基于PSO-FCM算法的同调发电机识别

针对同调动态等值法中的同调发电机分群问题,提出了基于粒子群优化(PSO)的模糊c均值聚类(FCM)算法来识别同调发电机.该算法将聚类中心数作为粒子进行编码,利用粒子群优化的并行性和全局搜索能力,通过不断更新粒子的速度和位置实现寻优,克服了模糊c均值聚类对初值的依赖和易陷入局部极值的缺点.文中还构造了聚类有效性函数来进行聚类效果的评价.IEEE10机39节点系统仿真表明,该算法具有快速、准确、简单、易实现的特点,有效解决了同调发电机的识别问题,可用于电力系统不同运行方式下同调发电机的分群.     

FCM聚类算法与改进层次聚类算法的结合

模糊c-均值聚类算法(fuzzy C-means 简称FCM)和层次聚类算法是两种非常重要的聚类算法.由于FCM算法对初始聚类中心敏感,并且需要人为确定聚类类别数,这样收敛结果易陷入局部最优解.通过对这两种聚类算法的分析,首先对传统的凝聚层次聚类算法提出了改进,然后用改进的凝聚层次聚类算法得到最佳聚类数和初始聚类中心,最后用FCM算法进行再次聚类,以此得到更好的聚类结果并且减少了执行时间和迭代次数.     

基于粒子群优化的核模糊属性c-均值聚类算法

为克服核模糊属性c-均值聚类算法易陷入局部最优解的缺点,提出一种新的基于粒子群优化的核模糊属性c-均值聚类算法.该算法根据核模糊属性c-均值聚类准则设计适应度函数,利用粒子群优化算法对聚类中心进行优化,在粒子迭代进化过程中采用动态调整学习因子,提高算法的优化性能.实验表明,本文算法优于单一使用核模糊属性c-均值聚类算法和基于粒子群优化的核模糊c-均值聚类算法,也优于目前常见的典型聚类算法.     

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.     

基于人工免疫粒子群优化算法的动态聚类分析

模糊C-均值聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小值。将粒子群优化算法与模糊G-均值聚类算法相结合,提出一种新颖的动态聚类算法。该算法利用人工免疫思想改进粒子群优化过程,在很大程度上避免了粒子群算法和聚类算法早熟现象的发生,全局搜索能力和局部搜索能力优于同类算法。利用聚类理论中的经验规则kmax≤√n确定聚类数k的搜索范围,在最优粒子基础上进化新一级种群,该方案可有效提高算法的收敛速度。两组数据的仿真实验表明,新算法优于传统模糊C-均值聚类算法,具有收敛速度快和解的精度高的特点。     

基于粒子群聚类算法的大坝安全监控模型

将粒子群算法与模糊聚类算法相结合,建立了基于粒子群聚类算法的大坝安全监控模型.该算法将分类矩阵作为粒子的编码形式,依据粒子的个体极值和全局极值,充分利用正反馈计算信息,自适应性地确定模糊分类矩阵和聚类中心.工程算例表明:粒子群聚类算法进一步提高了聚类算法的区间预报能力;对于高维优化问题,粒子的搜索过程比较复杂,该算法的收敛速度较慢.     

对犯罪网络的模糊层次聚类分析

将模糊处理技术与层次聚类算法相结合运用于犯罪网络分析,提出一种新的基于模糊层次聚类算法的犯罪网络分析方法.基于"9.11"事件数据集的实验结果表明,该方法在划分网络的同时,能够找到类属具有模糊性的成员,从而为打击犯罪提供有益的帮助.     

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.     

基于粒子群优化的目标分类算法

定义一个确定聚类数K和初始数据中心的算法,将由算法得到的初始数据中心作为初始粒子,用粒子群优化算法寻优,获得最优数据中心;使用模糊K-Means算法,采用最优数据中心进行聚类.在UCI数据集上的实验结果表明,算法能准确实现分类,具有较强的全局寻优能力和较快的收敛能力,寻优时间较少,能有效地解决目标分类问题.     

一种基于粒子群的模糊聚类图像分割算法

针对图像分割特征具有交叉重叠现象、其类属的划分存在不确定性的分割问题,模糊聚类分割算法具有较强的优势,但其速度慢且容易陷入局部最优以及对初始值的设置敏感等问题.根据粒子群优化算法具有全局寻优能力,同时还具有较强的局部寻优能力,能更快收敛于最优解的特点,提出了一种基于粒子群的模糊聚类分割算法.实验证明,该算法相比传统的模糊聚类分割算法,具有更快的收敛速度和更高的分割精度.