基于SLIC0超像素分割的阴影检测算法

对单幅阴影检测问题,提出了一种基于SLIC0（simple linear iterative clustering zero）超像素分割的阴影检测方法。首先采用SLIC0超像素分割算法对含阴影图像进行分割,生成超像素块检测出阴影轮廓,然后提出一种融合特征的支持向量机方法,将超像素块分类合并,检测出阴影区域。通过实验对比Otsu阈值法、传统SVM分类法与本文算法的检测效果,验证了本文算法的有效性,通过结构相似度（SSIM）与峰值信噪比（PSNR）指标对比表明,本文算法较参考算法的检测性能更优。     

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.     

一种基于模糊C均值的新分类算法

以两种初始化类中心的选择算法为基础, 对传统聚类算法模糊C均值算法进行改进, 提出一种基于模糊C均值的新分类算法NFCM, 解决了数据分类问题, 并采用UCI上的标准数据集中多个常用数据集进行实验测试, 实验结果表明, 对于UCI上标准数据集的常用数据具有较好的分类结果.     

一种基于模糊C均值的新分类算法

以两种初始化类中心的选择算法为基础, 对传统聚类算法模糊C均值算法进行改进, 提出一种基于模糊C均值的新分类算法NFCM, 解决了数据分类问
题, 并采用UCI上的标准数据集中多个常用数据集进行实验测试, 实验结果表明, 对于UCI上标准数据集的常用数据具有较好的分类结果.     

模糊C均值聚类算法在识别中的应用研究

本文描述了聚类理论及模糊C均值算法,提出模糊C均值算法在识别中的应用算法,并指出该算法的优点和需要改进之处.     

基于模糊C均值的吸能结构设计

提出一个基于模糊C均值的吸能结构设计方法,并将其应用于车辆结构的耐撞性设计中.研究复杂的几何结构,以满足能量吸收设计的要求,减少设计变量,并采用一定方式对这些变量之间的隐式相互关系进行挖掘.在这种方法中,结构表面由控制点描述,形式为非均匀有理基样条.利用模糊C均值技术对大型控制点数据进行压缩,利用一组线性不相关的正交基...     

基于核模糊C均值的异常检测方法

探索聚类方法在异常检测中的应用,提出了一种基于核的模糊C均值的异常检测方法.该方法使用核的模糊C均值对网络数据进行聚类,并使用基于簇内距离的判断规则对聚类结果进行标定,从而识别出攻击.使用KDD CUP1999数据集进行实验,结果表明本文表现出了高检测率和低误报率的良好性能.     

对类差异不敏感的模糊C均值图像分割

提出了具有鲁棒性对类差异不敏感的模糊C均值算法.首先,基于隶属度构建一种类指数形式的抑制势表达式来抑制较大类对目标函数的作用,并将其引入至基于像素包的模糊C均值算法的目标函数中;然后,根据构建的目标函数利用拉格朗日乘子法推导出新的聚类中心和隶属度的表征形式;最后,采用类差异大的无损检测图像进行分割实验,以F参数作为评价...     

基于权重系数模糊C均值聚类

传统基于模糊C均值聚类图像分割算法易受复杂纹理和噪声干扰,无法准确分割图像。针对这一现象,提出一种基于权重系数模糊C均值聚类算法,并将其应用于图像分割中。算法定义权重系数矩阵,将每个像点的邻域信息引入到像点间相似性度量中,计算每个像点与聚类中心点的邻域相似程度,根据权重系数矩阵确定邻域中每个像点在邻域特征计算中所占权重,增强了算法对噪点和杂波的鲁棒性。实验结果表明,与传统模糊C均值聚类算法相比,该文算法获得更加精确的图像分割结果。     

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。     

基于改进模糊C均值聚类的图像分割算法

提出了一种基于模糊C均值算法和粒子群算法的混合算法.该算法利用PSO算法全局性和鲁棒性的特点,将PSO优化聚类结果作为后续FCM算法的初始值,有效地克服了FCM对初始值敏感,易陷入局部最优和PSO算法局部搜索较弱的问题.算法中使用基于统计直方图的快速FCM算法进行初始化,收敛速度大大提高.实验结果表明该算法具有较高的分割速度及其对噪声的较强的鲁棒性.     

基于模糊C-均值聚类的缺失数据填充方法

针对缺失数据的有效填充问题,提出利用模糊C-均值聚类（FCM）算法的隶属度矩阵作为待填数据的加权权重.首先使用同一属性均值对缺失数据作预填充,再进行FCM以得到每个类别的隶属度矩阵,最后用该矩阵作为权重去乘以每个类别的属性均值,得到最终的填充数据.在UCI数据实验中,将FCM填充算法与k近邻（KNN）填充算法作对比分析,结果表明,FCM填充得到的均方根误差总体小于KNN填充.     

模糊C-均值聚类算法的改进研究

模糊C-均值聚类算法通过迭代的爬山技术来寻找问题的最优解,是一种局部搜索算法,容易受初始值的影响而陷入局部极小值.遗传算法是一种应用广泛的全局优化算法,是一种与求解问题无关的算法模式,能够有效解决模糊C-均值聚类算法对初始化敏感的问题,利用改进后的遗传算法能更好地解决聚类问题.     

基于模糊C-均值聚类的缺失数据填充方法

针对缺失数据的有效填充问题，提出利用模糊C-均值聚类（FCM）算法的隶属度矩阵作为待填数据的加权权重.首先使用同一属性均值对缺失数据作预填充，再进行FCM以得到每个类别的隶属度矩阵，最后用该矩阵作为权重去乘以每个类别的属性均值，得到最终的填充数据.在UCI数据实验中，将FCM填充算法与k近邻（KNN）填充算法作对比分析，结果表明，FCM填充得到的均方根误差总体小于KNN填充.     

一种基于黑洞算法的模糊C均值文本聚类方法

FCM算法应用于文本聚类时,由于初始聚类中心点选择的随机性,以及容易陷入局部最优的问题,导致文本聚类效果较差.为了提高FCM算法的聚类精度,提出了采用黑洞算法寻找FCM最优初始聚类中心的方法.黑洞算法是一种启发式优化方法,在FCM初始聚类中心寻优的过程中,始终保持黑洞为全局最优解,最终发现FCM的最优初始聚类中心.实验结果表明,基于黑洞算法的FCM文本聚类方法可以解决FCM算法对初始中心点敏感和容易陷入局部最优的问题,聚类精度明显提高.     

基于视觉感知的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法对结构复杂图像分割效果不理想的问题,提出一种基于视觉感知的模糊C均值聚类算法.首先,在分析视皮层神经元感受野性质的基础上,建立视神经元细胞响应函数来计算图像的结构特征.其次,定义一种斜坡函数从仿生学的角度来模拟人眼对相对亮度变化的感知,用来计算图像中像素点与聚类中心点之间的差异.所提模型充分考虑了邻域刺激对中心神经元影响的方向性、位置相对性和周期性,比较精确地描述了图像的结构信息,有效地抑制了噪声和复杂纹理的干扰.实验结果表明,本文算法克服了传统模糊C均值聚类算法的缺点,实现了具有复杂背景图像的精确分割.