基于在线模糊聚类的故障检测和容错控制

提出了一种新的基于T-S模糊模型在线辨识的非线性系统的故障诊断与容错控制策略.在闭环控制中,根据在线产生的数据对T-S模糊模型进行辨识,当故障引起系统动态的结构性变化时,在线模糊聚类算法能够辨识出系统的重大改变并产生新的模糊规则描述系统新的动态,同时基于T-S模型的控制律也会做出相应的调整.分析了T-S模糊模型结构和参...     

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.     

基于多模型模糊核聚类方法的污水处理过程软测量建模

针对污水处理过程高度非线性及强耦合性的特点,基于多个模型的组合可以提高模型精度和鲁棒性的思想,提出了一种基于模糊核聚类的多最小二乘支持向量机的软测量建模方法。该方法根据不同工况使用模糊核聚类算法对输入数据进行聚类划分,针对每个聚类子集用最小二乘支持向量机方法建立子模型,最终通过子模型切换策略得到系统输出。在污水处理过程仿真平台展开验证工作,对生化需氧量BOD的软测量进行建模,获得了良好的实验结果。     

浅谈模糊动态聚类加权法

在不等精度的测量中或研究分析单参数与综合参数的关系时，人们常给予这些测得值以不同的权，即称加权。加权的权重通常是按经验法来选定的。为减少人为影响因素，提出一种从可测得值中进行模糊动态聚类分析求权的方法，从而提高加权精度，获得与实际一致的效果。     

基于模糊聚类的入侵检测算法

针对数据中各个字段属性差异及其对产生入侵行为的作用度分析不足,从缓解模糊入侵检测中误差率高入手,验证其中存在的等价转换失真问题,用动态自反馈理论改造模糊聚类过程,并分析入侵数据类型及其在入侵中所起作用,建立面向混合数据的自反馈模糊聚类方法,并在此基础上构建入侵检测系统.实验表明本方法能够有效提高入侵检测引擎的检测率,降低其误报率,缓解上述问题.     

基于gλ模糊测度的加权模糊聚类方法及其应用

文章从传统的目标函数聚类方法的思想出发,在基于gλ模糊测度的聚类方法基础上,提出基于gλ模糊测度的加权模糊聚类方法,并给出基于统计特性的权值计算方法;分别利用图像的一维灰度特征与一维灰度直方图加权和二维灰度特征与二维灰度直方图加权,将2种加权的模糊聚类方法应用于图像分割;分别给出带有强高斯白噪声灰度图像和强黑白像素点噪声灰度图像的加权前后分割结果比较。     

一种广义加权模糊聚类算法

提出了一种广义的加权模糊聚类新算法来处理具有不同特征贡献和不同数据分布的混合属性数据.分别利用样本概率密度思想和ReliefF算法为每一个样本和每一维特征分配权值,通过样本和特征的加权,将模糊c均值算法、模糊c-modes算法、模糊c-原型算法以及样本加权聚类算法统一为一个通用的框架.不同测试数据集的实验结果证明,这种广义的模糊聚类新算法对于处理不同分布以及具有不同特征贡献的大数据集是相当有效的.     

基于模糊聚类理论的入侵检测数据分析

入侵检测系统是网络和信息安全构架的重要组成部分,主要用于区分系统的正常活动和可疑及入侵模式,但是它所面临的挑战是如何有效的检测网络入侵行为以降低误报率和漏报率.基于已有入侵检测方法的不足提出利用模糊C-均值聚类方法对入侵检测数据进行分析,从而发现异常的网络行为模式.通过对CUP99数据集的检测试验表明该方法不但可行而且准确性及效率较高.     

基于聚类准则融合的加权聚类集成算法

聚类集成是聚类分析中的一个重要技术手段,能有效地提高聚类结果的准确性、鲁棒性和稳定性。利用现有的聚类准则提出了一个新的评价指标,用于基聚类结果的有效性评估,并把评估值作为基聚类结果的权重来进行加权聚类集成。在UCI真实数据集上对提出的基于聚类准则融合的加权聚类集成算法进行了测试,实验表明新提出的算法比已有的集成聚类算法具有更高的准确率和回收率,可以得到更好的集成聚类结果。     

基于化工过程预报的模糊聚类神经网络系统

为了解决化工预报过程中的复杂问题，利用神经网络、模糊系统和演化算法等智能控制理论，提出了模糊聚类神经网络系统模型（FCNNS）。该模型的特点是利用模糊聚类算法提取典型数据，然后将典型数据送入神经网络系统进行学习产生模糊规则。该模型缩短了规则生成的时间，有效地防止了规则数爆炸，并在化工过程预报的应用中获得理想效果。     

基于模糊聚类的入侵检测系统的研究

详细地分析了WinPcap的结构,WinPcap提供给用户的函数,根据网络协议和端口对数据包进行过滤,将模糊聚类引入到入侵检测系统中来,用KDD99测试数据进行实验,能有效检测出入侵数据.     

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。     

基于模糊聚类算法的入侵检测技术研究

随着计算机网络应用的普及和网络活动的日益频繁,计算机的安全问题日益突出。入侵检测系统是信息安全技术中的重要组成部分。然而,传统的入侵检测系统在有效性、适时性和可扩展性方面都存在不足。本文根据数据挖掘的知识,提出基于模糊聚类技术的入侵检测系统模型,并对此模型进行深入研究。仿真证明,该方法对已知或未知的入侵行为都有较好的检测效果,能够检测到其它入侵检测算法不易检测到的入侵行为。     

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.     

基于遗传模糊聚类算法的入侵检测研究

针对常用聚娄算法在网络入侵检测中结果不理想的问题,在研究典型模糊C均值聚类算法（FCM）的基础上,提出了一种结合CA与FCM的网络入侵检测算法GFCM,以克服FCM聚类时对初始值敏感、受噪声影响大、容易陷入局部最优等问题,通过在KDD CUP99数据集上对比实验,证明该算法的检测度高,对网络异常攻击行为检测效果较好。     

基于模糊聚类的增强镜头检测鲁棒性算法

为了有效降低闪光、字幕、镜头移动等因素对镜头检测的影响,提出了改进的直方图分块法,以各块的帧间差作为特征,以分块权值为特征权重进行模糊聚类,根据视频突变、渐变边界的特点进行预处理,排除了闪光、字幕、镜头移动等对镜头边界检测的影响,从而增强镜头边界检测的鲁棒性,最终实现镜头的边界检测.实验表明该方法对不同类型的视频具有较强的鲁棒性.     

基于动态加权模糊核聚类算法的医学图像分割新方法

采用动态加权的模糊核聚类算法对CT医学图像进行分割.该算法对模糊核聚类算法中的特征向量进行动态加权,以自动削弱噪声特征向量在聚类中的作用,这样可以减小噪声对图像分割的干扰.实验结果表明,采用该种新算法对CT图像分割后,可以获得更清晰的分割图像.     

基于加权直觉模糊兰氏距离的密度峰值聚类算法

利用传统的聚类算法对直觉模糊集进行聚类分析时,存在对异常值敏感、复杂度较高的问题,不适用于大规模直觉模糊数据的聚类。针对上述问题,提出了一种基于密度峰值思想和加权兰氏距离的直觉模糊聚类算法（WIFDPL）,用来提高算法对直觉模糊数据的检测精度,降低算法的复杂度。由于现有直觉模糊距离算子不满足距离度量的定义,提出了一种新的直觉模糊兰氏距离算子,减少了数据的偏移程度,降低了对异常值的敏感程度;由于凝聚型层次聚类算法复杂度较高,采用密度峰值聚类算法对直觉模糊集进行聚类,显著提高了算法的运行效率。实验结果表明,利用改进的直觉模糊兰氏距离提高了聚类精度,且新算法复杂度较低,更适用于大规模直觉模糊集的聚类。     

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。