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。     

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PSO的模糊C均值聚类算法

在分析模糊C均值聚类算法存在不足的基础上,提出了一种新的聚类算法:基于粒子群的模糊C均值聚类算法.该算法利用粒子群强大的全局寻优能力,不仅克服了传统的模糊C均值聚类算法对初始值敏感、噪声数据敏感、易陷人局部最优的问题,而且有较快的收敛速度.试验证明,这种算法是一种很有潜力的模糊聚类算法.     

基于模糊C均值聚类的工业企业经济效益评价

基于模糊C均值聚类算法,以安徽省的16个城市为研究对象,通过Matlab软件进行求解分析,对安徽省工业企业的经济效益进行了评价.得出的结论是:合肥市和芜湖市企业经济效益较好,滁州市和安庆市企业经济效益属于中等水平,其余城市属于较差水平.同时,对评价结果进行了分析,在此基础上提出了合理的政策性建议.最后,对模糊C均值聚类算法提出了不断优化和拓展应用到其它领域的设想.     

基于模糊C均值地震属性聚类的沉积相分析

对于油气田深层和新区的勘探,常会由于未钻遇目的层或探井少而缺乏有效的岩心和测、录井等基础资料,给沉积相分析的准确性造成一定影响,为此提出基于模糊C均值地震属性聚类的沉积相分析方法。以孤北洼陷沙四上亚段为例,采用模糊C均值属性聚类得到地震相图,并结合地质基础资料确定沉积相类型,赋予每种地震相准确的沉积意义,进一步分析沉积体系展布规律。结果表明:孤北洼陷沙四上亚段主要发育三角洲、扇三角洲及湖相3种沉积相;利用本方法分析沉积相时应注意充分考虑地震属性优化与如何正确赋予地震相准确沉积意义这两个问题;本方法遵循属性聚类控面,岩心测井控点的思想,为深层和新区的沉积相分析提供可靠的依据,是一种切实可行、客观准确的新方法。     

基于遗传算法的直觉模糊C均值聚类算法

 针对一般直觉模糊C均值聚类算法在寻优过程中易陷入局部最优解的问题,利用遗传算法具备全局寻优的优点,提出了一种基于遗传算法的直觉模糊C均值聚类算法。在该算法中聚类中心为直觉模糊数,这使得遗传过程中个体信息变得复杂,进而增大了约束问题的处理难度。本文对产生的个体采用适时分段的归一化方法,很好地解决了该问题。仿真结果表明该算法所得聚类结果不仅准确而且更为细致。     

模糊C均值聚类算法的改进研究

模糊C均值聚类算法（FCM）是一种比较有代表性的模糊聚类算法,主要是通过迭代更新聚类中心和隶属度矩阵,使目标函数值达到最小.FCM算法还有很多缺陷和不足,其中最主要的就是选取不同的初始中心,会得到不同的聚类结果,影响到聚类的稳定性和准确率.本文对要聚类的数据集采用数据分区技术进行预处理,根据物质质心的定义及质心运动原理...     

一种基于模糊C均值聚类的图像区域分割方法

提出一种基于模糊C均值聚类的彩色图像区域分割方法。该方法首先选用适当的彩色空间对图像中的每个像素抽取颜色、纹理及空间位置等综合特征;然后,利用模糊C均值聚类方法进行聚类,利用提出的确定最佳聚类簇数的方法,确定聚类簇数、中心等参数;根据每个像素的隶属函度,将像素初步划归不同的组,利用连接原理对图像区域进一步分割,并提供了图像描述特征。实验结果表明,该方法分割效果很好。     

基于核函数的模糊C均值聚类算法

通过引入Mercer核,把输入空间的样本映射到高维特征空间,实现了对样本在特征空间的优化,使各类样本之间的差别增大,从而较好地实现了对差别微弱的样本类之间的聚类．仿真实验的结果证实了该方法的可行性和有效性．     

一种基于核的模糊聚类算法

结合核技术与改进的模糊c均值算法聚类准则提出一 种基于核的模糊聚类算法. 通过引入核函数, 样本点被非线性变换映射到高维特征空间进行聚类, 提高了聚类性能. 同时, 算法改进了模糊c-均值聚类模型中的概率型约束条件, 使其对噪声和野值点具有较好的鲁棒性. 在真实数据和人造数据上与常用聚类算法进行了对比实验, 结果表明该算法具有较低的时间、 空间复杂度与较好的聚类性能.     

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.     

一种结合模糊C均值聚类的车道标识线识别方法

在道路图像中,为了得到较理想的车道标识线的边缘,设计了一种车道标识线识别方法。利用图像中的边界信息、车道标识线边界的角度和灰度等特征,结合模糊C均值聚类提取车道标识线的边界。利用Hough变换、车道标识线边界的间断性实现车道标识线定位。实验结果表明该方法具有较好的准确性。     

基于核的模糊c均值聚类算法的收敛性定理

利用Zangwill收敛性定理, 证明了基于核的模糊c均值聚类算法(KFCM)的收敛性. 结果表明, 当核函数在给定数据集上诱导的距离矩阵满足一定条件时, KFCM算法产生的迭代序列收敛或至少存在一个子序列收敛于KFCM聚类模型目标函数的局部极小值点或鞍点.     

基于GFCM聚类算法的飞机故障诊断方法

为解决FCM算法对初始值敏感而易于陷入局部极小点的问题,针对FCM算法应用于系统原位测试时小数据量特点,提出了一种增量方式全局最优模糊c均值算法,进行了收敛速度优化并给出了算法步骤,机载武器系统信息通道原位故障诊断实验验证了此算法在小数据量情况下可以较好地解决FCM算法收敛局部最优的问题。     

川西坳陷上侏罗统蓬莱镇组成岩相研究

通过对铸体薄片、扫描电镜、岩心等资料观察分析,认为川西坳陷各地区蓬莱镇组储层砂岩特征及成岩相类型略有不同,蓬莱镇组成岩相展布有所差异,其中马井地区储层岩石类型以细粒岩屑砂岩为主,为钙质、伊利石、石英胶结次生孔发育相;新都地区岩石粒度较细主要为粗粉砂-细粒岩屑砂岩、岩屑石英砂岩,为钙质、石英胶结次生孔发育相,而钙质胶结次生孔发育相,主要在丰谷、中江地区及马井地区发育。     

利用测井资料识别沉积微相方法研究

以关键井沉积微相分析为基础,将测井学同地质、现代数学相结合,从测井资料中提取反映各种微相的测井特征参数,并应用一套多元统计分析方法,建立各种沉积微相的判别模式,研究开发一套软件系统,实现计算机根据测井资料自动、连续地分析判别陆相地层沉积微相。应用该软件对某油田西区的十几口井的测井资料进行处理,并绘制出沉积微相平面图。     

饶阳凹陷留西地区馆陶组沉积相研究

以岩心观察、测井曲线分析以及室内试验分析为基础,开展单井相、测井相、平面相等分析,对研究区馆陶组沉积微相类型、展布特征及其演化规律进行了系统全面的研究.研究表明:研究区以辫状河和曲流河沉积为主,主要发育心滩、道间滩地、道间洼地、边滩、天然堤、决口扇、河漫滩等沉积微相类型;受基准面升降与沉积物供应的作用,该区河流相砂体自下而上演化大致经历了辫状河繁盛发育期、辫-曲共存发育期、曲流河繁盛发育期以及辫状河发育期4个阶段.     

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.     

基于半监督模糊聚类的黄瓜霜霉病受害程度识别研究

通过定义一种新的半监督模糊聚类算法,提高聚类算法的运行效率和可解释性,结合Fisher线性判别分析,对黄瓜霜霉病的受害程度进行识别研究.针对7个关于叶片色调信息的统计特征,利用判别分析提取出2个主分量.结合一部分叶片的类别属性,对所有叶片的这2个主分量,进行半监督聚类分析.结果表明,对于类别属性已知的叶片,聚类结果与已知类别的一致率达100%,而对于类别未知的数据,一致率也达到95%以上.