基于半监督模糊聚类的黄瓜霜霉病受害程度识别研究

通过定义一种新的半监督模糊聚类算法,提高聚类算法的运行效率和可解释性,结合Fisher线性判别分析,对黄瓜霜霉病的受害程度进行识别研究.针对7个关于叶片色调信息的统计特征,利用判别分析提取出2个主分量.结合一部分叶片的类别属性,对所有叶片的这2个主分量,进行半监督聚类分析.结果表明,对于类别属性已知的叶片,聚类结果与已知类别的一致率达100%,而对于类别未知的数据,一致率也达到95%以上.     

基于MATLAB的GK模糊聚类算法程序设计

针对MATLAB缺乏GK模糊聚类工具,对于GK模糊聚类的应用及仿真十分不便的情况设计了一系列M函数:GKcluster、cluster-normalize及clustereval,通过这些函数对输入的数据进行规范化处理、模糊聚类并得到聚类结果,最后将这些M函数加入到MATLAB的工具箱中以便直接调用,并用聚类实例表明该程序的正确性、有效性和快捷性.     

模糊聚类、识别、优选统一理论与循环迭代模型

模糊聚类、识别与优选是系统优化模糊集分析理论的数学基础．通过以全体样本对全体类别加权广义欧氏权距离平方和最小为目标函数,建立了模糊聚类、识别与优选决策统一的理论与循环迭代模型．其中模糊聚类是核心,模糊识别与优选决策模型均由模糊聚类导出．该模型发展了模糊数学关于模糊聚类、模糊模式识别、模糊决策理论．循环迭代模型及其多种组合模型,不仅可用于水资源系统,对其他学科领域模糊集分析同样适用．     

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.     

基于模糊迭代聚类的水资源分区研究

给出一种模糊聚类循环迭代模型以及确定最佳聚类数的方法,采用交叉循环迭代的方法确定聚类中心,通过判断聚类准则函数获得最佳聚类数。最后将模糊聚类循环迭代模型应用到对我国 29 个省、市、自治区的水资源分区的研究中,将水资源按照 4 个指标分为 5 个类别,结果表明,模糊循环迭代聚类模型得出的分区结果比较合理。     

基于深度自动编码器的小麦种子聚类识别方法

为了实现利用人工智能或机器学习方法提高农业生产效率,针对农业数据分析中特征提取和类别识别的问题,构建了一个基于深度神经网络的自动编码器,该网络不仅能够分析农业数据的固有属性特征,还能自动学习潜在的高级特征.通过在自动编码器中引入了一个高斯核聚类模块,提出了一个新的损失函数反向调节整个网络训练,使其逐步实现聚类的结果,最终实现了一种新的基于自动编码器的高斯核模糊聚类方法(AE-KFC).该聚类方法是一种基于自动编码器的端到端深度神经网络学习方法.最后在农业小麦种子的数据集上进行了试验测试,相比其他的一些聚类算法,提出的聚类算法取得了较好的性能结果.结果表明:新型的机器学习算法有助于提高农业数据分析的效果,具有广泛的应用价值.     

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.     

基于模糊聚类方法的海工结构耐久性评估

考虑海工结构耐久性评估的模糊性特点,提出一种新的耐久性评估方法.基于模糊数学原理对待估样本进行聚类分析,利用MATLAB模糊工具箱实现对海工构件耐久性的模糊评估;建立样本对于类别的不确定性描述,给出每个样本隶属于某一聚类中心的模糊隶属度.结果表明:采用的模糊聚类方法避免了传统硬划分对构件耐久性评估的不合理性,符合客观实际;基于软划分的模糊c-均值聚类的MATLAB编程法避免了主观因素对评估结果的影响,可对多个样本及多个评价指标的待评估事物进行模糊聚类分析,评估结果形象且动态反映了样本的耐久性状况.     

基于改进的模糊c均值聚类水凝胶图像分割

基于实验图像中目标与背景区域具有明显的色差和形状差异且其直方图有明显双峰的特性,提出一种改进的模糊c均值聚类和数学形态学相结合的算法,将目标图像有效地分割出来.首先依据像素邻域间的约束属性以及二维直方图对角线元素含有稳定图像信息的特点,在模糊c均值聚类算法基础上对聚类目标函数进行改进,并将二维直方图对角函数引入隶属度函数中,最终将目标区域有效地分割出来.实验结果表明:该方法具有识别精度高、计算量小、去噪能力强的特点.     

Web用户群模糊聚类挖掘

对Web日志进行有效聚类,可得到网站不同访问群和访问模式,研究了Web用户群模糊聚类关键技术.因为Web数据既有定量属性,又有定性属性,对Web用户群的聚类挖掘采用了模糊聚类方法,并设计了基于用户群的页面推荐函数.试验证明,Web用户群模糊聚类挖掘方法是有效的.     

基于遗传算法优化的模糊PID控制研究及其仿真

提出了一种基于遗传算法优化的模糊PID控制系统：采用遗传算法优化模糊控制中的隶属函数和控制规则,进一步完善了模糊PID控制器的性能,提高了系统的控制精度。并对优化后的模糊控制器进行了Matlab仿真研究,结果表明：经过优化后的控制器明显地改善了控制系统的动态性能,能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值。     

模糊聚类分析在白酒香型分类中的应用

采用模糊聚类分析的方法对９种白酒在１７个指标值上进行分类，结果与感官特征完全一致．从气相色谱仪获得的色谱图不需要对每一个组份进行鉴定，只要直接把峰面积进行数值化并借助计算机即可快速确定白酒的香型．     

基于FCM快速路交通状态判别加权指数研究

加权指数m是影响模糊C名)值聚类(fuzzy Cleans,FCM)的一个关键参数,为提高快速路交通状态模糊判別性能,针对m取值的问题提出了一种兼顾算法判別精度和聚类效果的优选方法。该方法以流量、速度为交通状态评价参数在不同加权指数m和样本量n下进行聚类分析,从算法判別精度、类内间距、类间间距、目标函数收敛性四个方面对m的最优取值进行了深入研究。以某市快速路为例別用MATLAB模糊逻辑工具箱分析实验数据的隶属度和聚类中心,以上四个方面在n×m种组合情形下综合分析,得出快速路交通状态模糊判別m的最优取值,并进一步验证了该方法的可行性。实验结果表明,以流量、速度为状态评价参数的快速路交通状态模糊判別加权指数m的最佳取值为2.25。     

基于目标函数的矩阵分解非线性系统模糊建模

提出了基于新的目标函数的模糊聚类建模方法．改进的模糊聚类方法把模糊模型结构辨识和参数辨识融为一体．首先,通过新的目标函数的最小化确定模糊模型的输入空间,即确定模糊规则和规则数、参数．然后对经模糊聚类得到的模糊前件推理矩阵进行QR分解,通过分析秩亏损确定重要的聚类规则．为了证明这种建模方法的性能,对非线性系统进行了仿真建模研究,仿真结果证明所提出方法是一种有效的、精确的模糊建模方法.     

模糊数学在设备故障诊断领域的应用及常用方法

介绍模糊数学在设备故障诊断领域的应用，指出模糊诊断方法可归结为模糊模式识别和模糊聚类两大类，其中模糊模式识别的方法有最大隶属原则方法、最小距离原则方法和择近原则方法等三种。本文指出了模糊模式识别和模糊聚类的不同点。     

用遗传算法优化模糊控制规则的方法及其MATLAB实现

介绍了用遗传算法优化模糊控制规则的方法,包括目标函数的确定,选择、交叉等遗传算子的确定．给出了如何用MATLAB编程实现算法的具体步骤,最后将所得的规则用于设计模糊控制器,并进行仿真,取得了很好的效果．     

轮式移动机器人的模糊控制器

为准确反映移动机器人的实际运动情况,鉴于路径跟踪控制中可能出现的三类偏差.设计了两个模糊控制器,用以纠正移动机器人行走路径的偏差.MATLAB仿真结果表明:加入模糊控制器的系统,运动轨迹相对平缓、波动较小、收敛速度快.其动态和稳态输出特性均较好.该模糊控制器能够提高系统的控制精度,取得比较理想的控制效果.     

用BP网求解模糊控制器输入量的隶属函数

在模糊控制器设计中,需要对输入数据进行模糊化处理,用隶属函数描述;模糊变量隶属函数的选取对模糊推理有很大影响.利用BP网的分类性可以将采集到的清晰数据集广义地分成模糊类.选取具有一个隐层的PB网,输入层和隐层变换函数采用S函数,输出层用线性变换函数,在MATLAB环境下采用动量算法和自适应学习速率,调用trainbpx函数,对BP网进行训练,在训练时最后一层的输出越接近目标值越好.利用训练好的神经网可以对具体的输入数据求解对应于不同模糊区间的隶属值.用这种方法,速度快,误差小.     

基于模糊控制的电厂过热汽温控制系统仿真

把模糊控制的特性与常规的PID算法结合起来，利用MATLAB中的SIMULINK工具箱，将模糊控制器应用于过热汽温控制，并对其进行了仿真，仿真结果表明，基于模糊控制器的过热汽温智能控制系统具有良好的控制品质。     

无人驾驶车在越野环境中障碍身份识别

针对无人驾驶车越野条件下的环境感知问题,基于Dempster组合规则实现了障碍目标的身份识别.首先,基于CCD和激光传感器提取5个特征作为障碍物特征证据;然后,将传感器数据转换到证据空间,选用模糊插值法求取障碍物身份隶属度进而获取相关系数;再次选择经验公式,根据障碍物类型和环境加权系数计算基本概率赋值函数;最后,基于Dempster的组合规则求得融合后的总概率赋值函数,制定决策规则并识别障碍身份.实验结果表明基于D-S证据理论识别障碍物身份具有良好鲁棒性和实时性.