半监督模糊聚类及其应用

提出了一种拓展的半监督模糊聚类模型,给出求解这个模型的迭代公式.这种半监督聚类能够合理、有效地利用部分已标识样本的类别信息对未标识样本产生影响,从而提高半聚类算法的聚类效果.其隶属度和聚类中心的迭代公式具有和FCM算法一样简洁的表示.在黄瓜数据集上的聚类分析表明,新提出的半监督聚类优于未改进的两种半监督算法、FCM算法和线性判别方法.     

一种基于马氏距离的半监督模糊聚类方法及其应用

定义了一种新的基于马氏距离的半监督模糊聚类算法,并推导出它的迭代公式.该算法能够提高聚类算法的运行效率.在人工数据集和真实数据集上的实验结果验证了这种方法的有效性.提取了黄瓜叶片7个色调特征,Fisher降维之后进行半监督聚类分析.对于已标识类别属性的叶片,聚类结果与已知属性的一致率达100％,而对于未标识数据,一致率也达到96％以上.     

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.     

基于半监督聚类的真核启动子识别

首先将待测试的DNA序列片段利用词项-序列矩阵进行表示,然后通过奇异值分解进行降维,最后采用全局一致性和局部一致性兼顾的半监督聚类算法对长的DNA序列片段进行测试,并与现有的几种启动子识别算法的结果进行对比。     

一种半监督模糊聚类算法的研究

为了提高对未知样本的使用率,充分发挥出半监督聚类算法的优势,ISFCA算法将约束项引入到竞争聚类算法(CA算法)的目标函数中。但在ISFCA算法的隶属度函数中,存在迭代的非必要信息,增加了算法的复杂度。改进了ISFCA算法的隶属度函数,提取出迭代的必要项uCA″rs和非必要项uCA′rs,从而简化隶属度迭代计算过程,使样本的聚类更加合理。实验结果表明,优化后的ISFCA算法对阀门的故障诊断是行之有效的。     

半监督平衡化模糊C-means聚类

传统模糊C-means聚类(FCM,fuzzy C-means)在处理非平衡数据集时,由于相异类中所含样本数量差异较大,导致类间权值不平衡和均匀效应,从而易产生聚类错误.另外,FCM属于无监督方法,无法更好地利用已知的部分类标记信息引导聚类.为解决这两方面问题,提出一种半监督的平衡化模糊C-means聚类(SBFCM,semi-supervised balanced fuzzy C-means)方法.SBFCM在FCM目标函数的基础上加入了对聚类模糊隶属度矩阵的近似正交约束和半监督约束,从而得到了新的聚类目标函数.实验结果表明,相比于FCM,SBFCM能有效缓解由均匀效应导致的聚类错误现象,并能有效地利用部分先验类标记信息,从而可获得更好的聚类效果.     

基于半监督聚类的MQAM信号盲识别算法研究

传统的聚类算法用在MQAM(multilevel quadrature amplitude modulation,多进制正交幅度调制)信号的调制识别中,算法的迭代次数多,特别对高阶调制信号运算时间长。针对此问题,提出了一种半监督聚类重构星座图的方法,由自适应减法聚类确定初始聚类中心,在其周围标记部分样本点并赋予初始隶属度值fik,根据标记的样本点数目确定可信度参数α的值。用fik和α来监督隶属度和聚类中心的更新,误差平方和函数迭代次数减少1/2。接收端识别时,提出基于星座图圆半径的调制识别方式,该方法能很好应对初始聚类中心数目不准确的情况,不需要进行聚类中心的合并与分裂。通过提取接收端星座图的特征参数R并与标准参数Rs进行比较,实现对MQAM信号调制方式的识别。仿真结果表明运算时间是传统聚类算法的1/3,对4~256QAM信号的调制方式识别率在93%以上。     

半监督迭代模糊聚类模型及其在中长期水文预报中的应用

在循环迭代模糊聚类模型基础上导入半监督项,用已知数据的聚类成果对预报聚类过程进行训练,建立半监督循环迭代模糊聚类模型,确定待预报对象的级别特征值.根据监督权重及迭代模型,得到相对隶属度矩阵,从而得到预报对象的水文要素.最后以新疆伊犁雅马渡站的实测水文资料示例说明该模型在中长期水文预报中的应用效果.计算结果表明,该模型适用于一般的多因子输入、单指标输出的预报控制系统,为复杂系统的预报和控制等领域的应用提供了一条值得探索的新途径.     

改进的FCM半监督聚类算法

通过将类间分离度函数引入到模糊C-均值聚类算法中,结合半监督的思想,建立基于信息熵的半监督模糊C-均值聚类模型,并对该模型的求解过程进行推导,提出一种新的算法.为了验证算法的有效性,将该算法在UCI数据集上进行实验,实验结果表明,该算法比仅引入信息熵的模糊C-均值聚类方法聚类性能更好.     

基于成对约束的主动学习半监督聚类算法

半监督学习是近年来机器学习领域中的一个重要研究方向,其监督信息的质量对半监督聚类的结果影响很大,主动学习高质量的监督信息很有必要.提出一种纠错式主动学习成对约束的方法,算法通过寻找聚类算法本身不能发现的成对约束监督信息,将其引入谱聚类算法,利用该监督信息来调整谱聚类中点与点之间的距离矩阵.采用双向寻找的方法,将点与点间距离进行排序,使得学习器即使在接收到没有标记的数据时也能进行主动学习,实现了在较少的约束下可得到较好的聚类结果.同时,该算法降低了计算复杂度,并解决了聚类过程中成对约束的奇异问题.通过在UCI基准数据集以及人工数据集的实验表明,算法的性能好于相关对比算法,并优于采用随机选取监督信息的谱聚类性能.     

腐植酸钠防治黄瓜霜霉病的研究

腐钠是一类大分子有机弱酸,具有抑菌杀虫作用。试验应用防治黄瓜霜霉病,施用浓度以500～800x 为宜,可抑制病原菌孢子囊的萌发并可增加植株的含糖量、含 N 量和叶绿素含量,其防病效果均在76.4～84.5%。腐钠是经济有效、对人无毒无害值得应用和推广的防病物质。     

生物药剂防治黄瓜霜霉病药效试验

本研究用四种农药对黄瓜霜霉病的防治效果进行了试验.筛选出防治效果达77.9%的无公害生物药剂武夷菌素,通过该药剂在生产中大面积推广使用,可以有效降低蔬菜中农药残留和环境中农药污染.     

日光温室冬春黄瓜霜霉病防治技术

总结了北疆日光温室冬春黄瓜霜霉病的发病条件与防治技术，重点阐述了以生态防治为主的综合防治措施。     

室内黄瓜白粉病防治方法研究

黄瓜白粉病菌属专性寄生菌,无法在培养基上培养,只能在活体上进行抑菌测试试验．主要从黄瓜栽培、病菌接种和防效计算3个方面叙述了目前室内防治黄瓜白粉病的主要方法．     

10种药剂防治甜瓜霜霉病的效果试验

10种杀菌剂田间实验结果表明,72%禾本克霜WP(1.2g/kg)、64%杀毒钒WP(1.6g/kg)、72%达克宁WP(1.2g/kg)、50%雷多米尔-锰锌WP(0.83g/kg)和53%金雷多米尔-锰锌WG(0.9g/kg)对甜瓜霜霉病都有较好的防治效果,防效分别为87.3%～96.8%、71.3%、～100%、77.8%～91.8%、65.1%～100%、65.1%～89.7%,是当前防治甜瓜霜霉病较好的药剂.     

模糊C均值聚类算法的改进研究

模糊C均值聚类算法（FCM）是一种比较有代表性的模糊聚类算法,主要是通过迭代更新聚类中心和隶属度矩阵,使目标函数值达到最小.FCM算法还有很多缺陷和不足,其中最主要的就是选取不同的初始中心,会得到不同的聚类结果,影响到聚类的稳定性和准确率.本文对要聚类的数据集采用数据分区技术进行预处理,根据物质质心的定义及质心运动原理...     

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.     

模糊C-均值聚类算法在心率变异诊断中的应用研究

对健康和心律异常的心电信号进行分析,经小波分解之后的心电信号实现R波的准确定位,提取心率变异性这一特征参数的5项指标.根据心率正常和异常体现在特征参数上的差异,用模糊C均值聚类算法得到心率变异的病症模式,并与正常心电数据进行比较.结果表明,心率变异特性具有明显的可分性,基于模糊C均值聚类算法可以得到较好的结果.     

基于模糊C均值聚类的沉积相定量识别——以川西某气田蓬莱镇组为例

利用传统定性的方法识别沉积微相,很大程度上依赖于研究人员的经验、识别效率低;通过岩心观察、粒度分析,沉积构造特征和测井相分析,结合区域地质背景,首先确定出川西某气田蓬莱镇组的沉积微相类型为浅水三角洲沉积体系,主要发育三角洲前缘亚相的水下分流河道、河口砂坝、席状砂、水下分流间湾及席间泥等微相;然后根据目的层段的分层数据表提取测井曲线（自然电位、自然伽马、声波时差及地层电阻率等）,并计算反映沉积微相特征的参数（平均值、地层厚度、相对重心及变差方差根等参数）;最后对这些参数进行归一化处理及模糊C均值聚类识别,结合沉积微相的平面分布规律,绘制出该层的沉积微相;基于此编制了相应的识别程序,对研究区的11个主力小层进行了沉积微相识别;与常规方法相比,该法可以批量识别沉积相,弥补了传统定性识别沉积微相的缺陷,识别的准确率较高,具有一定的推广价值。     

基于正则化的模糊C-均值聚类算法及其在T-S模糊系统辨识问题中的应用

在模糊C-均值聚类问题目标函数中使用正则化泛函,将聚类中心解的误差指标引入到模糊聚类的目标函数中,构造出新的模糊C-均值聚类算法RBFCM(Regularization based Fuzzy C-means)算法.算法RBFCM不仅具有较高的聚类精度,且计算结果具有更好的稳定性.进一步,将此RBFCM算法应用于基于T-S模糊模型的系统辨识问题.由于RBFCM算法优化了模糊系统的输入空间划分,提高了隶属度函数的精度,使得后继得到的T-S模糊系统辨识精度也有所提高,且系统辨识过程的收敛速度也有所改善.最后,通过对经典IRIS数据集、带有噪声的IRIS数据集的聚类算例和对Box-Jenkins煤气炉数据集进行辨识算例,验证了RBFCM算法的有效性和优越性.