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 .     

基于模糊聚类的绿色工艺评价样本分类方法

针对绿色工艺评价样本具有不确定性、多维性以及量纲差异大的特点,为实现样本的合理分类,提出一种基于核的模糊可能性聚类新算法.该方法将核模糊聚类算法、可能性聚类算法和减法聚类算法相结合,以提高聚类的准确率;使用聚类有效性指标作为分类条件,自适应确定最佳分类数.仿真实验结果表明,该算法具有较好的有效性和鲁棒性,并将该算法运用在绿色工艺评价样本分类中,得到了较好的分类效果,验证了算法的实用性.     

基于蚁群聚类算法的文本模糊聚类方法

针对模糊C-均值本文提出将基于蚁群算法的模糊聚类算法应用于文本聚类中,聚类采用二级结构,蚁群算法(ACA)作为一级结构,模糊C-均值聚类FCM用于二级结构。将此算法对文本集合进行聚类实验,并用分离系数、分离熵来判断模糊划分的效果,实验结果表明,与FCM相比,该算法具有较好的聚类效果。     

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．     

可重构制造系统生产能力扩展性重构方法

生产能力的缩放性设计是可重构制造系统(RMS)的主要研究内容之一.针对缺乏具有可操作性的生产能力重构方法的问题,提出了具有动态特性的约束RMS生产能力扩展性重构方法.通过分析生产能力缩放性原理,给出实现生产能力重构的3种基本方法.在给定RMS约束模型的基础上,通过建立系统成本模型、生产线平滑指数模型生成RMS生产能力扩展性设计的综合模型,并针对模型特点,提出了约束RMS生产能力扩展性设计的具体实现方法.最后通过实例验证了该方法的实用性和有效性.     

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.     

基于模糊关系传递闭包的聚类方法

根据数据之间的相似关系,构造了基于模糊相似关系传递闭包的聚类方法.该方法用数据之间的距离定义模糊相似关系,利用模糊关系的合成算子,构造该关系的传递闭包,该传递闭包是等价关系.以等价类为聚类.实验结果表明该聚类方法可得到与传统K-均值方法相同的聚类结果.     

基于Vague集的模糊聚类方法研究

引入Vague集(值)的距离概念及Vague集(值)的贴近度概念,并证明了这一新的贴近度的性质.利用此贴近度概念给出了基于Vague集的模糊聚类方法,这一方法对于数据挖掘研究有很好的参考价值.     

基于相似度加权的模糊聚类方法

模糊聚类分析主要用于研究样本的分类问题.在引入加权相似系数和加权距离系数的计算公式的基础上,提出了一种既能考虑到样本之间的值贴近程度,又能考虑到样本之间的形贴近程度的改进统计量-相似度,用相似度矩阵替代传统的相似矩阵,得到了模糊聚类分析方法的改进.实验结果表明改进的模糊聚类分析方法是有效的.     

制造单元的成组聚类及重构研究

单件、中小批量产品的生产是当前制造企业的主要生产类型。采用零件的相似性原则、聚类计算方法和特征编码系统,分析零件组的工艺相似性,并建立成组生产单元。最后对已有的成组生产单元进行产能分析,负荷均衡和优化,获得了成组生产单元重构的条件和途径。     

基于范数的多维数据模糊聚类方法

根据多维数据间相似度的定义,阐述了数据相似度与向量范数之间的关系,提出了一种基于范数的多维数据模糊聚类方法·该方法把每一个多维数据看做一个多维向量,利用与向量有关的范数对其中的数据进行排序,得到一个近似聚类族解·同理,对每一个近似聚类使用另一个范数做进一步分解,求解多维数据模糊聚类的近似解·最后,对得到的每一个近似聚类使用传统方法求出准确聚类·使用该方法不需建立模糊相似关系即可进行多维数据的近似聚类,总共所需访问数据库的次数也较小,因此具有较好的性能,特别适合于针对大型数据库的聚类·     

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。     

基于图文法的可重构机床配置规划方法

为提高制造系统的快速结构配置规划响应速度,提出了基于图文法的可重构机床配置规划方法.使用图文法直观而形像地刻画动态体系结构的配置行为,利用基于图文法的平行模块配置技术,实现了体系结构图模型在具体系统配置规划中的物理实施,并使得图文法模型的图转换操作可以自动映射到实际配置系统的动态配置上.全面表达了可重构机床在配置规划中的相关特征和目标任务的对应变化,实现了平行模块配置规划技术.通过实例验证了该方法.     

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。     

基于DCFCM模糊聚类的入侵检测方法研究

作为一种主动的信息安全保障措施,入侵检测技术有效地弥补了传统安全保护机制所不能解决的问题.先进的检测算法是入侵检测研究的关键技术.首先提出新的相似度函数Dsim(),有效地解决了高维空间聚类选维和降维问题,实现了高效的聚类;接着将Dsim()与近似K-medians算法相结合,提出了新的模糊聚类算法----DCFCM,并将其用于入侵检测.解决了由尖锐边界、孤立点所带来的误报警和漏报警问题,实现了对异常行为的检测.仿真实验结果表明,该系统对网络正常数据和异常数据聚类,进行动态数据分析,实现异常检测的思想是有效的.在网络入侵数据检测中,DCFCM算法相对于传统的FCM算法有较高的检测率和较低的误警率.     

基于模糊聚类方法的海工结构耐久性评估

考虑海工结构耐久性评估的模糊性特点,提出一种新的耐久性评估方法.基于模糊数学原理对待估样本进行聚类分析,利用MATLAB模糊工具箱实现对海工构件耐久性的模糊评估;建立样本对于类别的不确定性描述,给出每个样本隶属于某一聚类中心的模糊隶属度.结果表明:采用的模糊聚类方法避免了传统硬划分对构件耐久性评估的不合理性,符合客观实际;基于软划分的模糊c-均值聚类的MATLAB编程法避免了主观因素对评估结果的影响,可对多个样本及多个评价指标的待评估事物进行模糊聚类分析,评估结果形象且动态反映了样本的耐久性状况.     

基于模糊聚类的刀具磨损量在线监测方法

研究在加工过程中刀具磨损量实时监测和预报。针对神经网络在监测刀具磨损量中存在的缺点,在选择合适的模糊聚类标准样本的基础上,利用模糊聚类方法,加以适当推理。实验分析表明,该方法在刀具磨损量在线监测中具有较好的容错性和可分析性。在标准样本合适的条件下,利用模糊聚类方法能够正确地进行在线监测和预报刀具磨损量。     

基于模糊聚类的区域变电站节电划分方法

区域变电站具有数目众多、类型多样、线损构成及节电特性复杂的特点。为提升区域变电站节电研究效率,实现区域变电站节电特性的科学划分,文中提出了一种基于模糊c-均值聚类(FCM)的变电站节电划分的方法.首先,设计一套变电站节电划分综合指标体系,包括涵盖变电站主变容量、主变台数等基本参数的基本属性指标子体系和涵盖输送电量、站用电量等电气参数的电气属性指标子体系;其次,依据各指标对变电站的损耗及其节电特性的影响程度,应用层次分析法(AHP)确定各指标权重,建立AHP-FCM的变电站节电划分模型;然后,分别应用所设计的节电划分综合指标体系、基本属性指标子体系和电气属性指标子体系从3个不同的角度运用AHP-FCM实现区域变电站的划分,通过对3种节电划分结果及其聚类中心矩阵分析研究,获得对各类变电站损耗及其综合节电特性的深入认识,为变电站后续的研究提供参考依据和重要指导;最后,以某区域90个变电站的实际数据进行实例分析,验证了所提方法的实用性和有效性.     

基于中心定位算子遗传算法的模糊聚类方法

针对聚类算法易陷入局部优化的缺点,将中心定位算子遗传算法与模糊聚类方法结合,通过遗传算法的全局寻优特点弥补聚类算法的不足。算法对样本进行降维预处理,提高了算法的效率和准确性。