基于模糊聚类和BP神经网络的流域洪水分类预报研究

传统的流域洪水预报大都通过率定一组水文模型参数来寻求一个流域径流形成的一般性或平均化规律,其预报精度需要进一步提高.用模糊聚类ISODATA迭代模型将历史洪水分为若干类型,进行水文预报模型参数的分类调试;并建立BP神经网络分类模型判断实时洪水所属类别,选择其相应类别的模型参数实现流域洪水的分类预报.在辽宁省大伙房水库流域的实际应用表明:此方法不但可以实现洪水实时在线分类而且提高了流域整体洪水预报精度,是一种为水库实时调度提供可靠依据的有效洪水预报方法.     

基于改进的模糊聚类在模糊神经网络中的应用

将基于粒子群的模糊C均值聚类应用于模糊神经网络中规则库的生成及优化中。避免了传统模糊C均值聚类用于对输入变量空间进行划分并生成初始规则库的盲目性和随机性。     

基于数据挖掘平台的模糊聚类算法及应用研究

研究基于目标函数的模糊聚类算法,并对聚类效果的有效性和参数选择进行了详细分析,在数据挖掘平台中实现该算法,通过设置聚类误差和实时误差两项动态指标来确定最佳的判别方法和参数设置．最后将该算法应用于模型生命表制作的前期分析工作中。     

基于组合神经网络和模糊聚类的话者分类

基于话者分类的自适应语音识别是实现非限定人、大字表语音识别的一种很有前途的有效方法．本文设计了一种用于话者分类的主从式组合神经网络，以神经预测模型作为从网络，可以从短语音（一个音节，约０．３秒）中有效地提取、规正和压缩话者个人性信息；主网络采用具有很强聚类功能的自组织特征映射网络．针对话者个人性信息的模糊性，提出了模糊系统聚类算法和双类心聚类算法．实验验证了组合神经网络对于话者分类的有效性以及模糊聚类算法对不同文本的语音样本具有较好的适应性     

基于核模糊聚类的遥感影像分类

基于模糊模式识别原理和核方法特性,提出了基于核的模糊聚类算法,用核目标函数取代模糊C均值中的目标函数,选用高斯核函数实例研究了模糊核聚类在遥感影像分类中 的应用。结果表明：与传统的模糊聚类算法相比,模糊核聚类算法能够有效改善遥感影像分类效果,从而拓宽了模糊模式识别的应用范围。     

基于模糊聚类的文本分类研究

文本分类是指在给定分类体系下,根据文本的内容自动确定文本类别的过程。如何快速地整理海量信息,对不同的文本进行有效分类,已成为获取有价值信息的瓶颈。本文用模糊聚类分析的方法对文本进行分类,较好地解决了信息的实时分类问题,在实践中收到了良好的效果。     

基于模糊聚类的多尺度空间数据挖掘模型及其矿山应用

基于空间数据的尺度特性,提出了多尺度空间数据挖掘的技术思想,建立了同一地理要素在不同尺度下的信息推理模型,即多尺度空间数据挖掘框架模型.以矿井煤层厚度为研究对象,以聚类分析为挖掘技术,实现了多尺度分析思想应用于空间数据挖掘领域的设想,证实了空间数据挖掘领域中的多尺度现象.研究成果丰富和发展了空间数据挖掘的基础理论.     

应用聚类和模糊神经网络方法设计模糊规则库

基于聚类技术和模糊神经网络提出一种新的自动生成模糊系统规则库的设计方法.采用结构辨识和参数辨识相结合的方法,构造模糊系统完善的模糊规则库.用此设计方法对函数逼近问题进行仿真,结果表明该方法具有规则数目少、学习速度快、建模精度高等特点.     

基于改进神经网络的模糊聚类算法

文章提出了一种新的聚类方法NFC,首先用模糊逻辑神经元网络的聚类算法和Cauchy训练的模拟退火算法相结合的局部算法得到初始聚类中心,然后用FCM算法进行模糊聚类;实验证明,NFC算法在一定程度上解决了FCM局部极值问题且有效性非常高。     

基于蚁群聚类算法的模糊神经网络

提出了一种基于蚁群聚类的模糊神经网络算法,神经网络采用RBF网络结点结构,聚类采用二级结构蚁群聚类算法作为一级聚类而模糊C-均值聚类(FCM)用于二级聚类。将上述聚类方法用于模糊神经网络构建中,仿真结果表明具有并行实时性、聚类能力强的特点。     

BP神经网络在数据挖掘分类中的应用

结合人工神经网络对噪声数据具有高承受能力,且对未经训练的数据具有分类模拟能力的特点,讨论了在数据挖掘领域中利用BP网络进行数据分类的实现过程,描述并分析了BP算法.然后,针对银行业务中客户信用政策给出了实例分析,用该算法建立了一个分类模型,根据存款金额、贷款次数、及时还贷率等数据信息实现对客户信用等级的分类.     

基于模糊划分的神经网络集成

基于模糊聚类思想,提出了一种神经网络集成方法.由训练数据的模糊聚类结果,把训练数据划分成相交子集,基于各子集生成集成的个体神经网络.由于各子集所包含的数据和数据的类别各不相同,因而个体神经网络性能和结构存在差异.子集个数确定集成中个体神经网络个数.另外,基于隶属度函数计算公式,提出了个体神经网络输出结论结合方法.理论分析和实验结果表明,此方法对模式分类能取得较好的效果.     

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。     

基于模糊协方差的自适应聚类神经网络

将模糊协方差距离测度引入到竞争学习型神经网络的参数控制中,采用批处理的网络学习方式消除数据样本顺序对网络权重调整的影响,通过淘汰及合并数据集的冗余类实现对未知类别数、多种分布型数据的自适应聚类．实验表明,新网络对数据集的分布形式有较强的鲁棒性,并能正确确定数据集的类别数．     

一种基于组合神经网络的数据分类方法

为了克服单一Kohonen网络和BP网络用于数据挖掘的缺点,提出了一种基于Kohonen和BP组合神经网络的数据分类方法,并给出了该分类方法的基本思想和算法描述.电力变压器故障诊断的仿真实验结果表明,利用该分类方法可以提高数据分类的精确性.     

一种改进的模糊人工免疫网络数据分类方法

针对现有人工免疫网络算法对先验知识应用不足的问题，提出一种基于模糊人工免疫网络的有监督学习数据分类方法．首先采用模糊C均值聚类算法为免疫网络提供疫苗（初始种群），将此疫苗作为免疫网络的初始抗体群，种群再经过克隆选择、网络压缩、免疫成熟、记忆等算子的不断扩展和压缩，形成一个由浓缩后的训练数据构成的抗体网络，最终基于该抗体网络采用“邻近原则”构造分类器．由于各算子的协调作用，该方法能够在高浓缩率的情况下更好地代替样本空间．UCI（University of California，Irvine）数据集的仿真实验证明，与aiNet方法相比，该方法在分类准确率和数据浓缩率上分别高出7．26％和11．16％，而且更稳定、可靠．     

基于模糊聚类的学术期刊数据挖掘算法

提出了一种新的文档特征提取方法，将关键字通过文档的题名、摘要进行映射扩展，并对关键字的出现位置进行加权，不仅解决了维度偏高的问题，而且突出了重点特征词，提高了聚类的速度和精度。