基于区间二型模糊集的模糊等价关系聚类分析

传统聚类算法在解决含有不确定性的聚类问题时具有很大的局限性,为了更好地解决聚类问题中的不确定性,论文基于区间二型模糊集理论,提出了基于二型模糊等价关系的聚类分析算法.论文首先将语言变量信息完整地转化为区间二型模糊集,接着把语言变量和区间二型模糊集的优势相结合,通过区间二型模糊集的Jaccard相似度,提出了基于区间二型模糊语言变量的模糊等价关系聚类分析新方法,并设计了具体的算法流程.新聚类算法相对于传统的模糊等价关系的聚类算法,具有更好地处理不确定性问题的能力,避免了聚类计算过程中的信息丢失.同时新聚类算法可以灵活给出随聚类相似性参数变化的动态聚类结果.论文最后以电商平台的手机品牌聚类为例,验证了新算法的可行性和合理性.     

多变量系统模糊动态模型的辨识

介绍了一种新型的基于模糊神经网络的多变量模糊动态模型的辨识方法 ,该方法是通过将输入空间进行直接划分 ,而不是在输入空间的每一维上进行划分来得到模糊规则的。这样所形成的隶属函数为多维隶属函数 ,并使模糊规则的数目大为减少。在模糊聚类算法的基础上 ,提出了一个衡量聚类有效性的函数 ,以确定模糊规则的数目。以二级倒立摆系统为应用背景 ,取得了较好的辨识效果。     

基于模糊邻近关系的结构聚类

在有序粒度空间理论的基础上,提出了基于模糊邻近关系的结构聚类分析理论和方法.首先,给出了依据距离的一致聚类的概念,提出了模糊粒度空间的一致聚类特征;其次,给出了模糊邻近关系结构聚类的粒度表示,并获得了基于模糊邻近关系结构聚类的快速算法;进而,提出了获取最佳聚类的新方法,并且这一方法是全局最优的;最后,给出了通过两个模糊邻近关系的交运算获取结构聚类融合的方法.为复杂系统结构分析研究提供了一整套理论工具和方法.     

基于最邻近聚类和向量模糊c-均值的混沌预测

针对混沌时间序列难预测的问题,提出一种新的基于最邻近聚类和向量模糊c-均值(FCMV)聚类算法的模糊建模方法。其前提参数辨识分两步,首先用最近邻聚类法初始划分输入空间,得到规则数及初始聚类中心,再用FCMV把具有相同收敛向量的聚类中心归到同一个区域来优化前一步得到的聚类中心,得到前提参数;采用递推最小二乘算法辨识模型的结论参数。最后通过对Mackey-Glass混沌时间序列的建模和预测验证了该方法的有效性与实用性。     

模糊模型辨识中模糊聚类方法应用分析

模糊聚类算法已广泛应用于模式识别、数据聚类以及从数据中提取模糊规则的过程。介绍了基于模糊聚类的非线性系统模糊辨识方法 ,并通过著名的Box和Jenkins煤气炉数据仿真实例详细研究了模型性能指标与输入变量及模糊聚类数之间的关系 ,指出了应用模糊聚类方法的优势与不足。对于模糊建模中正确应用模糊聚类方法具有重要指导意义     

基于进化规划的FCMBP模糊聚类改进方法

分析了基于摄动的模糊聚类方法(fuzzyclustering method based on perturbation, FCMBP),指出指数复杂度的遍历过程是目前PC计算环境下难以处理十阶以上较高阶数模糊相似矩阵的原因.把寻求具有最小"失真"的最优模糊等价矩阵看作优化问题 来求解,提出了一种基于进化规划的FCMBP模糊聚类改进方法. 与FCMBP相比,该方法通过引入基于进化规划的优化技术避免了遍历过程,使其能够对高阶模糊相似矩阵进行处理. 得到的等价矩阵"失真"小于传递闭包法所得结果,从而获得更为精确可靠的聚类效果, 将FCMBP模糊聚类方法推广到能够处理高阶模糊相似矩阵的情形, 满足应用需要.     

基于模糊聚类的结晶器漏钢动态波形识别及其仿真

针对某大型炼钢厂，建立了一套基于现场数据采集的动态信息分析及仿真系统，开发了Windows环境下的应用软件。并利用结晶器热电偶温度检测技术，把模糊聚类技术应用于漏钢动态波形识别。摒弃了繁琐的逻辑公式判别，对波形的识别更接近人根据积累的经验直观判别的方式。经过仿真检验，效果明显优于传统的逻辑预报方法。     

基于模糊聚类和粗糙集的仿真可信性模糊综合评估

为客观有效地解决仿真可信性评估问题,提出基于模糊聚类和粗糙集的仿真可信性模糊综合评估方法。阐述了基于模糊传递闭包法进行模糊聚类分析的基本步骤,分析了粗糙集中属性重要性的相关原理;提出了基于模糊聚类和粗糙集的可信性模糊综合评估模型,利用模糊聚类和粗糙集中的属性重要性原理客观地进行各因素权重分配,结合模糊综合评判进行仿真可信性综合评估;以某飞行视景仿真系统为例,进行可信性综合评估。结果表明,该方法具有一定的合理性和可行性。     

基于目标函数的直觉模糊集合数据的聚类方法

针对直觉模糊集合数据的聚类问题,提出了一种基于目标函数的聚类方法。该方法定义了直觉模糊集合间的加权相似性准则,解决了数据聚类过程中各维特征分配不均匀的问题。通过增加非隶属度参数对模糊c〖CD*2〗均值(fuzzy c means, FCM)聚类算法中的模糊划分矩阵〖WTHX〗U〖WTBZ〗和目标函数进行改造,进而给出迭代推导公式和算法描述,把聚类归结为一个带约束的线性规划问题,适用于大数据量的情况。最后通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。     

势函数自适应加权模糊C-均值聚类方法

提出了一种新的基于势函数自适应加权的模糊 C-均值 ( PAWFCM)聚类算法。该方法以样本的空间势几何结构为基础 ,自适应计算出样本的加权矩阵 ,然后利用加权模糊 C-均值算法对样本集合进行分类。由于自适应地考虑到了不同样本点对分类的影响程度 ,对较复杂的样本集合 ,能明显提高分类的正确性和鲁棒性。算法的几个典型实验也证明了这一点     

基于自适应混合变异进化策略的神经模糊系统及应用研究

针对现存神经模糊系统中存在的问题,提出了基于自适应混合变异进化策略的神经模糊系统采用改进的最近邻域聚类算法对输入空间进行模糊聚类,确定模糊规则数以及模糊规则前件,这样做精简了模糊规则,不会因输入变量的增加而造成"维数灾难”;采用自适应混合进化策略确定模糊规则的后件,明显提高了算法的收敛速度和精度.将本文提出的基于自适应进化策略的神经模糊系统用于某炼油厂航煤干点的软测量建模,结果表明,该系统具有结构简单、建模精度高、泛化能力强等优点.     

基于提升小波和递归增量聚类的实时故障诊断方法

针对复杂时变工业过程实时故障诊断问题,提出了一种基于提升小波( lifting wavelet, LW) 与递归增量聚类（recursive incremental clustering, RICLUSTER）相结合的实时故障诊断方法（lifting wavelet recursive incremental clustering, LW-RICLUSTER）。该方法首先通过LW变换对数据实时去噪,再通过RICLUSTER实时监控。由于采用LW与RICLUSTER相结合的方法,节省存储空间和运算时间的同时提高了诊断精度。实验结果表明,LW RICLUSTER集合方法能有效实现时变过程监控, 在诊断精度、速度和适应性方面,优于传统单一型CLUSTER方法。     

基于区间直觉模糊数的群决策模型及其在社交网络中应用

基于经典熵方法的局限,提出一个新的区间直觉模糊熵计算方法.考虑社交网络数据高度动态及非结构化的特性,引入区间直觉模糊思想,创新性地将社交网络用户影响力量化评价转化为模糊多属性群决策问题,提出基于区间直觉模糊数的用户影响力动态评价模型.该模型对用户影响力进行多层次分解,建立模糊情境下的指标体系,以区间数描述用户数据,同时引入时间维度考察数据的动态差异,采用新的熵方法计算模糊熵,设计主客观相结合的熵权确定方法,从而对用户影响力进行量化分析.克服了主观赋权的局限,提供了社交网络量化评价的新思路,拓展了区间直觉模糊群决策方法的应用.最后,应用该模型对新浪微博用户进行影响力动态评价,验证模型的有效性.     

基于自适应聚类流形学习的增量样本降维与识别

为了解决局部线性嵌入(locally linear embedding, LLE)流形学习算法无法自适应确定重构区间和不能进行增量学习等问题,提出了一种自适应聚类增量LLE(clustering adaptively incremental LLE,C-LLE)目标识别算法。该算法通过建立高维非线性样本集的局部线性结构聚类模型,对聚类后的类内样本采用线性重构,解决了LLE算法样本重构邻域无法自适应确定的问题;通过构建降维矩阵,解决了LLE算法无法单独对增量进行降维和无法利用增量对目标进行识别的问题。实验表明,本文算法能够准确提取高维样本集的低维流形结构,具有较小的增量降维误差和良好的目标识别性能。     

New judging model of fuzzy cluster optimal dividing based on rough sets theory

To investigate the judging problem of optimal dividing matrix among several fuzzy dividing matrices in fuzzy dividing space, correspondingly, which is determined by the various choices of cluster samples in the totality sample space, two algorithms are proposed on the basis of the data analysis method in rough sets theory: information system discrete algorithm (algorithm 1) and samples representatives judging algorithm (algorithm 2). On the principle of the farthest distance, algorithm i transforms continuous data into discrete form which could be transacted by rough sets theory. Taking the approximate precision as a criterion, algorithm 2 chooses the sample space with a good representative. Hence, the clustering sample set in inducing and computing optimal dividing matrix can be achieved. Several theorems are proposed to provide strict theoretic foundations for the execution of the algorithm model. An applied example based on the new algorithm model is given, whose result verifies the feasibility of this new algorithm model.     

改进的基于二次型距离模糊可能性C均值聚类模型

针对模糊聚类算法对点数据集聚类敏感性,以及区间类型数据聚类效果不明显等问题,提出了基于二次型距离改进的模糊可能性c 均值(fuzzy-possibilistic c-means,FPCM)聚类算法.首先分析了区间数据的特征,引入了区间值的数学表示方法,在此基础上提出了三种不同的基于区间数据距离度量方法以及相应权重矩阵计算方法,通过建立拉格朗日方程对目标方程优化,求得聚类中心、隶属度以及可能性迭代方程,并证明目标方程的收敛性,最后给出了算法执行步骤。在不同类型的数据集上实验,证明算法在点数据集和区间数据集上都具有较好聚类性能.     

基于Spark的并行图聚类算法研究

对并行图聚类算法进行了研究。基于Spark 提出了一个新的并行图聚类算法；由于Spark 中的top 操作需要耗费大量的内存，提出了一个新算法来替代top 操作，有效减少了所消耗的内存；通过对自底向上的层次聚类算法进行改进提高了聚类的速度；基于图数据的特征提出了一种图数据过滤的方法来减少算法运行的时间以及所占用的空间并对其有效性进行了说明。仿真结果表明，运行效果优于进行比较的其他并行化图聚类算法。     

一种改进的人工免疫文本聚类算法

构造了一种能准确描述文本之间相似性(亲和力)的新方法,并在此基础上提出了一种改进的人工免疫文本聚类算法。仿真结果表明,与传统的文本聚类算法相比,新算法不仅能自动发现新类,而且具有聚类精度更高、数据压缩比更大、与输入初始配置无关、可增量处理的优势。     

一种基于模糊规则的非线性系统快速模糊辨识方法

针对以往模糊建模方法中算法中算法过于复杂的问题，提出了一种简单而有交的复杂系统模糊建模新方法。该方法是基于输入空间的模糊划分，计算给定样本在各模糊子空间的隶属度，并列用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的结论参数。整个辨识过程与模糊聚类方法和误差反馈学习方法相比所需的CPU时间最短。最后通过著名的Box-Jenkins煤气炉数据仿真结果证明了该方法的有效性与实用性。     

基于统计学习的逆向运动学实现方法

基于统计学习的思想,提出一种逆向运动学实现方法。角色动画运动数据维数较高,各维度之间存在相关性,直接对其分析计算复杂度高。该方法基于高斯过程隐变量模型对运动数据降维,将高维运动数据映射到二维隐空间,对隐空间数据进行聚类,寻找样本运动数据的典型姿态,典型姿态张成的子空间保留了样本运动数据的主要特征和规律。结合末端约束,对典型姿态进行加权优化,得到满足末端约束的最佳姿态。实验表明,该方法取得了较好的效果。