基于聚类中心分离的模糊聚类模型

在模糊C-均值聚类（FCM）目标函数的基础上按聚类中心分离原则增加一个聚类中心分离项来扩展FCM算法,提出基于聚类中心分离的模糊聚类模型(FCM_CCS)。该模型可使聚类过程中的聚类中心之间距离扩大,从而得到更好的聚类效果。由于该模型和FCM一样对噪声敏感我们提出它的可能性聚类模型(PCM_CCS),最后进一步扩展成它的可能性模糊聚类模型(PFCM_CCS)。基于聚类中心分离的可能性模糊聚类模型在处理噪声数据和克服一致性聚类问题方面表现出良好的性能。对数据集的测试实验结果表明了提出的PFCM_CCS能同时产生模糊隶属度和典型值,使聚类中心间距扩大,同时具有更好的聚类准确率。     

基于模糊聚类算法的DNA序列分类模型

通过分析DNA序列链之间的关联程度,构造出模糊相似矩阵,计算出传递闭包,获得详细的动态聚类过程.使用该模型的优点是,输入少量参数及阈值,就可以较准确的对DNA序列的集合进行分类.验证该算法的有效性.     

一类带最小约束的模糊聚类问题

考虑到模糊聚类中引入传递性可能使问题失真，提出了一类带最小约束的模糊聚类问题．给出了解决这类问题的两类方法：直接聚类法与基于无约束聚类的方法．并将这些方法与一般模糊聚类的方法进行了比较．     

基于模糊最小集的试卷诊断模型

利用模糊最小集方法 ,提出了一种考试试卷诊断模型 .该模型首先确定诊断参数向量对应症状的最大可能分布 ,再由界限值决定症状集 ;最后利用诊断逻辑识别 .     

基于模糊聚类方法的T-S模糊系统建模

提出了用一个聚类验证准则设计模糊C均值聚类算法，这个聚类验证准则是用来确定模糊C均值算法中合适的聚类数．针对T—S模糊模型，由模糊c均值聚类算法确定其逻辑前件参数，进而采用最小二乘算法确定模糊推理规则的后件参数．最后，应用本文建模方法对一个非线性实例进行仿真计算，并与其它方法进行了比较，结果表明本文方法是有效的．     

基于模糊C均值聚类的工业企业经济效益评价

基于模糊C均值聚类算法,以安徽省的16个城市为研究对象,通过Matlab软件进行求解分析,对安徽省工业企业的经济效益进行了评价.得出的结论是:合肥市和芜湖市企业经济效益较好,滁州市和安庆市企业经济效益属于中等水平,其余城市属于较差水平.同时,对评价结果进行了分析,在此基础上提出了合理的政策性建议.最后,对模糊C均值聚类算法提出了不断优化和拓展应用到其它领域的设想.     

改进模糊聚类在医疗卫生数据的Takagi-Sugeno模糊模型

传统的数据分析方法在挖掘医学数据信息时,没有充分利用可用的信息.针对这一问题,提出一种基于改进模糊聚类的Takagi-Sugeno(T-S)模糊系统,将系数调节与指数调节与经典模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)算法结合,替换经典T-S模糊系统中的逻辑元件,合理利用T-S模糊系统在预测与回归等方面的优势的同时,通过指数或系数的灵活调控,深度挖掘医学数据中不同属性间的关联信息,提高算法在众多医学数据分析预测中的准确性.为具体评估算法有效性,在真实医疗数据集上进行实验,实验结果表明,该算法具有更高的预测精度及可行性.     

基于改进遗传算法的模糊聚类研究及应用

模糊C-均值聚类算法是一种局部搜索算法,采用迭代的爬山技术,对初值敏感易陷入局部最小值。遗传算法是一种全局优化算法,能够克服模糊C-均值聚类算法陷入局部最小值的问题,但遗传算法收敛速度慢,易早熟。应用小生境思想对遗传算法进行了改进,以保护种群中基因的多样性,设计了基于最短距离的算术交叉算子、边界变异算子及双精英种子参与进化的策略。仿真实验结果表明,改进后的算法能够提高模糊聚类的收敛速度和聚类质量。     

基于粗集的模糊聚类方法和结果评估

粗集的决策表的属性包括定量属性和定性属性,针对这种情况,根据一种对象的相似性度量方法,使用模糊聚类方法对粗集对象进行模糊聚类,对聚类结果进行了评估(根据这种聚类方法得到的结果和实际的分类结果进行比较)．在这种相似性度量方法基础上,证明了粗集的等价关系可以被转化为模糊等价矩阵．基于粗集的聚类步骤如下：首先,一个粗集等价关系都可以转化为一个模糊相似矩阵,其次,转化成一个模糊等价矩阵,最后,进行模糊聚类．对此方法进行了实验,并对实验的结果进行评估．实验结果说明了这种方法的简单高效．     

基于直觉模糊熵的直觉模糊聚类

Atanassov直觉模糊集合是对Zadeh模糊集合最有影响的一种扩充和发展,将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类,具有重要的应用价值。在研究将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类时,提出了一种基于熵最大的直觉模糊聚类,并推导了迭代求解的算法。典型实验表明,直觉模糊聚类的性能优于模糊聚类,提高了聚类的正确率。     

试卷诊断的模糊模式识别

依据学习水平指标，对采集到的学生考试试卷利用动态模糊聚类方法，建立了考试试卷诊断聚类问题的标准；基于广义贴近度和模糊模式识别方法，给出了待识别试卷的诊断归类方法；并讨论了试卷的诊断专家数据库系统建立的基本思路，最后给出了一个实例。     

基于增量式模糊聚类算法的文本挖掘

针对传统模糊聚类算法需要预先确定初始隶属度矩阵的问题,该文提出了基于增量式模糊聚类算法(Incremental fuzzy clustering algorithm, FCLDA)的文本挖掘方法。首先根据文本集中关键词出现次数进行排序,优先选择出现次数多的关键词作为文本集的主题,然后利用隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet allocation, LDA)主题模型构建文档-主题概率分布组成矩阵,将该矩阵作模糊C均值聚类(FCM)算法的隶属度矩阵,并对隶属度矩阵的隶属度值增加一个权值,在FCLDA算法迭代过程中,采用模糊信息熵作为聚类数确定的标准,增加主题词,当模糊信息熵达到最小值时,聚类数确定下来,最后将FCLDA算法应用到网页的文本挖掘中,结果试验表明,相对于FCM算法和K最近邻(K-nearest neighbor)算法,FCLDA算法的运行聚类结果准确率更高,运行速度加快,更适合处理具有模糊性的文本。     

改进的基于层次聚类的模糊聚类算法

针对FCM算法的缺陷,文章提出了一种基于层次聚类的模糊聚类算法(HFCM)。该算法采用凝聚的层次聚类方法,可快速地发现高度聚集的数据区域,并对这些高密度区域进一步进行分析与合并,通过评估函数的评估,找到最优的聚类方案。试验结果表明,该算法具有较高的分类精确度和较高的排除噪声的能力。     

可变模糊聚类及模式识别统一理论与模型

提出了可变模糊聚类及模式识别的统一理论与模型.统一模型的特点是可变模糊模式识别模型为可变模糊聚类模型的特例.给出了可变模糊模式识别模型的4种参数组合:(1)α=1,p=1;(2)α=1,p=2;(3)α=2,p=1;(4)α=2,p=2.给出了c=2时模糊模式识别4种优选决策模型之间的关系.统一理论与模型可以提高模糊聚类、模式识别、优选决策的可靠性.     

基于模糊c均值聚类的多模型软测量建模

根据几个模型相加可提高模型的预测精度及鲁棒性的思想,提出了一种非线性软测量建模的新方法。即先用模糊ｃ均值聚类将训练集分成具有不同聚类中心的子集,每一子集用ＲＢＦ网络或部分最小二乘法进行训练得出子模型,再用模糊聚类后产生的隶属度将各子模型的输出加权求和得到最后结果,此算法通过一个复杂非线性函数的仿真建模和一个分馏塔柴油倾点软测量建模的工业实例研究,结果表明比其它算法具有更好的泛化结果和预报精度,具有     

基于多模型模糊核聚类方法的污水处理过程软测量建模

针对污水处理过程高度非线性及强耦合性的特点,基于多个模型的组合可以提高模型精度和鲁棒性的思想,提出了一种基于模糊核聚类的多最小二乘支持向量机的软测量建模方法。该方法根据不同工况使用模糊核聚类算法对输入数据进行聚类划分,针对每个聚类子集用最小二乘支持向量机方法建立子模型,最终通过子模型切换策略得到系统输出。在污水处理过程仿真平台展开验证工作,对生化需氧量BOD的软测量进行建模,获得了良好的实验结果。     

一种基于灰色聚类和模糊聚类的集成方法

根据灰色聚类,模糊聚类,关联系数原理,提出一种新的综合集成方法,利用灰色关联系数将灰色聚类与模糊聚类集成,使聚类结果不仅反映了各聚类对象所属灰类的信息,还有效显化了各个对象间的相互关系的信息.     

基于模糊熵的聚类有效性分析

模糊熵描述了一个模糊集的模糊性程度.本文将模糊熵应用于聚类有效性的分析.指出用于聚类有效性判决的划分系数是一个基于模糊熵的聚类有效性判决准则.最后通过几组数据对不同模糊熵公式的判决功能进行了比较实验.     

基于模糊聚类分析法的地空导弹武器退役模型

对影响地空导弹武器装备退役的主要因素进行了分析,给出了各因素的评估模型。运用模糊聚类法对地空导弹武器的退役进行了分析计算,实例表明,该方法为地空导弹武器退役决策提供了一种较好的定量分析手段。