧扫声纳中的实际应用验证了基于模糊聚类的信源数估计算法的有效性。     

基于遗传算法的区间数核模糊聚类方法

针对现有区间数聚类算法对多种聚类模式以及不对称数据聚类性能不理想的问题,本文提出了一种基于核方法的区间数模糊聚类算法.该方法通过设计合适的核函数,有效地对非对称数据以及混合模式原型的数据结构进行聚类,同时避免了直接在高维特征空间求解聚类问题.本文采用区间数遗传算法来求取高度非凸聚类优化问题得到聚类问题的全局最优解.仿真实例说明了本文算法的有效性.     

一种融合遗传算法和粒子群算法的改进模糊C-均值算法

针对模糊C-均值(FCM)算法必须预先给定聚类数c和容易陷入局部极小的缺点,提出了融合遗传算法和粒子群算法的GA-PSO-FCM算法.遗传算法(GA)嵌套在FCM算法的外层,用于自动寻找最优聚类数,并把有效性准则函数作为其适应度函数;粒子群(PSO)算法嵌套在FCM算法的内层,用于优化类中心向量,提高算法的全局搜索能力.最后,运用GA-PSO-FCM算法对Iris data、Wine data、Zoo data、WPBC data和WDBC data进行仿真实验,并与基于有效性准则函数改进的FCM算法、GA-FCM算法的仿真结果进行比较,表明GA-PSO-FCM算法能在预先未知聚类数的情况下,提高分类结果的精确性和稳定性.     

基于多维伪F统计量的基因表达动态聚类分析方法研究

K-均值聚类分析算法是一种广泛应用于基因表达数据聚类分析中的迭代变换算法，它通过指定类别数K-基于给定的聚类目标函数，并采用迭代更新的方法，使得最终的聚类结果的目标函数值为极小值，达到较优的聚类效果。针对K-均值聚类分析算法存在参数依赖性强，且在整个聚类过程中类的数目无法改变的缺点，引入动态调整聚类个数的思想和多维伪F统计量，提出了一种基于多维伪F统计量的基因表迭动态K-均值聚类算法。实验结果表明该算法可以动态调整聚类个数，给出最佳聚类数目，从而获得较好的聚类质量．     

广义均衡模糊C均值聚类算法

模糊C均值聚类(FCM)算法是一种快速有效的聚类算法,但它没有考虑各类样本容量的差异, 其最小化代价函数会导致聚类判决有利于少样本类.提出一种新的聚类算法—-广义均衡模糊C均值聚类, 通过对模糊C均值聚类最小化代价函数的改进,使得样本容量在聚类代价函数中发挥效用, 从而弱化了样本容量差异对聚类判决的干扰.讨论分析了该算法的性质,模糊隶属度的推导突破了FCM解析解的约束. 通过仿真实验,验证了所提出算法的有效性.     

聚类有效性研究综述

聚类是一个无监督学习过程,因此确定最佳聚类数是一项困难的工作. 聚类有效性研究是通过建立聚类有效性指标,评价聚类质量并确定最佳聚类数的过程. 首先,介绍了聚类的数学描述和聚类有效性指标的分类;然后,基于指标 构成成分的不同,分别评述了12 个仅考虑数据集几何结构信息的聚类有效性指标、6 个仅考虑隶属度的聚类有效性指标以及9 个同时考虑数据集几何结构信息和隶属度的聚类有效性指标,分析了不同类型指标的研究现状;接着,简要总结了外部性指标和稳定性指标等其他聚类有效性指标的研究现状;最后,总结并展望了聚类有效性研究面临的挑战和发展方向.     

基于混沌优化的模糊聚类分析方法

提出了基于混沌优化的模糊聚类方法(COFCM).COFCM将混沌优化策略与传统的模糊C-均值算法(FCM)相结合,用混沌变量搜索对模糊聚类目标函数进行全局寻优,同时结合梯度算子,使方法能有效收敛到极值点.以六组人工数据集和真实数据集作为实验数据,对聚类目标函数值、聚类有效性函数指标值进行对比实验,其结果表明COFCM能得到比FCM更好的目标函数值,从而有更好的聚类效果.最后将该方法应用于Lena图像进行图像分割,验证了方法的有效性.     

钢铁企业合作创新项目选择的模糊聚类分析

在合作创新过程中,针对区间数的评价信息,提出一种基于遗传算法的模糊聚类方法.考虑方案各准则的权重、准则值为区间数,同时要求对聚类中心各准则值有严格序关系.然后结合隶属度变量构建优化模型,利用具有动态惩罚函数的遗传算法求解,计算得到各方案的所属类别.实例证明了该方法的有效性和可靠性.     

基于熵权和区间灰数信息的灰色聚类模型

针对区间灰数的灰色聚类模型中指标权重确定的问题,借鉴信息熵的思想,引入灰色熵权确定指标权重,构造了基于熵权和区间灰数信息的聚类评估算法。该算法以区间灰数本身的信息为依据通过计算灰熵来得到聚类指标权重。最后以实际问题为背景进行算例研究,结果表明由所提算法所得的归一化聚类系数矩阵区分度更好,验证了所提算法的有效性和可行性。     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

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Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.