混凝土结构耐久性的模糊评估方法研究

介绍了模糊评估方法的基本原理，结合混凝土结构耐久性破坏的特点，提出了用于混凝土结构耐久性的模糊评估的实用方法，通过工程实例对该方法的实用性进行了验证。     

混凝土结构耐久性模糊综合评估

混凝土结构耐久性是当前结构工程领域面临的重要问题.本文对影响混凝土结构耐久性的主要因素进行了分析,并应用模糊数学原理,建立了混凝土结构耐久性模糊综合评估模型.最后举例说明了本文建议方法的应用.     

预应力混凝土梁桥结构耐久性多级模糊综合评估

综合运用了混凝土结构理论、模糊数学理论及结构检测技术等基本理论和方法,对预应力混凝土梁桥结构耐久性评估这一重要课题开展了相关研究.系统分析了影响预应力混凝土结构耐久性的主要因素,提出了基于模糊综合评判理论的预应力混凝土梁桥结构耐久性评估系统,实现了在役梁桥结构基于检测的耐久性多级模糊综合评估.结合工程实例,验证了评估方法的可行性.     

基于多语义文本表示的自适应模糊聚类算法

由于词语的多语义问题和传统的文本表示与聚类过程相互独立的问题,导致文本聚类准确率较低。针对上述问题提出一种基于多语义文本表示的自适应模糊C-均值(Multi-semanticSrepresentationSbasedSadaptiveSfuzzySC-means, MSR-AFCM)聚类算法。通过将词语软聚类划分成多个词簇构建多个语义空间,将语义空间个数作为文本初始聚类数目,利用词语的语义隶属度计算每个文本属于文本空间的语义隶属度,并以此为对隶属度进行初始化。在算法运行过程中,根据更新的文本语义隶属度和文本分布状况,逐步剔除冗余的文本空间,以达到优化聚类数目的目标。实验结果表明,MSR-AFCM算法相较于传统的聚类算法有更高的准确率和兰德系数,验证了算法的有效性。     

模糊聚类算法的优化设计

文章阐述了模糊C-均值聚类算法(FCM)原理及存在的缺点,通过将粒子群优化算法思想应用到模糊聚类算法中,对模糊聚类算法进行了优化设计.实验证明,改进的算法具有较好的全局最优解,克服了传统模糊C聚类算法的不足,聚类效果优于单一使用FCM算法.     

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.     

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。     

一种改进的模糊聚类算法研究

本文研究了模糊聚类方法,针对模糊C-均值(Fuzzy C-means Method,FCM)算法的不足,提出新的初始化算法方法,将其应于模糊聚类数目的初始化,结合近似K中心对FCM算法进行改进。实验表明,改进后的FCM算法要有效避免了聚类结果的局部最优,有较好的抗噪能力,从而提高模糊聚类性能和可靠性。     

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．     

新课程改革以来中学生物学教学研究的文献计量学分析

空间聚类是空间数据挖掘和知识发现的的主要方法之一."基于模糊C均值的空间聚类方法"可以广泛地应用到对空间数据挖掘和知识发现中的分类分级研究.该方法的基奉思想是:首先,设定聚类数目和模糊度常数,并初始化各个聚类中心,每一个数据点按照一定的模糊隶属度隶属于某一聚类中心;然后,逐步进行循环迭代.改变目标函数值以及各个隶属度,并决定新一级聚类中心;最后,当日标函数收敛或者数据点的隶属度保持恒定时,就得到了输入数据的最终聚类中心,从而完成了模糊聚类划分.该文给出了该方法的实现步骤,并以实例验证了方法的可行性和科学性,取得了很好的效果.     

基于遗传算法的模糊聚类方法

针对模糊c 均值算法容易收敛于局部极小点的缺陷 ,将遗传算法应用于模糊c 均值算法的优化计算中 .算法采用实数编码 ,提高了试验精度 .实验证明基于遗传算法的模糊聚类方法能够在一定程度上克服初值的影响 ,跳出局部极小点 ,在大样本的聚类方面有较大的优势 .     

基于MATLAB的模糊聚类分析及应用

将MATLAB应用于模糊聚类分析,给出求解模糊相似矩阵和传递闭包的算法.     

基于模糊哈希特征表示的恶意软件聚类方法

目前,每年被拦截到的新型恶意软件变种数已达千万级别,在线恶意软件仓库Virus Share上存储的未分类的恶意软件数量也超过了2700万.将恶意软件按一定的行为模式进行聚类,不仅使新型攻击更易被检测出来,也有助于及时获取恶意软件的发展态势并做出防范措施.因此提出了一种高效的恶意软件聚类方法,对恶意样本进行动态分析并筛选出包括导入、导出函数、软件字符串、运行时资源访问记录以及系统API调用序列等特征,然后将这些特征转换为模糊哈希,选用CFSFDP聚类算法对恶意软件样本进行聚类.并将聚类个数、准确率、召回率、调和平均值以及熵作为聚类效果的外部评估指标,将簇内紧密度以及簇间区分度作为内部评估指标,实验结果表明,与Symantec和ESET-NOD32的分类结果相比,本文提出的方法的聚类家族个数与人工标记的数量最为接近,调和平均值分别提升11.632%,2.41%.     

基于模糊聚类规则的网络性能分析方法

利用模糊聚类方法对网络性能进行分析,解决了网络性能分析数据自动聚类分析问题.重点探讨了网络性能分析数据的数据模型的建立和聚类过程,以及根据隶属度函数确立了数据对象的隶属关系,并给出了一个具体的模糊聚类算法.     

A dynamic fuzzy clustering method based on genetic algorithm

A dynamic fuzzy clustering method is presented based on the genetic algorithm. By calculating the fuzzy dissimilarity between samples the essential associations among samples are modeled factually. The fuzzy dissimilarity between two samples is mapped into their Euclidean distance, that is, the high dimensional samples are mapped into the two-dimensional plane. The mapping is optimized globally by the genetic algorithm, which adjusts the coordinates of each sample, and thus the Euclidean distance, to approximate to the fuzzy dissimilarity between samples gradually. A key advantage of the proposed method is that the clustering is independent of the space distribution of input samples, which improves the flexibility and visualization. This method possesses characteristics of a faster convergence rate and more exact clustering than some typical clustering algorithms. Simulated experiments show the feasibility and availability of the proposed method.     

基于gλ模糊测度的加权模糊聚类方法及其应用

文章从传统的目标函数聚类方法的思想出发,在基于gλ模糊测度的聚类方法基础上,提出基于gλ模糊测度的加权模糊聚类方法,并给出基于统计特性的权值计算方法;分别利用图像的一维灰度特征与一维灰度直方图加权和二维灰度特征与二维灰度直方图加权,将2种加权的模糊聚类方法应用于图像分割;分别给出带有强高斯白噪声灰度图像和强黑白像素点噪声灰度图像的加权前后分割结果比较。     

一种基于自适应模糊聚类的高效图像索引方法

通过对模糊C均值聚类算法进行分析评价,提出了一种高效的自适应图像数据聚类方法,该方法采用曲线的多项式拟合技术自动获取随数据分布动态变化的阈值,改进后的算法克服了模糊C-均值聚类对聚类中心的敏感性以及聚类的局部性,并在此基础上建立了相应的索引机制.仿真实验表明,自适应模糊聚类索引大大提高了检索性能.     

基于模糊聚类算法的多配送中心选址优化方法

为了优化二级设施物流网络中多配送中心的选址操作,提取了影响配送中心选址的主要因素,建立了一种综合评价指标体系.首先,将语言变量值用三角模糊数表示,对备选配送中心进行综合评价；然后,采用区间数优度函数法将二级准则指标集成到一级准则指标上,以集成后的方案评价指标值作为模糊聚类算法的输入进行聚类操作,并设计了聚类有效性指标以用于判断聚类结果合理性；最后,应用TOPSIS方法对各类内的备选址进行排序,以确定选址位置及数量.实例验证表明,当隶属度数值取0.740 2时,得到最小的聚类有效性指标为2.43.依据该操作可将备选配送中心分成4类进行逐类选址,选址结果合理且较其他方法更具有优越性.因此,该方法能够更有效地解决多配送中心选址问题.     

基于MATLAB的转台模糊自适应控制器设计

针对转台液压伺服系统的特点,采用模糊自适应控制可以获得满意的控制性能.对所提出的转台模糊自适应控制器,采用MATLAB模糊逻辑工具箱与编程相结合的方法进行设计,编写了用于控制程序的模糊控制查询表通用计算程序.应用表明,这种方法简单、高效.实验结果证明,所设计的模糊自适应控制器有效地提高了转台控制精度.