彩色图像分割的FCM预分类核极限学习机方法

在研究聚类算法与极限学习机的基础上实现了一种具有模糊C均值聚类算法(FCM)预分类的核极限学习机(KELM)及其在彩色图像分割中的应用.该算法采用模糊C均值聚类算法预分类训练样本,再提取其图像特征作为特征属性对核极限学习机进行训练产生分类器,进而对彩色图像进行分割.经实验验证,该算法分割彩色图像在分割速度和精度上优于FCM预分类的BP人工神经网络以及FCM预分类的支持向量机,是一种高效的彩色图像分割算方法.     

用于图像分割的非局部空间约束的核FCM算法

图像分割是图像分析、图像理解的前提和关键,其结果直接决定着图像分析和理解的质量.模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类算法是一种常用的图像分割算法.然而,由于经典的FCM算法只考虑像素自身,从而对外围噪声比较敏感.因此,提出了一种改进的用于图像分割的FCM聚类算法.该算法通过利用核方法修改FCA-NLASC算法中的目标函数而实现,即用核距离替代FCA-NLASC中的欧氏距离,相应地得到核FCA-NLASC聚类算法——KNLASC-FCM聚类算法.利用提出的算法分别进行人工合成图像和实际图像的实验结果表明,当图像含有噪声时,与算法FCA-NLASC相比,KNLASC-FCM算法在主观视觉、客观量化两方面的评价中均具有更好的分割性能.     

基于模糊C均值算法的城市快速路交通状态识别

针对城市快速路交通状态划分问题,提出一种改进的模糊C-均值(FCM)算法.为了解决FCM算法对初始聚类中心敏感、聚类前必须对聚类数和模糊加权指数给出恰当赋值等问题.首先采用减法聚类得到最大聚类数及相应的初始聚类中心,然后基于模糊决策的方法优选参数m,最终将聚类有效性函数融入FCM聚类,动态确定交通状态的分类.对上述方法通过Matlab6.5编程得出结果,对比分析表明提出的方法能够提高城市快速路交通流状态的分类效果.     

基于改进模糊C均值聚类算法的云计算入侵检测方法

针对标准模糊C均值聚类算法(FCM)在云计算平台下的入侵检测中存在检测精度不高等问题,提出一种基于目标函数优化模糊C均值聚类算法的云计算入侵检测模型。该模型采用核函数增强FCM算法的寻优能力,根据Mercer核定义优化FCM算法的目标函数,使用拉格朗日数乘法求得聚类中心和隶属度矩阵,有效降低算法的复杂度。研究结果表明:所提出的基于目标函数优化的FCM算法与传统的FCM算法相比,对云计算网络入侵检测的准确率较高,具有更好的收敛性能。     

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。     

基于高斯隶属度的包容性指标模糊聚类算法

基于传统的模糊聚类算法(C-means、FCM),在高斯隶属度函数的基础上给出了包含性指标的定义,提出了基于高斯隶属度的包容性指标模糊聚类算法(fuzzy inclusion-based clustering,FIC)。该方法通过获取高斯隶属度函数的包含性指标,为每个分类确定一个支持距离的半定性矩阵,来保证每个分类到所有数据类的距离和与所有数据类包含度的总和一致。通过UCI中Wine数据集进行了仿真实验,实验结果表明与FCM算法相比较,FIC算法具有更好的有效性和可行性。     

基于核函数的学习算法

论述基于核函数的方法,包括支持向量机的分类、聚类与回归算法,基于核的Fisher判别分析、感知机和主成分分析,介绍学习算法、简化算法和多类分类等研究课题,及基于核函数方法的应用.     

基于FCM-KFDA判别的不平衡数据集分类

不平衡数据的分类是机器学习的热点问题.传统的分类方法在分类时会倾向于多数类而使得分类精度不高.对不平衡数据集的分类,提出一种基于FCM结合KFDA方法,首先采用FCM算法对样本数据进行聚类,将数据聚类后的样本数据映射到特征空间里,再采用KFDA算法对数据进行分类,可以克服不平衡数据对分类性能的影响.对UCI数据集进行仿真实验,结果表明FCM-KFDA算法可以有效地提高数据识别率.     

间歇生产过程配方的模糊聚类方法

针对间歇生产过程的配方缺少定量分析方法，难以用于过程建模和控制策略实施的问题，提出了一种基于类核函数的配方模糊聚类算法．对ISA配方模型进行了简化，建立了配方样本的相似性测度方法；根据配方样本的模式多样性，建立配方类核来代替配方类心，通过最小化所有配方样本到配方类核距离的加权和来对配方进行聚类，从而得到聚类数目及模糊隶属度矩阵．最后对一类间歇蒸发器的配方使用该方法进行模糊聚类，通过和FCM算法的比较验证了该方法的有效性。     

基于加权模糊聚类的污水处理过程故障检测

模糊C均值(FCM)聚类是一种常用的聚类方法,在工业应用时,常因数据的强噪声和非线性导致聚类效果不够理想。提出了一种密度加权、核理论和可能性模糊C均值聚类(PFCM)相结合的聚类方法。该方法采用核函数,将数据映射到线性空间进行聚类分析,消除非线性影响;通过引入点密度概念,加快算法迭代,增强可分性,提高聚类准确率。将该聚类算法用于污水处理过程的故障检测,结果表明该方法不仅能解决非线性问题,而且能有效加快收敛速度。     

PSO高斯诱导核模糊c均值聚类算法*

为了避免陷入梯度法局部极值以提升模糊聚类算法聚类性能,提出PSO高斯诱导核模糊c均值聚类算法(PSO Gauss-induced kernel fuzzy c-means clustering algorithm, PSO-GIKFCM)。首先将高斯核函数应用于模糊c聚类算法(FCM)目标函数,得到高斯核模糊聚类目标函数。然后在高斯核特征空间和输入空间利用梯度法得到两空间聚类中心,将特征空间聚类中心与样本的内积核矩阵代入输入空间聚类中心,从而得到高斯诱导核的聚类中心。最后在解空间利用粒子群算法(PSO)对模糊隶属度进行寻优估计,并结合目标函数和聚类中心构成PSO-GIKFCM参数估计迭代流程。PSO-GIKFCM算法基于粒子群算法保证其收敛性,聚类中心仅为模糊隶属度的函数,PSO生物进化算法在解空间全局寻找优解,且将模糊指标扩展为大于0的情况。通过仿真实验验证了所提出算法的有效性。     

基于模糊C均值聚类和减法聚类结合的图像分割

针对模糊C均值聚类算法(FCM)聚类过程中,初始聚类中心通过随机产生、类别数的确定通过预定义的方式实现的问题,利用减法聚类(SCM)以及聚类有效性函数,实现对FCM聚类过程的聚类中心和聚类类别数自动进行设定,实现了数据的自适应聚类,并将其应用到了CT图像的自动分割中.实验结果表明,该方法是有效的.     

粒子群高斯诱导核模糊C均值聚类算法

为了避免陷入梯度法局部极值以提升模糊聚类算法聚类性能,提出PSO高斯诱导核模糊C均值聚类算法(PSO Gauss-induced kernel fuzzy C-means clustering algorithm,PSO-GIKFCM)。首先将高斯核函数应用于模糊C聚类算法(FCM)目标函数,得到高斯核模糊聚类目标函数。然后在高斯核特征空间和输入空间利用梯度法得到两空间聚类中心,将特征空间聚类中心与样本的内积核矩阵代入输入空间聚类中心,从而得到高斯诱导核的聚类中心。最后在解空间利用粒子群算法(PSO)对模糊隶属度进行寻优估计,并结合目标函数和聚类中心构成PSO-GIKFCM参数估计迭代流程。PSO-GIKFCM算法基于粒子群算法保证其收敛性,聚类中心仅为模糊隶属度的函数,PSO生物进化算法在解空间全局寻找优解,且将模糊指标扩展为大于0的情况。通过仿真实验验证了所提出算法的有效性。     

基于GA和FCM的岩体结构面的混合聚类方法

提出了一种基于遗传算法(GA)和模糊C均值(FCM)算法的岩体结构面混合聚类方法.利用GA的全局搜索性能,求得初始聚类中心:在此基础上利用FCM算法,根据精度要求再作进一步求解.该方法避免了人为划定分类界限的主观性,消除了FCM聚类算法的局部最优的弱点,解决了采用普通遗传算法聚类时搜索速度和聚类精度的矛盾.结合实测数据,对应用该方法进行结构面组识别的步骤、参数选取、分组有效性、优势方位的判定进行了分析和讨论.     

基于BIC准则的图像分割算法

为解决图像分割算法中聚类数必须事先给定,否则无法进行聚类的问题,基于BIC准则建立了图像聚类算法的新型目标函数,提出了一个自动聚类算法.该算法实现了自动聚类,通过求聚类目标函数的最小值,给出聚类数,从而为聚类数的确定提供理论依据.对两幅图像进行实验模拟,实验结果表明,本文算法是有效的,具有普适性.当聚类图像灰度变换比较明显时,本文算法与K-均值、FCM算法聚类效果相同.当聚类图像灰度变换不明显时,本文算法的聚类效果优于K-均值、FCM算法的聚类效果.     

基于PSO的WFCM算法研究及其在医保欺诈行为发现中的应用

【目的】在没有先验知识的前提下,采用基于粒子群优化算法(PSO)的加权模糊C-均值(WFCM)聚类算法,从30多万条记录的医疗保险数据中挖掘出疑似医疗保险欺诈的记录。【方法】首先,引用改进的欧式距离、相似性函数以及交叉熵函数并通过PSO算法极小化交叉熵函数,对属性权重进行分析;其次,选取Calinski-Harabasz(CH)有效性指标,展开聚类有效性的研究;然后,基于数据预处理的结果将数据运用于PSO算法,不断更新得到各属性的权重,并运用聚类有效性评价中的CH有效性指标来动态估计最佳聚类个数,提高FCM聚类的速度;最后,将属性权重和最佳聚类数应用于FCM聚类算法,根据隶属度矩阵聚类得到疑似医疗保险欺诈结果。【结果】基于上述研究方法,本研究根据最后的隶属度矩阵来进行聚类分析。【结论】将优化的权重应用于加权FCM聚类算法与聚类有效性评价,既提高了聚类算法的高效性,又避免了主观评价对分类的影响。     

基因表达数据聚类中模糊核算法的改进

FCM算法在基因表达数据分析中存在噪声点，影响聚类结果，为此提出了一种改进的模糊核聚类算法，通过使用Mercer核把原始数据映射到高雏特征空间，并为特征空间的每个向量分配一个动态权值，分析权值的大小来识别噪声点，得到一个较为理想的聚类结果：实验结果表明，该方法比FCM聚类算法具有更好的聚类效果．     

基于协议分析的并行聚类入侵检测模型

模糊c-均值聚类(FCM)的算法是在硬c-均值算法(HCM)发展而来的,虽然改进了硬c-均值算法的聚类效果,但带来了时间复杂度的增加.提出了一种基于协议分析分类的并行入侵检测模型,根据协议分析将大的数据集进行分类,构成不同的数据集,先对各个数据集进行FCM聚类,然后对每个FCM聚类的结果再次进行FCM聚类,构成并行处理系统.采用协议分析技术结合高速数据包捕捉、协议解析等技术来进行分布式入侵检测,可以提高入侵检测的速度.     

基于核方法的分类型属性数据集模糊聚类算法

针对分类型属性数据的聚类问题．将核方法的思想推广到快速、高效率的模糊c-均值算法,构造了基于核函数的模糊核c-均值聚类算法．该算法通过使用经验核矩阵充分利用了数据间的“相异性”信息,并且避免了模糊k-modes算法中每次迭代均要直接计算类中心的缺点,提高了聚类的精确度和稳定性．同时该算法对模式(类中心)的初始值选择不敏感．时实际的线性可分的和线性不可分的分类型属性数据集的仿真实验证明了该算法的有效性．     

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。