基于核空间的模糊聚类方法在储层预测中的应用

基于核空间的模糊C均值聚类方法是一种模式识别的新方法。在地震属性聚类处理时常常会遇到非超球体数据以及非线性类间边界等问题,而传统的模糊C均值聚类方法无法行之有效地解决。将核空间方法引入传统的模糊C均值聚类方法中,并应用于储层预测。针对地震属性聚类问题中不同属性对于储层的敏感性不同,将特征权重和模糊指数等参数加以优化,提高新的模糊聚类方法的储层预测效果。对实际资料的计算与分析结果表明,新的基于核空间的模糊C均值聚类方法可以更准确地刻画碳酸盐岩含气储层边界。     

半监督学习在入侵检测系统中的应用

提出了一种基于半监督模糊聚类的异常入侵检测方法,半监督学习算法的训练样本包括已标记数据和未标记数据,在训练系统模型时使用少量已标记样本和大量未标记样本作为种子初始化入侵检测系统的分类器,在少量已标记数据的约束下利用模糊C均值方法生成聚类,无需提供大量标记数据,不易陷入局部最优.实验表明,与FCM算法相比具有较高的性能.     

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-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...     

基于模糊改进聚类分析的数据挖掘模型

针对对海量数据库中的大数据进行优化挖掘,可以提高数据特征的提取和检测能力.传统方法采用模糊C均值聚类的数据挖掘算法,当数据在层次聚类过程中空间特征的相似度差异性较小时,数据挖掘的准确度不高.提出一种基于粒子群混沌差分训练对模糊C均值聚类算法进行改进,建立数据挖掘优化模型.首先提出了数据聚类据挖掘模型的总体构架,采用非线性时间序列分析方法进行数据信息流拟合,对数据信息流进行高阶累积量特征提取,采用粒子群混沌差分训练实现模糊C均值聚类算法改进.以改进的模糊聚类算法对提取的高阶累积量特征进行聚类分析,以分析结果为依据对数据挖掘模型进行优化.仿真结果表明,该数据挖掘模型能有效实现海量数据的优化聚类和特征提取,数据挖掘的精度较高,性能较好,避免挖掘过程陷入局部收敛.     

基于相似类合并FCM在图像分割中的应用

传统的基于模糊C均值聚类的图像分割算法分割结果中类内数据空间分布离散,无法准确分割出目标物体.针对这一问题,提出一种基于相似类合并模糊C均值聚类算法,并将其应用到图像分割中.首先,提出一种全局空间相似性度量标准和全局灰度相似性度量标准,并将其引入到一种新颖的节点间距离度量公式中来计算图像中任意一点与聚类中心点的差异.其次,算法选取彩色直方图作为区域描述算子,采用巴氏距离计算聚类过程中得到的任意两类间的相似性.最后,应用最大相似类合并策略得到最终的分割结果.实验结果表明,与传统模糊C均值聚类算法和空间约束核模糊C均值聚类算法相比,该算法获得更加精确的图像分割结果.     

基于加权模糊聚类的污水处理过程故障检测

模糊C均值(FCM)聚类是一种常用的聚类方法,在工业应用时,常因数据的强噪声和非线性导致聚类效果不够理想。提出了一种密度加权、核理论和可能性模糊C均值聚类(PFCM)相结合的聚类方法。该方法采用核函数,将数据映射到线性空间进行聚类分析,消除非线性影响;通过引入点密度概念,加快算法迭代,增强可分性,提高聚类准确率。将该聚类算法用于污水处理过程的故障检测,结果表明该方法不仅能解决非线性问题,而且能有效加快收敛速度。     

一种基于核的模糊聚类算法

结合核技术与改进的模糊c均值算法聚类准则提出一 种基于核的模糊聚类算法. 通过引入核函数, 样本点被非线性变换映射到高维特征空间进行聚类, 提高了聚类性能. 同时, 算法改进了模糊c-均值聚类模型中的概率型约束条件, 使其对噪声和野值点具有较好的鲁棒性. 在真实数据和人造数据上与常用聚类算法进行了对比实验, 结果表明该算法具有较低的时间、 空间复杂度与较好的聚类性能.     

一种新的模糊C均值聚类算法

传统的模糊C均值聚类算法及其变型在聚类过程中都假设所有的属性对聚类贡献相同,所以很难发现隐藏在部分属性中的类结构,也难以识别出重要属性.在实际应用中,噪声属性较为常见,并且会影响正常的聚类过程.鉴于以上原因,提出了一种新的基于属性加权的模糊C均值聚类算法,通过对人工数据和实际数据的聚类测试结果,证实了该算法的有效性.     

基于图像直方图与模糊核聚类的分割方法

利用图像直方图与模糊核聚类知识,提出一种新的分割方法,即先获取直方图数据信息结合期望值理论获得初始聚类中心,然后对图像进行模糊核聚类分割.本算法可以解决模糊核聚类算法对初始的聚类中心等信息较敏感的问题.实验结果表明,与标准的模糊C-均值(FCM)聚类分割方法相比,具有更优越的分割性能,分割结果与实际图像更为接近.     

基于自适应动态时间规整(DTW)的GA-FCM多阶段间歇过程故障诊断

多时段是间歇过程的固有特征,对间歇过程划分阶段可以提高故障诊断的精度。采用模糊C-均值聚类（FCM）算法划分阶段存在对初始聚类中心敏感、易于陷入局部极优值的问题。提出遗传算法与FCM算法相结合的方法（GA-FCM）,用于克服FCM易于陷入局部极优值的问题,以达到全局最优。同时,针对间歇过程数据不等长问题,提出自适应动态时间规整（DTW）算法。随后,用GA-FCM方法完成阶段划分,再建立多向核主元分析（MKPCA）模型完成故障检测。最后将此算法应用于青霉素发酵过程,仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

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.     

融合像素空间信息及加权模糊聚类的肺结节识别

针对肺部计算机辅助诊断中孤立肺结节识别容易受噪声、气管、血管的干扰问题,提出一种融合空间信息及加权模糊聚类的肺结节识别算法.该方法利用融合像素空间信息及带特征权重的模糊C均值聚类算法实现感兴趣区域分割;利用特征选择算法计算感兴趣区域各特征权重,加权模糊C均值聚类算法分类感兴趣区域,识别肺结节.对比实验证明,该算法对感兴趣区域分割抗噪声性增强;感兴趣区域分类准确率提高;整体算法对肿瘤的检出率较高,漏诊率降低,为医生诊断早期肺癌病灶提供更加准确的客观依据.     

粒子群优化模糊聚类算法在煤气鼓风机组振动故障诊断的应用

针对模糊C均值聚类算法容易陷入局部极值和对初始值敏感的缺点,提出了一种粒子群优化模糊聚类算法,该算法利用粒子群优化算法寻找最优聚类中心,运用WFCM进行加权模糊聚类,能较大提高聚类的有效性;将该算法应用于煤气鼓风机组振动故障诊断中进行诊断仿真,结果表明:该算法较大提高了故障诊断的正确率。     

COREX冷煤气成分预测的二步建模方法

针对熔融气化炉冷煤气成分含量,提出了基于熵权模糊C均值聚类和偏最小二乘的COREX冷煤气成分预测方法.建模过程中首先根据料单中各种原料的单耗量,利用熵权模糊C均值聚类的方法将料单聚类成若干种料单类别,然后针对不同的料单类别,利用偏最小二乘法分别建立冷煤气成分预测模型.对宝钢COREX-1#炉实际生产数据验证结果表明:该方法可以有效地建立COREX冷煤气成分预测模型,具有较好的预测精度.     

一种基于集合划分的鲁棒性自适应模糊聚类分割算法

模糊C均值算法(FCM)是图像分割最常用的算法之一,这种方法需要提前确定初始聚类中心和聚类数.为此,提出了一种新的自适应模糊聚类算法(AFCM),AFCM算法中构造的观察矩阵、判断矩阵和集合划分可以自动确定合适的聚类数.为了得到更好的图像分割效果,采用核距离作为相似性度量,提出了一种鲁棒性自适应模糊C均值算法(RAFCM).实验结果表明,与FCM算法相比,AFCM和RAFCM算法不仅能自动地确定聚类数目,还可以得到更好的图像分割质量.     

一种鲁棒的无监督聚类图像分割算法

针对目前基于模糊C-均值聚类图像分割算法的噪声敏感问题, 提出一种基于无监督可能性聚类的自动加权图像分割算法. 该算法先应用均值漂移迭代确定可能性C-均值聚类算法的初始化中心, 利用可能性聚类的模式搜索性质自动确定聚类划分; 然后根据像素间灰度值关系进行图像加权, 通过将加权系数与像素噪声的可能性相关联, 降低噪声对图像分割的影响. 实验结果表明, 相对于基于模糊C-均值聚类的图像分割算法, 该算法不仅取得了较好的分割效果, 而且无监督分割时计算效率更高, 对噪声的鲁棒性更强.     

一种鲁棒的无监督聚类图像分割算法

针对目前基于模糊C-均值聚类图像分割算法的噪声敏感问题, 提出一种基于无监督可能性聚类的自动加权图像分割算法. 该算法先应用均值漂移迭代确定可能性C-均值聚类算法的初始化中心, 利用可能性聚类的模式搜索性质自动确定聚类划分; 然后根据像素间灰度值关系进行图像加权, 通过将加权系数与像素噪声的可能性相关联, 降低噪声对图像分割的影响. 实验结果表明, 相对于基于模糊C-均值聚类的图像分割算法, 该算法不仅取得了较好的分割效果, 而且无监督分割时计算效率更高, 对噪声的鲁棒性更强.