基于可变模糊集的模糊聚类迭代模型及其应用

针对经典模糊聚类迭代模型中不考虑聚类指标权重的缺点,基于可变模糊集理论给出了考虑模型参数指标权重变化的可变模糊聚类迭代模型.当模型中优化准则参数α等于2,模型参数指标权重为等权重时,可变模糊聚类迭代模型为广泛采用的Bezdek模糊聚类ISODATA (iterative self organizing data)迭代模型(Bezdek参数β等于2),即ISODATA迭代模型是可变模糊聚类迭代模型的特例.水资源系统中应用的实例及计算结果表明聚类成果符合实际,模型具有收敛于全局极小点的良好性能.     

基于模糊聚类的血液分配优先度评价

为了应对血液紧缺困境,提高血液使用效益,研究了血液分配优先度评价问题;采用二进制转换方法整合医院血液紧缺程度的特性描述因素,改进传统模糊聚类分析的相关系数计算和聚类阈值选择方法,构建了血液紧缺度模糊聚类模型,并在此基础上,引入分配优先度参数评价血液分配优先度;最后,选择24家医院的红细胞需求进行数值计算,将医院聚类为6个不同血液紧缺程度的组别,计算每组的优先度参数,并对各组医院血液分配优先度作出评价。结果表明:改进模糊聚类模型并引入分配优先度参数可以有效评价血液分配优先度,为血液紧缺情况下的血液分配提供决策借鉴。     

一种新的动态进化聚类算法

针对模糊聚类算法不适应复杂环境的问题,提出了一种新的动态进化聚类算法,克服了传统模糊聚类建模算法须事先确定规则数的缺陷。通过改进的遗传策略来优化染色体长度,实现对聚类个数进行全局寻优;利用FCM算法加快聚类中心参数的收敛;并引入免疫系统的记忆功能和疫苗接种机理,使算法能快速稳定地收敛到最优解。利用这种高效的动态聚类算法辨识模糊模型,可同时得到合适的模糊规则数和准确的前提参数,将其应用于控制过程可获得高精度的非线性模糊模型。     

一种改进的T-S模糊模型建模及优化方法

模糊建模是一种有效的非线性系统建模方法,因为非线性系统的复杂性,仍有很多问题难以处理。针对T-S模糊模型,提出了一种改进的建模及优化方法。首先,将快速搜索密度峰聚类和模糊C均值聚类(FCM)算法相结合,使用快速搜索密度峰聚类算法找到聚类个数和初始聚类中心后,再用FCM算法进行聚类;然后,通过最小二乘法辨识结论参数得到初始T-S模糊模型,使用改进的差分进化(DE)算法整体优化模型的结构和参数,获得最终的T-S模型;最后,选择代表性实例,使用MATLAB程序进行仿真分析和比较,验证了本文方法能有效提高T-S模糊模型的辨识精度和速度。     

采用不确定性度量的粗糙模糊C均值聚类参数获取方法

针对粗糙模糊C均值聚类的阈值、权重选取问题,提出了一种基于不确定性度量的参数自适应获取方法.该方法将阈值选取归结为一个最优划分寻找问题,给出一种基于方差的划分优劣评价方法;利用信息熵来度量样本归属的模糊性,基于该模糊性度量和类簇的粗糙度,提出了一种权重参数自适应计算方法.将所提方法应用于粗糙模糊C均值聚类,并将分别基于所提方法与典型参数选取方法的粗糙模糊C均值聚类算法在人工数据集和真实数据集上进行实验比较.结果表明,基于所提参数确定方法的粗糙模糊C均值聚类能获得更好的聚类有效性和准确性.     

基于空间可信性聚类的图像分割算法

为解决噪声图像分割问题,提出了基于可信性测度并利用局部空间连续性的模糊聚类算法。采用可信性测度描述隶属度,去除了模糊c均值聚类中各像素对于所有类的隶属度之和为1的约束;并利用相异指标将局部空间信息引入聚类从而增强了抑制噪声的能力。隶属函数的参数可由数据集特点计算,削弱了参数选择的影响。提出预选准则以提高模糊聚类的稳定性。计算复杂度分析和实验验证了算法的可行性与实用性。结果表明:该算法在分割质量和效率等方面优于现有算法,适用于各种噪声图像的分割。     

语音识别中基于模糊聚类分析的参数聚类

为减少语音识别中声学模型的参数量，提高参数训练的鲁棒性，基于声学决策树结构，提出利用模糊聚类分析方法对模型参数聚类，包括高斯聚类和方差共享．对大词汇量汉语连续语音识别的实验结果表明：高斯模糊聚类使高斯数减少25％时，识别率提高了0．15％．进一步做模糊方差共享，当方差减少到初始模型的24％，与同样参数量的未进行聚类的模型相比，误识率下降了3．01％，证明了模糊聚类分析在语音参数聚类中的有效性．     

基于FCM快速路交通状态判别加权指数研究

加权指数m是影响模糊C名)值聚类(fuzzy Cleans,FCM)的一个关键参数,为提高快速路交通状态模糊判別性能,针对m取值的问题提出了一种兼顾算法判別精度和聚类效果的优选方法。该方法以流量、速度为交通状态评价参数在不同加权指数m和样本量n下进行聚类分析,从算法判別精度、类内间距、类间间距、目标函数收敛性四个方面对m的最优取值进行了深入研究。以某市快速路为例別用MATLAB模糊逻辑工具箱分析实验数据的隶属度和聚类中心,以上四个方面在n×m种组合情形下综合分析,得出快速路交通状态模糊判別m的最优取值,并进一步验证了该方法的可行性。实验结果表明,以流量、速度为状态评价参数的快速路交通状态模糊判別加权指数m的最佳取值为2.25。     

基于数据简化及卡尔曼滤波方法的T-S模糊模型辨识

T-S模糊辨识方法已成为模糊集理论和应用中的重要研究。仅在获取被辨识系统输入-输出数据情况下,提出一种能自动建立T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型的有效方法。在结构辨识阶段,首先利用GK(Gustafson-Kessel)聚类算法对原始数据集进行聚类划分为若干个子集;再引入重叠因子对每个子集的大小做进一步简化;同时获取各个聚类中心及宽度。对于参数辨识,应用卡尔曼滤波方法求解后件参数值。最后,通过两个实验研究,论证所提出方法的有效性和优越性。     

基于目标函数的矩阵分解非线性系统模糊建模

提出了基于新的目标函数的模糊聚类建模方法．改进的模糊聚类方法把模糊模型结构辨识和参数辨识融为一体．首先,通过新的目标函数的最小化确定模糊模型的输入空间,即确定模糊规则和规则数、参数．然后对经模糊聚类得到的模糊前件推理矩阵进行QR分解,通过分析秩亏损确定重要的聚类规则．为了证明这种建模方法的性能,对非线性系统进行了仿真建模研究,仿真结果证明所提出方法是一种有效的、精确的模糊建模方法.     

基于D-S证据理论的模糊聚类图像融合分割

针对模糊聚类图像分割算法的固有缺点,提出了一种基于D-S证据理论的模糊聚类图像融合分割算法。对图像的点灰度特征和块灰度特征分别进行模糊C均值聚类,并将各自的模糊隶属度转化为单一或复合假设及其基本概率赋值,再利用D-S证据理论进行融合分割。实验结果表明该算法的分割效果优于传统的模糊聚类分割算法。     

基于模糊贴近关系的模糊聚类及其有效性

讨论了模糊聚类的两个基本问题：聚类方法和有效性评价，作为通常模糊等价关系聚类方法的扩展，给出了一种用三角算子和模糊贴近关系进行模糊聚类的方法，同时以样本原始信息和聚类结果为基准，提出了一种度量聚类有效性的方法。最后的例子表明该方法是有效的。     

基于聚类和文化算法的补偿模糊神经网络建模方法

根据补偿模糊神经网络的建模特点,提出了基于聚类和文化算法的补偿模糊神经网络建模方法。该网络的学习分为两步:结构辨识和参数辨识。在结构辨识中,采用改进的聚类算法确定模糊规则数及初始参数,构造一个初始模糊模型;在参数辨识中,采用基于多层信念空间的文化算法对具有5层结构的补偿模糊神经网络参数进一步优化,使其具有更高的精度。通过对TE过程的故障诊断建模,结果表明该网络在建模精度和收敛速度上均优于常规补偿模糊神经网络和常规模糊神经网络。     

基于截断技术的鲁棒模糊C均值聚类

[目的]直接利用模糊C均值(FCM)对原始数据进行聚类,容易导致聚类结果受到噪声和离群点的影响,但通常利用松弛技术对样本点模糊隶属度或空间位置关系进行松弛的解决方法只能降低,而无法完全剔除噪声和离群点的影响.为了解决这个问题,提出了基于截断技术的鲁棒模糊C均值(TRFCM)聚类算法.[方法]基于模糊局部信息C均值(FLICM)聚类模型,通过引入截断技术,提出TRFCM算法.该算法的主要思路为：(1)利用FLICM,在学习数据聚类结构的同时保留样本点的局部邻域结构;(2)基于FLICM的聚类结果动态调整原始数据,使其满足期望的聚类结构;(3)将聚类结构特征学习与原始数据的调整(即截断掉部分样本点),统一在一个优化框架中,从而实现组合最优化.将TRFCM算法与近年来相关算法进行比较以检验TRFCM的参数敏感性、收敛性、鲁棒性、时效性等性能.[结果]实验包括5个部分：参数敏感性与收敛性分析、鲁棒性检验、图像分割实验、Benchmark数据集实验和各算法计算时间对比实验.在参数敏感性和收敛性分析中,TRFCM算法在合适的范围内对参数不敏感且在大多数情况下可以获得良好的聚类效果.同时,算法对各数...     

基于化工过程预报的最优化模糊系统

本文主要以化工过程预报为研究目标,提出了最优模糊聚类神经网络系统模型（FCNNS）.该模型有下列突出优点：数据首先利用模糊聚类算法对原始数据进行提取优化,然后将优化数据送入模糊系统进行学习产生模糊规则;优化规则数和优化隶属函数的参数,最终达到模糊聚类神经网络系统模型的最优化.该模型不但可以缩短规则生成的时间,有效的防止了规则数爆炸,而且在化工过程预报的应用中获得理想的结果.     

数据挖掘中Fuzzy c-means的自适应聚类算法

聚类算法是数据挖掘算法中的重要解决方法.针对现有聚类算法模糊c均值算法FCM中的不足,如需要预先确定聚类参数c,随机性较强、局部最优等弱点,对其算法结构加以改进,提出模糊c均值自适应算法(FCMA),增加聚类有效性问题的分析,在聚类过程中可动态调整聚类数目,这种方法可以避免在确定参数时的随机性和经验性,提高聚类算法的可靠程度.     

模糊聚类、识别、优选统一理论与循环迭代模型

模糊聚类、识别与优选是系统优化模糊集分析理论的数学基础．通过以全体样本对全体类别加权广义欧氏权距离平方和最小为目标函数,建立了模糊聚类、识别与优选决策统一的理论与循环迭代模型．其中模糊聚类是核心,模糊识别与优选决策模型均由模糊聚类导出．该模型发展了模糊数学关于模糊聚类、模糊模式识别、模糊决策理论．循环迭代模型及其多种组合模型,不仅可用于水资源系统,对其他学科领域模糊集分析同样适用．     

基于粗糙集理论的岩体结构面模糊C均值聚类分析

基于在利用模糊C均值聚类算法对岩体结构面产状进行优势分组时,需要人为确定分组数和初始聚类中心,在迭代过程中容易陷入局部最优解的问题,通过改进聚类中心的算法,提出一种基于粗糙集的模糊C均值聚类算法,以优化迭代过程,并通过对比多项聚类有效性检验参数,确定最优聚类分组情况。最后采用模糊C均值聚类算法和改进后的算法对浙江白鹤隧道左洞测得的结构面产状进行优势分组并对比。计算结果表明,本文所提出的方法聚类效果明显优于模糊C均值聚类算法。     

基于直觉模糊熵的直觉模糊聚类

Atanassov直觉模糊集合是对Zadeh模糊集合最有影响的一种扩充和发展,将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类,具有重要的应用价值。在研究将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类时,提出了一种基于熵最大的直觉模糊聚类,并推导了迭代求解的算法。典型实验表明,直觉模糊聚类的性能优于模糊聚类,提高了聚类的正确率。     

自适应鲁棒图形模糊聚类分割算法

针对图形模糊聚类算法缺乏噪声抑制能力的不足,提出基于鲁棒距离的自适应图形模糊聚类分割算法.首先,将邻域像素灰度信息嵌入图形模糊聚类目标函数,得到鲁棒图形模糊聚类分割算法.然后,利用鲁棒距离代替鲁棒图形模糊聚类目标函数中的平方欧氏距离,并对该鲁棒聚类中正则因子采用当前样本与邻域信息均值之偏差进行自适应调节.最后,利用拉格朗日乘子法获得自适应鲁棒图形模糊聚类迭代表达式.灰度图像及其噪声干扰图像的分割测试结果表明:该分割算法相比图形模糊聚类算法、鲁棒图形模糊聚类算法以及现有的鲁棒模糊聚类算法等具有更强的分割能力和抑制噪声的能力.