基于PSO-FCM的长输管道泄漏检测方法

为了提高长输管道泄漏检测的准确率,将改进模糊C均值算法应用于长输管道泄漏检测研究.在传统模糊C均值算法的基础上引入粒子群算法,对其寻找聚类中心的迭代过程进行优化,用粒子群算法替代模糊C均值的梯度下降法,以提高模糊C均值算法的聚类效率和准确率.然后分别用所得的基于粒子群优化的模糊C均值聚类模型、传统模糊C均值聚类模型以及...     

基于泛函序列的模糊C均值算法

在模糊C均值算法的基础上,通过对原有算法进行改进,以达到加快聚类速度的目的。提出了一种使用最速下降法来优化模糊C均值算法的方法。从传统的模糊C均值算法中推导出关于聚类中心的泛函迭代序列,并证明了该序列的收敛性,以及该序列收敛到的不动点是目标函数达到的极值点。而后,使用最速下降法加快该序列收敛速度。最终通过实验结果来验证了理论的可行性。在其迭代过程中,对于越偏离理论聚类中心的点,下降趋势比传统模糊C聚类算法就越明显。     

模拟退火聚类算法在结构面产状分组中的应用

鉴于以往的结构面产状分组方法常存在算法复杂、聚类精度差及分组效率低的不足,提出了一种新型的融合模拟退火算法及K-means聚类(SAK)的结构面分组算法,该算法简单易实现.利用模拟退火算法的退火原理,对K-means算法聚类的结构面分组结果进行优化,以期克服K-means算法易受初始聚类中心影响的缺陷.计算机模拟生成的结构面数据的分析表明,所提方法相较于传统K-means算法具有明显优势.将该方法应用于重庆市三环高速公路兴隆隧道实测结构面的分组中,并与已有方法进行对比.结果表明:该方法不仅聚类精度高,而且迭代速度也较快,具有较强的工程实用性.     

一种改进鱼群聚类算法在结构面分组中的应用

针对结构面产状常规分类方法存在的不足,提出一种新型的结构面分类算法.基于K-Means算法的结构面分类,将人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)与K-Means算法相结合,建立了AFSA-RSK结构面分类算法.利用鱼群算法强大的寻优能力,代替K-Means算法对结构面产状聚心集进行搜寻,并通过K-Means算法进行聚类.聚类完成后,选择相应参数指标对聚类效果进行评价.针对存在的问题,对鱼群算法的步长和视野进行修正,提高寻找聚心集的精度,动态地调整了聚类过程.将改进后的AFSA-RSK算法与其他算法进行比较,结果表明在迭代速度、聚类精度以及内存占比上,改进后的AFSA-RSK算法都要更优,更适合在结构面分组方面的应用.     

基于萤火虫算法的岩体结构面优势产状聚类分析

传统的图形分析方法较为粗糙,且主观因素影响较大,因此提出一种基于萤火虫算法的岩体结构面产状数据划分的新方法.用结构面单位法向量表示结构面的产状,通过单位法向量所夹锐角正弦值来衡量结构面间的距离,并建立模糊目标函数,然后运用萤火虫优化算法搜索最优聚类中心,同时确定组间边界.由于萤火虫算法具有出色的全局寻优能力和较快的收敛速度,使得新算法在解决结构面产状划分问题时非常省时高效.最后应用此算法对怒江松塔坝址区平硐实测结构面产状数据进行优势组划分,结果显示,此方法合理有效,优势明显.     

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.     

改进混合蛙跳算法优化的产品族模糊C均值聚类设计方法

研究了基于改进混合蛙跳算法优化的模糊C均值聚类解决模块化产品族设计中产品平台的确定问题.建立了该产品开发过程中的部件关联矩阵,采用变个体长度的混合蛙跳算法同时优化模糊聚类数和聚类中心,求得产品构成部件的最优模糊划分.切断算子和拼接算子用来对个体进行重新组合而形成新个体,采用ISODATA迭代算法进行局部寻优.通过对纸币清分机进行的产品族设计的仿真研究,表明所提方法为产品族模块化设计提供了定量数学分析和快速配置的理论依据.     

改进模糊C均值聚类算法及锂电池配组应用

在锂电池化成管理的智能配组过程中,当处理大规模数据或锂电池结构较复杂时,速度和准确度不高。因此,提出了一种基于遗传算法与密度加权的改进模糊C均值聚类算法。首先,由遗传算法优化得到初始聚类中心。然后,将样本对象的高斯密度函数作为其权值,并采用Xie-Beni有效性指标改进目标函数。将改进的算法通过标准测试数据集Iris和锂电池配组进行实验验证。验证结果表明:本文算法改善了聚类效果,与模糊C均值聚类算法相比,锂电池配组的正确率提高了0.8%,并且计算迭代次数从14次降低到8次。     

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BA的模糊聚类算法研究

模糊C均值聚类具有较广泛的应用,但该聚类算法本身存在容易陷入局部最优、对初始值敏感的缺点．本文提出基于蝙蝠算法与模糊c均值算法相结合的BAFCM聚类算法,并通过数值实验对比,说明BAFCM聚类效果优于FCM、PFA．     

基于改进树种算法的模糊聚类图像分割

元启发式人工智能优化算法应用于模糊聚类图像分割一直是研究热点.树种算法(TSA)是一种比较有效的智能优化算法,但标准TSA中的固定判断参数ST影响算法的收敛速度.为此,提出了随迭代次数逐渐增大的变量,并且将步长因子构造相应的非线性递减函数,使得迭代初期侧重于树种的全局搜索而后期侧重于局部搜索,提高TSA算法收敛的精度和速度.将改进TSA算法用于模糊C均值聚类算法(FCM)聚类中心生成的过程得到基于改进树种算法的模糊聚类(ITSA_FCM),这一举措能有效地避免FCM陷入局部最优.改进的算法具备优异的聚类效果和较快的运行速度.     

基于改进混合蛙跳算法的软测量建模方法

针对混合蛙跳算法的寻优机制在寻优过程中易陷入局部最优和收敛效果不理想的问题,该文提出一种改进的混合蛙跳算法。该算法在更新群中最差个体时同步更新最优个体。更新最差个体步长时引入上一次的移动步长并赋予动态权值。改进算法舍弃了原算法中用随机值代替最差值的做法,引入高斯变异算子对最差个体进行高斯变异,使种群进化更趋合理。将改进的混合蛙跳算法运用到模糊C均值聚类算法的聚类中心优化中,得到最优的聚类中心。利用该聚类中心对样本进行模糊C均值聚类,并用高斯过程回归对各类样本子集分别建立对应的子模型,通过加权得到系统输出。以双酚A生产过程结晶单元为例进行仿真,对装置出口处的苯酚浓度进行软测量建模,获得了较好的实验结果。     

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.     

一种改进的模糊C均值聚类算法

由于现有模糊C-均值聚类算法固有的局限性,本文提出了一种改进的模糊C-均值聚类算法.首先用概率密度函数来确定初始聚类中心点和聚类数,其次用竞争学习思想提出使对手增加抑制因子来修改隶属度得到加快收敛速度的效果,最后提出用一个类内差异与类间差异兼备的新的有效性指标来作为迭代条件的目标函数.通过实验获取参数的最优取值范围,通过与经典模糊C-均值聚类算法的比较,证明了该改进算法不仅加快了收敛速度,而且在聚类结果的质量上有一定程度的提高.     

基于二阶段微粒群优化模糊C-均值算法的模糊聚类分析研究

针对常规动态聚类方法对初始聚类中心的敏感性和容易陷入局部最优的缺点等问题,提出了基于二阶段微粒群优化模糊C-均值算法(TPSOFCM),并将此算法与现有的模糊C-均值聚类算法和基于多阶段的模糊C-均值算法进行比较。该算法对Iris数据进行聚类,计算结果表明:该算法有较好的全局收敛性,不仅能有效地克服传统的模糊C-均值算法易陷入局部最优解的缺点,而且全局收敛能力优于模糊C-均值聚类算法和基于多阶段的模糊C-均值算法。     

基于混沌自适应引力搜索的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)易陷入局部极小值和对初值敏感的缺陷,提出一种基于混沌自适应引力搜索的模糊C均值聚类算法.首先采用自适应的更新粒子速度和混沌优化粒子最优位置的策略,对引力搜索算法进行改进.其次,用改进的引力搜索算法优化FCM的初始聚类中心.在Iris和Wine数据集上的实验表明,该算法具有很强的全局搜索能力,提高了聚类的效果和效率.     

模拟退火算法在粮虫图像分割中的应用

将基于模拟退火算法的改进模糊C均值聚类应用到储粮害虫图像分割中.针对模糊C均值聚类算法中计算量大和易陷入局部最优的问题,引入模拟退火算法,开始时以较快的速度找到最优区域,最终找到全局最优解,可以提高收敛速度和计算的精度.Matlab仿真实验表明该算法在储粮害虫图像分割中比模糊C均值聚类更有效.     

基于快速全局模糊C均值聚类算法的脑瘤图像分割

针对经典模糊C均值聚类算法对初始聚类中心过于敏感的缺陷,提出一种快速全局模糊C均值聚类算法.该算法采用分阶段动态递增的方式选取初始聚类中心,避免了随机化设置导致的聚类结果稳定性差问题.实验分析表明,改进后的模糊C均值聚类算法在脑瘤图像分割中的聚类效果较好,多个数据集的聚类准确率也表明,快速全局模糊C均值算法的聚类稳定性明显提升.     

一种高效鲁棒的无监督模糊c均值聚类算法

先通过数据约简技术在不损失数据聚类结构的前提下对数据进行精简, 利用提出的近似模糊c均值聚类算法对精简后数据进行划分得到初始化中心, 再在该中心基础上通过模糊c均值聚类算法结合聚类有效性指标, 实现对数据的无监督聚类, 改进了无监督模糊c均值聚类算法聚类性能过分依赖初始化中心及大数据集下计算效率不理想的问题. 与已有算法的对比实验表明, 所提出的算法具有更高的求解精度与计算效率, 得到的聚类个数更合理.