三维特征空间的模糊聚类在物料识别中的应用研究

讨论了三维聚类算法和模糊理论,分析了将两者结合起来的模糊聚类算法所具有的特点,以工业物料为应用前提,对其在特征的三空间中利用模糊聚类算法进行了识别,实验取得了较为满意的效果。     

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.     

工业物料识别的一种快速模糊边缘检测算法

边缘检测技术是图像处理技术中的一个重要环节,在图像分析和识别等应用领域中有着广泛的应用前景。针对图像边缘由模糊性引起的不确定性问题,笔者在PalKing模糊边缘检测算法的基础上,提出了一种快速模糊边缘检测算法,针对不同的工业物料,确定Tr变换中最佳的隶属度阈值,减少了迭代次数,简化了Pal.King算法中G和G-1运算,实验表明,该算法具有很强的检测模糊边缘和细小边缘的能力,对提高工业物料的识别精度和系统的实时性起到了很好的作用。     

模糊聚类算法在痕迹图像分割中的应用

针对痕迹图像在比对与识别中的预处理要求,以图像像素灰度和邻域信息的二维矢量为聚类样本,以二维直方图确定阈值数,采用对样本进行加权的模糊c均值聚类算法对痕迹图像进行多阈值分割处理.实验结果表明,基于样本加权的模糊聚类算法速度快,对痕迹图像有较好的分割效果.     

一种基于核的模糊聚类算法

结合核技术与改进的模糊c均值算法聚类准则提出一 种基于核的模糊聚类算法. 通过引入核函数, 样本点被非线性变换映射到高维特征空间进行聚类, 提高了聚类性能. 同时, 算法改进了模糊c-均值聚类模型中的概率型约束条件, 使其对噪声和野值点具有较好的鲁棒性. 在真实数据和人造数据上与常用聚类算法进行了对比实验, 结果表明该算法具有较低的时间、 空间复杂度与较好的聚类性能.     

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.     

基于蚁群算法的模糊C-均值聚类算法在声纹识别中的应用

提出了一种基于蚁群算法(ACG)的模糊动态C-均值聚类算法的声纹识别,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,克服了算法在选取聚类中心点时采用随机选取易使得迭代过程陷入局部最优解的缺点,动态地确定了聚类中心和数目.两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类.将此算法运用于声纹识别上,从语音信号中提取待识别的特征矢量集,对待识别声纹信号进行识别.实验证明,该算法解决了算法对初始值敏感,易陷入局部最优的问题,且计算简单,识别率较高,具有较好的鲁棒性.     

改进的粗糙集模糊聚类算法及其应用

通过将粗糙集和模糊聚类算法相结合, 利用粗糙集中上近似集和下近似集的概念改进模糊聚类算法, 解决了模糊聚类边界不确定的问题, 得到了上近似集和下近似集的聚类结果, 从而实现更好的聚类, 改进算法可以处理边界问题和复杂数据问题. 将改进的粗糙集模糊聚类算法用于研究环糊精聚类, 并将聚类结果与K均值聚类分析算法、 模糊C均值聚类算法相比, 实验结果表明, 改进算法有较好的聚类效果.     

基于蚁群算法的模糊C-均值聚类算法

提出了一种基于蚁群算法（ACG）的模糊动态C-均值聚类算法的声纹识别，该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力，克服了算法在选取聚类中心点时采用随机选取易使得迭代过程陷入局部最优解的缺点，动态地确定了聚类中心和数目.两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类.将此算法运用于声纹识别上，从语音信号中提取待识别的特征矢量集，对待识别声纹信号进行识别.实验证明，该算法解决了算法对初始值敏感，易陷入局部最优的问题，且计算简单，识别率较高，具有较好的鲁棒性.     

基于蚁群聚类算法的文本模糊聚类方法

针对模糊C-均值本文提出将基于蚁群算法的模糊聚类算法应用于文本聚类中,聚类采用二级结构,蚁群算法(ACA)作为一级结构,模糊C-均值聚类FCM用于二级结构。将此算法对文本集合进行聚类实验,并用分离系数、分离熵来判断模糊划分的效果,实验结果表明,与FCM相比,该算法具有较好的聚类效果。     

COREX冷煤气成分预测的二步建模方法

针对熔融气化炉冷煤气成分含量,提出了基于熵权模糊C均值聚类和偏最小二乘的COREX冷煤气成分预测方法.建模过程中首先根据料单中各种原料的单耗量,利用熵权模糊C均值聚类的方法将料单聚类成若干种料单类别,然后针对不同的料单类别,利用偏最小二乘法分别建立冷煤气成分预测模型.对宝钢COREX-1#炉实际生产数据验证结果表明:该方法可以有效地建立COREX冷煤气成分预测模型,具有较好的预测精度.     

一种鲁棒的无监督聚类图像分割算法

针对目前基于模糊C-均值聚类图像分割算法的噪声敏感问题, 提出一种基于无监督可能性聚类的自动加权图像分割算法. 该算法先应用均值漂移迭代确定可能性C-均值聚类算法的初始化中心, 利用可能性聚类的模式搜索性质自动确定聚类划分; 然后根据像素间灰度值关系进行图像加权, 通过将加权系数与像素噪声的可能性相关联, 降低噪声对图像分割的影响. 实验结果表明, 相对于基于模糊C-均值聚类的图像分割算法, 该算法不仅取得了较好的分割效果, 而且无监督分割时计算效率更高, 对噪声的鲁棒性更强.     

一种鲁棒的无监督聚类图像分割算法

针对目前基于模糊C-均值聚类图像分割算法的噪声敏感问题, 提出一种基于无监督可能性聚类的自动加权图像分割算法. 该算法先应用均值漂移迭代确定可能性C-均值聚类算法的初始化中心, 利用可能性聚类的模式搜索性质自动确定聚类划分; 然后根据像素间灰度值关系进行图像加权, 通过将加权系数与像素噪声的可能性相关联, 降低噪声对图像分割的影响. 实验结果表明, 相对于基于模糊C-均值聚类的图像分割算法, 该算法不仅取得了较好的分割效果, 而且无监督分割时计算效率更高, 对噪声的鲁棒性更强.     

Identification Method of Urban Road Traffic Conditions in the Internet of Vehicles Environment

In accordance with the specific deployment way of infrastructure and data exchanging technology in the Internet of vehicles(IoV),the acquiring and calculating method for three basic traffic flow parameters in IoV scenarios,including traffic flow,speed and density,was researched.Considering the complexity of traffic flow and fuzziness of human thinking,fuzzy c-means clustering algorithm based on the genetic algorithm(GA-FCM) was adopted in soft classification of urban road traffic conditions.Genetic algorithm(GA) introduced into fuzzy clustering could avoid fuzzy c-means(FCM) algorithm converging to the local infinitesimal point,which made the cluster result more precise.By means of computer simulation,data exchanging environment in IoV was imitated,and then test data set was divided into four parts.The simulation indicates that the identification method is feasible and effective for urban road traffic conditions in IoV scenarios.     

基于模糊聚类的二型模糊神经网络系统辨识

二型模糊神经网络结合了二型模糊系统描述实际情况不确定性和神经网络的学习能力,在非线性系统的辨识中得到了广泛应用。二型模糊神经网络参数学习使用最多的是反向传播算法算法,该算法原理简单,易于实现。但是该算法对初值敏感,不合适的初始会导致算法收敛于非最优解或者发散。针对反向传播算法的这一缺点,提出了一种基于模糊C均值聚类的区间二型模糊神经网络辨识算法。该算法选择高斯型隶属度函数,将模糊C均值算法得到的聚类中心初始化高斯函数的中心,而高斯函数的宽度利用模糊C均值聚类算法的隶属度和中心求取。通过2个非线性系统的辨识效果表明,提出的辨识算法具有较高的辨识精度,收敛速度较快。     

一种改进的分水岭算法在彩色图像分割中的应用

针对分水岭变换算法在图像分割中容易产生过分割的问题,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类算法相结合的彩色图像分割算法。该算法的优点是解决了分水岭变换算法的过分割问题,而且同时解决了模糊C均值聚类算法初始值难以确定的问题。实验结果表明,改进后的算法可以快速准确地分割出目标,因而能够很好地应用于自动分割系统中。     

基于正则化的模糊C-均值聚类算法及其在T-S模糊系统辨识问题中的应用

在模糊C-均值聚类问题目标函数中使用正则化泛函,将聚类中心解的误差指标引入到模糊聚类的目标函数中,构造出新的模糊C-均值聚类算法RBFCM(Regularization based Fuzzy C-means)算法.算法RBFCM不仅具有较高的聚类精度,且计算结果具有更好的稳定性.进一步,将此RBFCM算法应用于基于T-S模糊模型的系统辨识问题.由于RBFCM算法优化了模糊系统的输入空间划分,提高了隶属度函数的精度,使得后继得到的T-S模糊系统辨识精度也有所提高,且系统辨识过程的收敛速度也有所改善.最后,通过对经典IRIS数据集、带有噪声的IRIS数据集的聚类算例和对Box-Jenkins煤气炉数据集进行辨识算例,验证了RBFCM算法的有效性和优越性.     

基于聚类和模糊神经网络的故障诊断

模糊神经网络能够发挥模糊逻辑和神经网络的特性,在武器装备的故障诊断中应用越来越广泛。文中提出了一种基于聚类和模糊神经网络的故障诊断模型,该模型首先通过基于关系度的聚类方法得到模糊神经网络的初始结构,并用梯度下降法对网络的参数进行修改,以得到泛化能力好的诊断网络。仿真结果表明该模型是有效的。     

连续搅拌反应釜的自适应模糊辨识与预测控制

化工领域为保证生产安全,对温度、压强、浓度等工艺指标有严格的要求。连续搅拌反应釜属于典型的化工设备,存在较强的非线性和时滞性,传统的建模与控制方法无法满足其精度要求。针对连续搅拌反应釜系统提出一种自适应模糊辨识与预测控制的方法。首先根据模糊划分C均值聚类算法得到模糊隶属度和初始聚类中心,在此基础上采用分层遗传算法进一步优化连续搅拌反应釜T-S模糊模型的参数。其次,采用自适应机制遗忘因子递推最小二乘法来估计T-S模糊模型的后件参数。最后,基于得到的T-S模糊模型,对连续搅拌反应釜进行自适应模糊广义预测控制,仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于模糊自适应的汽车ABS路面辨识技术

实时有效辨识路面对防抱死制动系统(ABS)的制动安全性具有重要意义。分析了车辆制动特性，提出了 一种用轮速峰值连线求解参考车速的方法。为了有效辨别制动时的路面信息，在设计基于轮减速度和参考滑移率 的模糊智能推理算法的基础上，给出了用仿人智能思想来在线修改模糊控制参数的自适应推理算法。车的实时 (ABS)道路测试表明，模糊自适应路面辨识技术具有良好的制动平稳性和自适应性，提高了辨识路面突变的实时性， 简单实用，是一种新的有效ABS路面辨识法。