回采工作面瓦斯涌出量的熵权均值属性测度模型及其应用

基于未确知测度理论,建立回采工作面瓦斯涌出量的均值属性测度聚类预测模型.模型以样本均值为聚类中心,以熵权确定评价指标测度的权重,通过计算样本熵权综合测度与所属类别目标均值乘积之和获得瓦斯涌出量的预测值.利用实测的20组数据作为训练样本建立预测模型,并对校本进行逐一检验.研究结果表明:瓦斯涌出量预测值与实测值的相对误差不超过5％,能满足工程需要;与支持向量机(SVM)工具的验算相比,易于为现场的工程技术人员所掌握.     

鲁棒最小二乘支持向量机及其在软测量中的应用

针对最小二乘支持向量机在利用产生于工业现场的非理想数据集进行建模预测时,稀疏化模型鲁棒性差的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类和密度加权的稀疏化方法.首先通过模糊C均值聚类将训练样本划分为若干个子类;然后计算每个子类中各样本的可能贡献度,依次从每个子类中选取具有最大可能贡献度的样本作为支持向量;最后更新每个样本的可能贡献度,继续从各个子集中增选支持向量,直至稀疏化后的模型性能满足要求.仿真结果和磨机负荷实际应用表明,该方法能够兼顾模型在整体样本集和各工况子集上的性能,在实现模型稀疏化的同时,能够显著改善最小二乘支持向量机模型的鲁棒性.     

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．     

基于改进最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测

在系统分析武器装备备件预测方法研究现状和导弹备件消耗特点的基础上,提出把粗糙集、熵权法、自适应粒子群优化算法与加权最小二乘支持向量机的组合预测模型应用于导弹备件消耗预测的构想。首先阐述了粗糙集、信息熵、自适应粒子群优化算法和加权最小二乘支持机的基本原理,并改进了自适应粒子群优化算法的搜索方式和最小二乘支持向量机的加权方法;然后建立了基于粗糙集、熵权法和自适应粒子群优化加权最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测模型,并分析了其实现过程。实例结果表明,所建立的组合预测模型在进行导弹备件消耗预测时具有较高的精度和重要的实用价值。     

基于偏最小二乘回归的焦炭热性质非线性预测模型

针对基于煤质指标预测焦炭热性质建模过程中易出现的多重共线性问题,提出应用偏最小二乘回归对焦炭热性质进行预测的建模思路.考虑到煤质指标与焦炭热性质之间复杂的非线性关系,采用拟线性化处理的方法,将煤质指标的一次效应、二次效应及交互效应作为模型输入,建立焦炭热性质预测的偏最小二乘回归模型;基于拟线性化处理的非线性偏最小二乘回归和线性偏最小二乘回归对焦炭热性质预测实例进行分析.研究结果表明:基于偏最小二乘回归方法建立的焦炭热性质预测模型是有效可行的:非线性偏最小二乘回归模型的预测精度明显比线性偏最小二乘回归模犁的预测精度高.     

基于改进的模糊聚类的RBF网络的设计

通过减法聚类与模糊c-均值聚类相结合的方法确定RBF网络隐层数据中心,用最小二乘法训练RBF网络的输出权向量,最后通过函数逼近的仿真实验来说明文中的聚类方法较以前的其它聚类方法效果更好更稳定。     

球磨机制粉过程煤粉粒度FCM-SVRs软测量建模

根据多个模型相加可以提高整体预测精度和鲁棒性的思想,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)算法的煤粉粒度多最小二乘支持向量机回归(MLS-SVRs)软测量模型.采用变长度染色体的遗传算法同时优化模糊聚类数和聚类中心,每种聚类子集用LS-SVRs进行局部模型的建立和训练,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软测量结果.仿真结果表明该软测量模型具有更好的泛化结果和预测精度,可以满足煤粉制备过程实时控制的在线软测量要求.     

模糊均值聚类和最小二乘支持向量机相融合在遥感图像分类中的应用

为了提高遥感图像分类精度,提出一种模糊均值聚类(FCM)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相融合的遥感图像分类方法(FCM-LSSVM).首先对遥感图像样本进行模糊均值聚类,得到隶属度矩阵,然后根据隶属度矩阵选择遥感图像的训练样本,最后将训练样本输入到最小二乘支持向量机进行学习,并采用粒子群优化最小二乘支持向量机参数,建立遥感图像分类模型.通过仿真实验对算法性能进行测试,结果表明FCM-LSSVM提高了遥感图像分类效率和分类精度.     

基于优化模糊C均值聚类选取相似日的燃气负荷预测

针对短期负荷预测方法中传统的模糊C均值(FCM)聚类容易陷入局部最优和对初始聚类中心敏感的问题,提出利用粒子群优化(PSO)算法的全局搜索特性来优化此缺点.通过优化的FCM聚类来选取与预测日相似的日期作为支持向量机的训练样本,既强化了训练样本的数据规律,又保证数据特征的一致性.实验结果表明,优化预测模型的预测精度优于BP神经网络和支持向量机算法.     

突发自然灾害综合评价方法

选取2008年汶川地震中各市县的死亡人数、受伤人数、房屋破坏面积等多项指标,首先利用变异系数法建立各指标的权向量,然后构造相对最小模糊矩阵,对受灾县市灾情评估进行综合评价,最后利用模糊C均值聚类方法对受灾程度进行分类。     

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.     

基于正则化的模糊C-均值聚类算法及其在T-S模糊系统辨识问题中的应用

在模糊C-均值聚类问题目标函数中使用正则化泛函,将聚类中心解的误差指标引入到模糊聚类的目标函数中,构造出新的模糊C-均值聚类算法RBFCM(Regularization based Fuzzy C-means)算法.算法RBFCM不仅具有较高的聚类精度,且计算结果具有更好的稳定性.进一步,将此RBFCM算法应用于基于T-S模糊模型的系统辨识问题.由于RBFCM算法优化了模糊系统的输入空间划分,提高了隶属度函数的精度,使得后继得到的T-S模糊系统辨识精度也有所提高,且系统辨识过程的收敛速度也有所改善.最后,通过对经典IRIS数据集、带有噪声的IRIS数据集的聚类算例和对Box-Jenkins煤气炉数据集进行辨识算例,验证了RBFCM算法的有效性和优越性.     

粒子群优化模糊聚类算法在煤气鼓风机组振动故障诊断的应用

针对模糊C均值聚类算法容易陷入局部极值和对初始值敏感的缺点,提出了一种粒子群优化模糊聚类算法,该算法利用粒子群优化算法寻找最优聚类中心,运用WFCM进行加权模糊聚类,能较大提高聚类的有效性;将该算法应用于煤气鼓风机组振动故障诊断中进行诊断仿真,结果表明:该算法较大提高了故障诊断的正确率。     

基于半监督的模糊C-均值聚类算法

通过将半监督学习的思想引入到模糊C-均值聚类方法中,提出一种基于半监督的模糊C-均值聚类算法,有效解决了模糊C-均值聚类算法随机选取初始聚类中心导致聚类结果局部收敛的问题,能客观获取最佳聚类数目和初始聚类中心.实验结果表明,与传统模糊C-均值聚类算法相比,基于半监督的模糊C-均值算法在一定程度上减少了迭代次数,降低了对初始聚类中心的依赖性.     

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.     

基于自适应差异演化的模糊聚类算法

在聚类分析中,模糊C-均值聚类(FCM)是一种广泛应用的算法,但由于它是基于梯度下降的,本质上是一种局部搜索算法,容易陷入局部极小值,且对初始值很敏感.本文提出一种基于自适应差异演化的模糊聚类算法(FCBADE),该算法利用差异演化良好的全局搜索能力,在全局范围内寻找最优解的近似解,然后由FCM算法在该近似解的周围进行局部搜索,最终得到全局最优解.同时为减少手工设置控制参数对DE算法的影响,采用自适应方式调整DE算法的控制参数.实验结果表明,该算法不仅有效克服了FCM算法易陷入局部极小值的缺点,而且明显地避免了对初始化选值敏感性的问题,也有较快的收敛速度.     

FPCM算法在彩色图像分割中的方法研究

在改进模糊c均值聚类（MFCM）算法基础上提出模糊可能性c均值聚类（FPCM）算法的图像分割方法,并将FPCM算法应用在彩色图像分割过程中．FPCM算法是FCM聚类算法和MFCM算法的扩羼衍生．MFCM算法是通过调整FCM算法的测量距离来减少标签像素受到其他图像像素的影响和在切分中抑制噪声效果来进行约束,从而使得成员变量没有最大约束值．FPCM算法是在MFCM算法基础上进行模糊化,加入了可能性和隶属度两个度量标准．通过彩色图像实验充分表明了FPCM算法在图像分割中的实际效果．     

基于多阶段的模糊C-均值算法的模糊聚类分析研究

对模糊聚类分析算法进行研究,在模糊Ｃ－ 均值算法（ＦＣＭ）的基础上加以改进,将聚类过程分为二个阶段,形成多阶段模糊Ｃ－ 均值算法（ＭＦＣＭ）,使其对Ｉｒｉｓ数据聚类．研究表明：多阶段的模糊Ｃ－ 均值算法比模糊Ｃ－ 均值算法性能优越．     

一种鲁棒的无监督聚类图像分割算法

针对目前基于模糊C-均值聚类图像分割算法的噪声敏感问题, 提出一种基于无监督可能性聚类的自动加权图像分割算法. 该算法先应用均值漂移迭代确定可能性C-均值聚类算法的初始化中心, 利用可能性聚类的模式搜索性质自动确定聚类划分; 然后根据像素间灰度值关系进行图像加权, 通过将加权系数与像素噪声的可能性相关联, 降低噪声对图像分割的影响. 实验结果表明, 相对于基于模糊C-均值聚类的图像分割算法, 该算法不仅取得了较好的分割效果, 而且无监督分割时计算效率更高, 对噪声的鲁棒性更强.     

一种鲁棒的无监督聚类图像分割算法

针对目前基于模糊C-均值聚类图像分割算法的噪声敏感问题, 提出一种基于无监督可能性聚类的自动加权图像分割算法. 该算法先应用均值漂移迭代确定可能性C-均值聚类算法的初始化中心, 利用可能性聚类的模式搜索性质自动确定聚类划分; 然后根据像素间灰度值关系进行图像加权, 通过将加权系数与像素噪声的可能性相关联, 降低噪声对图像分割的影响. 实验结果表明, 相对于基于模糊C-均值聚类的图像分割算法, 该算法不仅取得了较好的分割效果, 而且无监督分割时计算效率更高, 对噪声的鲁棒性更强.