一种基于SGNN网络的模糊图像融合算法

首先对现有的M-L算法提出了优化顺序和优化次数的改进;接着提出了对生成的SGNN网络先剪枝再一次优化的综合处理方法;然后对原有的基于SGNN和模糊理论的图像融合提出了两点改进:在原有的图像像素聚类后,加入了综合处理环节,使得图像像素聚类的效果更好;针对由于不同传感器获得的图像灰度特性的不一致导致的聚类后各类类中心的灰度值差别很大,甚至分类数目都不一致的问题,提出了改进的融合方法.仿真证明了所提的模糊融合方法的优越性.     

基于摄动的模糊聚类算法最优模糊等价矩阵相关性质分析

对基于摄动的模糊聚类算法进行深入研究.给出一个模糊相似矩阵的实例,存在与该矩阵距离相同且都是最小的两个不相等的模糊等价矩阵,从而证明了全局最优模糊等价矩阵不具有唯一性.对基于摄动的模糊聚类算法求出的可行解的不同情况进行分析,给出了每种情况下可行解个数的计算表达式.完善了基于摄动的模糊聚类算法的相关理论.     

基于粒度空间的最优聚类指标研究

本文在粒度空间理论的基础上,进行了基于粒度空间的最优聚类模型研究.具体包含以下三个内容:首先提出了基于类内偏差和类间偏差获取数据分层结构的优化聚类指标,进一步建立最优聚类模型,证明了该模型解的存在性,并给出了相应的算法;其次将发生在1902-2015年间同时含有HA与NA蛋白的甲型H1N1流感病毒序列作为实验数据库,应用本文提出的优化模型和算法构建了流感病毒蛋白系统的第一级结构和第二级结构,基于距离中心最近原理建立了签名病毒选取的优化模型,挑选签名病毒蛋白,并构建H1N1流感病毒的核心进化树;最后基于距离中心最近原则构建分类器以验证本文方法的有效性.实验结果表明:应用本文方法处理甲型H1N1流感病毒可得到非常好的分类结果,且正确率达到93.25%.这些为基于大数据的信息处理提供一整套全新的处理方法.     

基于FKCM的球磨机系统T-S模糊建模方法

针对传统的描述热工过程动态数学模型的方法难以建立非线性模型的缺点,提出了一种基于模糊核聚类的球磨机系统T-S模糊建模算法.该算法首先通过灰色关系法确定模型输入变量,利用FKCM聚类算法对输入空间进行模糊划分,确定T-S模型的前件结构和前件参数;进而利用最小二乘算法确定模糊规则的后件参数.最后,利用数字仿真数据对球磨机系统进行模糊建模,建模结果表明该算法简单、实用,模型能够精确地描述过程的非线性.     

模糊模型辨识中模糊聚类方法应用分析

模糊聚类算法已广泛应用于模式识别、数据聚类以及从数据中提取模糊规则的过程。介绍了基于模糊聚类的非线性系统模糊辨识方法 ,并通过著名的Box和Jenkins煤气炉数据仿真实例详细研究了模型性能指标与输入变量及模糊聚类数之间的关系 ,指出了应用模糊聚类方法的优势与不足。对于模糊建模中正确应用模糊聚类方法具有重要指导意义     

基于进化规划的FCMBP模糊聚类改进方法

分析了基于摄动的模糊聚类方法(fuzzyclustering method based on perturbation, FCMBP),指出指数复杂度的遍历过程是目前PC计算环境下难以处理十阶以上较高阶数模糊相似矩阵的原因.把寻求具有最小"失真"的最优模糊等价矩阵看作优化问题 来求解,提出了一种基于进化规划的FCMBP模糊聚类改进方法. 与FCMBP相比,该方法通过引入基于进化规划的优化技术避免了遍历过程,使其能够对高阶模糊相似矩阵进行处理. 得到的等价矩阵"失真"小于传递闭包法所得结果,从而获得更为精确可靠的聚类效果, 将FCMBP模糊聚类方法推广到能够处理高阶模糊相似矩阵的情形, 满足应用需要.     

一种求解单一簇的模糊双聚类算法

双聚类算法是一类新型数据挖掘聚类算法,通常以均方残差为评价指标.基于均方残差的双聚类算法,大多采用贪婪策略求解,通常不能得到大小适中且结果准确的簇.而在联合聚类中,模糊理论能改善这种基于均方残差的算法,得到大小适中且结果准确的簇.为了提高基于均方残差双聚类算法的性能,本文结合模糊理论提出一种求解单一簇的模糊双聚类算法....     

基于区间二型模糊集的模糊等价关系聚类分析

传统聚类算法在解决含有不确定性的聚类问题时具有很大的局限性,为了更好地解决聚类问题中的不确定性,论文基于区间二型模糊集理论,提出了基于二型模糊等价关系的聚类分析算法.论文首先将语言变量信息完整地转化为区间二型模糊集,接着把语言变量和区间二型模糊集的优势相结合,通过区间二型模糊集的Jaccard相似度,提出了基于区间二型模糊语言变量的模糊等价关系聚类分析新方法,并设计了具体的算法流程.新聚类算法相对于传统的模糊等价关系的聚类算法,具有更好地处理不确定性问题的能力,避免了聚类计算过程中的信息丢失.同时新聚类算法可以灵活给出随聚类相似性参数变化的动态聚类结果.论文最后以电商平台的手机品牌聚类为例,验证了新算法的可行性和合理性.     

基于模糊核聚类的SVM多类分类方法

针对SVM在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于模糊核聚类的SVM多类分类方法,并给出了一种高效的半模糊核聚类算法。该方法基于模糊核聚类方法生成模糊类,并采用树结构将多个SVM组合起来实现多类分类。模糊核聚类方法不但能够实现更为准确的聚类,而且能够挖掘模糊类的外围、不同模糊类之间的交叠情况等信息,利用这些信息能有效提高分类器的性能。实验表明,所提方法比传统方法具有更高的速度和精度。     

基于模糊投影寻踪聚类的洪灾评估模型

针对洪水灾害样本集的复杂性、随机性以及差异性,本文将模糊聚类迭代理论与投影寻踪技术进行互补融合,构建了模糊投影寻踪聚类模型.该模型采用投影值标准差和投影值欧氏距离平方和来构造投影指标函数,避免了传统投影寻踪模型由于经验性选取密度窗宽导致过于主观的问题;将高维数据低维化后进行模糊聚类运算,再通过对最优投影方向的寻优进行投影寻踪聚类运算,降低了模糊聚类迭代的运算量,实现了两种模型的双重迭代聚类.误差分析及聚类有效性评价表明,互补融合后模糊聚类与投影寻踪聚类的双重迭代聚类使得聚类精度和效果也得到了较大提高;此外,除优化算法初始化参数外,模型无需预设其它参数,也不依赖于随机训练样本,可客观依据历史样本集内在规律来进行洪灾聚类评估.实例研究和方法比较表明,提出的模型计算简洁,且能有效处理洪灾评估中的随机、模糊等主客观不确定性,能够为洪灾风险管理提供科学的决策支撑.     

Incremental clustering algorithm via crossentropy

1.INTRODUCTION Fuzzyclusteringisanunsupervisedwayofdatagrouping andusefulinpatternrecognition,informationretrieval,imageprocessing,faultdetection[1,2].Itgroupsdatainto finiteclustersbyusingsomekindsofmeasuressuchasthe linearandnon lineardistance,theentropymeasure,or inclusiondegreeinfuzzyenvironments.Intermsofthe modelsandmeasuresbetweenobjects,differentalgo rithmspartitiondifferentdatasetsandproduceclusters withdifferentshapesandhavedistinctdifferenceintime andspaceefficiency.Currentclus…     

一种基于三角模糊数多指标信息的聚类方法

针对一类特征指标值及指标权重均为三角模糊数的多指标信息聚类问题,提出了一种新的最大树聚类分析方法。首先对三角模糊数多指标信息聚类问题进行了描述;然后依据传统的基于数值信息的最大树模糊聚类分析方法的基本思路,给出了解决三角模糊数多指标信息聚类问题的计算步骤。最后,通过算例说明了本文给出的聚类方法。     

基于类内差和改进划分系数的聚类有效性函数

针对改进划分系数对模糊聚类有效性的判决并不十分理想,提出了将类内差和改进划分系数相结合的两个聚类有效性函数。该聚类有效性函数从数据聚类效果要求类内样本越相似而类间样本相差越大的观点出发,通过将反映数据聚类类内紧致性程度的类内差和类间分离性程度的改进划分系数相结合,并考虑到模糊C 均值聚类算法的适用条件作为构造聚类有效性函数的约束因子,得到新的聚类有效性标准。给出应用该函数进行模糊C 均值聚类有效性判决的具体步骤,通过仿真实验证明该有效性函数具有良好的分类性能。     

基于模糊聚类的信息不完全确定的多准则分类方法

针对权系数信息不完全确定且有训练集的多准则分类决策问题,提出了一种基于模糊聚类的分类方法。该方法在考虑对训练集分类的基础上,结合不完全确定的准则权系数信息等建立模糊聚类模型,通过遗传算法求解所得优化模型,得出准则权系数和聚类中心,计算方案属于各类别的隶属度,进而得到整个方案集的分类。实例说明了该方法的有效性和可行性。     

基于最邻近聚类和向量模糊c-均值的混沌预测

针对混沌时间序列难预测的问题,提出一种新的基于最邻近聚类和向量模糊c-均值(FCMV)聚类算法的模糊建模方法。其前提参数辨识分两步,首先用最近邻聚类法初始划分输入空间,得到规则数及初始聚类中心,再用FCMV把具有相同收敛向量的聚类中心归到同一个区域来优化前一步得到的聚类中心,得到前提参数;采用递推最小二乘算法辨识模型的结论参数。最后通过对Mackey-Glass混沌时间序列的建模和预测验证了该方法的有效性与实用性。     

基于目标函数的直觉模糊集合数据的聚类方法

针对直觉模糊集合数据的聚类问题,提出了一种基于目标函数的聚类方法。该方法定义了直觉模糊集合间的加权相似性准则,解决了数据聚类过程中各维特征分配不均匀的问题。通过增加非隶属度参数对模糊c〖CD*2〗均值(fuzzy c means, FCM)聚类算法中的模糊划分矩阵〖WTHX〗U〖WTBZ〗和目标函数进行改造,进而给出迭代推导公式和算法描述,把聚类归结为一个带约束的线性规划问题,适用于大数据量的情况。最后通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。