基于遗传算法的改进模糊C均值算法在入侵检测中的应用

 为克服模糊C均值（FCM）算法对初始化极为敏感且容易陷入局部最优的缺点,将遗传算法和改进的模糊C均值聚类算法相结合,并以检测率和误检测率作为入侵检测算法性能评价的指标,对FCM、改进的FCM、基于遗传的改进FCM 3种聚类算法的入侵检测性能进行仿真分析。仿真实验表明,结合遗传和FCM两种算法的混合算法能够实现优势互补。由于该算法结合了遗传算法,使整个算法的复杂度增加。从入侵检测看,通过增加处理时间而提高了入侵检测率。     

基于改进遗传算法的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)的缺陷,提出了一种基于改进遗传算法的模糊聚类方法.利用改进遗传算法强大的全局寻优能力,这种算法较好地克服了FCM算法对初始化敏感、容易陷入局部最优的缺陷.仿真实验证明,该算法具有较强的全局寻优能力和较快的收敛速度.     

基于遗传的改进模糊C均值入侵检测方法

为了克服模糊C均值(FCM)算法对初始化极为敏感且容易陷入局部最优的缺点,将遗传算法和改进的模糊C均值聚类算法相结合,并且以检测率和误检测率作为入侵检测算法性能评价的指标,对FCM、改进的FCM和基于遗传的改进FCM三种聚类算法的入侵检测性能进行仿真分析.结果表明:基于遗传的改进FCM算法(GIFCM),检测率有所提高,而误检测率有所下降.该算法应用于异常入侵检测是可行而有效的.     

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．     

基于混沌自适应引力搜索的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)易陷入局部极小值和对初值敏感的缺陷,提出一种基于混沌自适应引力搜索的模糊C均值聚类算法.首先采用自适应的更新粒子速度和混沌优化粒子最优位置的策略,对引力搜索算法进行改进.其次,用改进的引力搜索算法优化FCM的初始聚类中心.在Iris和Wine数据集上的实验表明,该算法具有很强的全局搜索能力,提高了聚类的效果和效率.     

基于信息熵的模糊聚类新算法研究

本文针对传统FCM(模糊C均值)聚类算法对初始中心值非常敏感,并且对数据集属性要求过高的缺陷,提出了采用信息熵的方法对聚类中心进行初始化,以此来降低算法对初始聚类中心的依赖.同时为了使算法能够对任意形状的簇进行聚类,本文引用了类合并的思想,将任意形状的簇分割成小类,再通过一定的规则将小类对进行合并.实验结果证实了在FCM基础上改进的模糊聚类新算法能够识别任意形状的簇,并大大降低了FCM算法对初始聚类中心的依赖.     

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。     

基于直方图偏差约束的快速模糊C均值图像分割法

为了解决传统模糊C均值（FCM）聚类分割算法计算耗时的问题，提出了在直方图偏差约束条件下的快速FCM图像分割算法．通过对原始图像重新采样以减小FCM算法数据处理的数量，利用平滑后归一化直方图的距离偏差作为约束条件来计算合适的采样率，以控制重新采样产生的图像失真，得到满足正确分割所需要的阈值，并在采样率计算中采用黄金分割法搜索满足约束条件的采样率．实验结果表明，在保持传统FCM聚类算法分割效果的前提下，所提算法的分割时间分别仅为传统的FCM、二维熵、Otsu等算法的3．0%～11.2%、9.2%～30．2%和15.0%～52．0%.     

改进遗传算法在模糊文本聚类中的应用研究

在分析了传统模糊聚类FCM算法和基于遗传聚类算法优点和不足的基础上,提出了一种基于免疫单亲遗传和模糊C均值的改进遗传聚类算法,克服了FCM的局部最优问题以及标准遗传算法聚类时的搜索速度和聚类精度的矛盾,并将该算法用于文本聚类,实验表明该算法是有效的。     

一种改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法

模糊C-均值(FCM)聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小,鉴于遗传算法(GA)的并行全局搜索能力,文章将遗传算法引入进来对FCM聚类算法加以改进,并对所提出的新算法与经典算法的迭代步数和运行时间进行比较。实验结果表明:该算法与FCM聚类算法相比收敛速度更快,迭代步数更少。     

基于空间模糊聚类的图像分割优化算法

针对传统模糊C-均值(FCM)算法抗噪性能差的问题,提出一种新的基于空间模糊聚类的图像分割优化算法.该算法通过在传统FCM算法基础上加入图像特征项中像素间的空间位置信息,解决了传统FCM对噪声敏感的问题,增强了算法的鲁棒性.实验结果表明,对于添加5%Gauss噪声的图像,该算法可实现有效分割,分割效果显著优于传统FCM算法.     

基于相似类合并FCM在图像分割中的应用

传统的基于模糊C均值聚类的图像分割算法分割结果中类内数据空间分布离散,无法准确分割出目标物体.针对这一问题,提出一种基于相似类合并模糊C均值聚类算法,并将其应用到图像分割中.首先,提出一种全局空间相似性度量标准和全局灰度相似性度量标准,并将其引入到一种新颖的节点间距离度量公式中来计算图像中任意一点与聚类中心点的差异.其次,算法选取彩色直方图作为区域描述算子,采用巴氏距离计算聚类过程中得到的任意两类间的相似性.最后,应用最大相似类合并策略得到最终的分割结果.实验结果表明,与传统模糊C均值聚类算法和空间约束核模糊C均值聚类算法相比,该算法获得更加精确的图像分割结果.     

改进的基于邻域隶属度约束的FCM图像分割算法

传统模糊C均值(FCM： Fuzzy C-Means)聚类算法应用于图像分割时, 因对噪声较敏感而达不到理想的分割效果。为此, 提出了改进的基于邻域隶属度约束的FCM图像分割算法。该算法通过对FCM目标函数添加空间邻域信息约束隶属度函数, 提高对图像噪声的鲁棒性, 使分割的结果更加符合期望。实验结果表明, 该算法对噪声具有较强的抑制能力, 图像分割时能获得较好的分割效果。     

基于对应分析的冗余模糊C均值聚类算法研究

针对模糊C均值聚类（FCM）算法聚类原型最适合于球状类型簇的特点,提出了基于类间分离度和类内紧缩度加权的冗余聚类中心的FCM算法,即先将大簇或者延伸形状的簇（非凸）采用加权FCM算法分割成多个小类（冗余类）,从而规避FCM算法对初始聚类中心敏感的弱点．由于隶属度划分矩阵的元素是每个样本隶属于各冗余类的隶属度值,因此将其作为各冗余类的类特征,通过对应分析得到冗余类的新特征,再次采用加权FCM算法进行冗余类合并,最后达到分类效果．以代表曲线分割和曲面分割分类问题的3个典型数据集为算例,结果表明该方法能够识别不规则的簇,解决了FCM算法对初始聚类中心敏感的缺陷．     

基于改进FCM算法的彩色图像破损区域提取

现有的大部分图像修复技术需要人工确定待修复区域。结合改进的FCM算法提出了一种自适应提取彩色图像破损区域的方法。该方法可以自适应获取彩色图像初始聚类数目,并采用交叉熵距离测度进行FCM聚类,同时利用颜色和纹理特征向量对彩色图像进行分割,进而提取破损区域。实验结果表明,该方法不仅能够有效提取图像的破损区域,而且算法的普适度也得到了相应提高。与传统的FCM算法相比,本文方法对彩色图像的分割更易于实现,分割效果令人满意。     

基于FCM和标记分水岭的粘连岩石颗粒图像分割

模糊C均值算法可利用图像的多种特征值进行准确的图像分割,但不能分割粘连物体;传统的分水岭分割算法能够获得准确的物体边缘轮廓,但容易造成过分割.为了解决这个问题,提出基于FCM和标记分水岭的粘连图像分割.该方法首先对原始彩色图像中值滤波后进行基于LUV颜色空间的FCM聚类;对聚类后的图像用形态学方法去杂质、空洞填充后进行距离变换;然后根据距离变换图像找出局部最大值,得到种子图像;最后对距离变换图像进行基于标记的分水岭分割,得到最终的分割图像.该方法对粘连岩石颗粒图像进行分割,取得了较好的实验效果.     

基于自适应结构张量的FCM改进算法

针对传统模糊C均值聚类算法对图像特征描述单一,易受图像复杂纹理干扰而出现误分割的问题,提出一种基于自适应结构张量的FCM算法,并将其应用于图像分割.打破传统高斯滤波器在滤波方向和角度上所受限制,采用基于各向异性滤波的结构张量;引入图像边缘密度函数,用以衡量图像节点的平滑性,自适应地计算各向异性滤波函数所占比例;定义一种自适应结构张量相似性度量标准,用以计算图像中节点与聚类中心点的结构相似性,有效地代替了传统FCM中的灰度相似性度量标准;采用一种新颖的节点间距离度量公式来计算图像中节点与聚类中心点的差异.仿真结果表明,对结构复杂的图像,改进算法获得了更加精确的分割结果.     

一种基于一致性分片FCM的图像分割算法

针对传统FCM(fuzzy c-means)算法抗噪性差的问题,提出了一种基于一致性分片的模糊c均值聚类算法.为避免额外的空间邻域约束项带来的控制变量设置问题,该算法直接将FCM应用于图像片空间.为减弱空间邻域对图像边缘的模糊,采用基于置信区间的局部多项式交叉近似技术(local polynomial approximation and intersection of confidenec intervals,LPA-ICI)构造自适应形状一致性分片.在脑磁共振图像上的实验表明,与传统的FCM算法相比,该算法具有更高的分割精度和运行效率.     

一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类的彩色图像分割算法

针对分水岭算法对在图像分割中容易产生过分割,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值(FCM)聚类算法的彩色图像分割算法。该算法先对图像进行分水岭分割,再对分水岭产生的过分割进行聚类合并。在合并过程中采用区间差异度和区域面积来确定模糊C均值聚类个数。该算法的优点是解决了分水岭变换算法的过分割问题的同时解决了模糊C均值聚类算法的初始值以及聚类中心难以确定的问题。实验结果表明,该算法可以准确地分割出目标并应用到自动分割系统中。     

一种快速模糊聚类分割算法

本文把区域生长技术与FCM聚类方法结合起来,提出了一种快速FCM聚类分割算法.由于大大减少了参与聚类的样本数目,有效地提高了FCM聚类分割的速度.通过对遥感TM图像的分割实验,本算法比经典FCM聚类算法速度提高三倍以上.