一种使用支撑集的区域型模糊聚类算法

使用支撑集和模糊待分集的概念来描述数据集的分布。在此基础上提出了一种基于类别融合的区域型模糊聚类算法 (regionalfuzzyclusteringalgorithm ,RFCA) ,并就该模型的两个聚类参数 (δ和ε)对聚类性能的影响进行了分析。仿真结果表明 ,该算法有比常用的模糊C均值更好的聚类性能。     

基于直觉模糊聚类的目标识别

空中目标的正确识别对防空作战具有重要的意义。针对目标识别的特点,提出了基于直觉模糊聚类的识别方法。首先,给出了直觉模糊相似度和相异度的度量方法,并利用目标特征信息计算直觉模糊相似度和相异度。然后,在分析了现有的几种直觉模糊相似矩阵构造方法的基础上,提出了一种新的直觉模糊相似矩阵的构造方法,并给出了直觉模糊相似矩阵转化为直觉模糊等价矩阵的途径;此外,定义了直觉模糊等价矩阵的（α,β）截矩阵,进而实现直觉模糊集的聚类。最后,运用该方法对给定特征的空中目标进行了聚类分析,实验结果表明,提出的方法是可行、有效的。     

模糊聚类中的模糊等价矩阵

在模糊相似关系方程Ｘ２＝Ｘ的分解构造理论基础上,用泛函分析方法证明了与给定的模糊相似阵距离最近的最优模糊等价阵的存在性与局部唯一性;还证明了局部最优模糊等价阵与给定的相似阵之间的数值关系．另外还讨论了传递闭包与最优模糊等价阵之间的关系．最后给出了传递核的概念,并讨论了其基本性质.     

模糊C均值聚类算法的一种初始化方法

模糊Ｃ均值聚类算法（ＦＣＭ）在图像处理和模式识别中有着广泛的应用，该算法实质上是一种局部搜索寻优方法，对初始值很敏感，容易陷入局部极小值。当聚类数比较多时，往往得不到满意的聚类结果。本文首先讨论了ＦＣＭ算法初始化对聚类结果的影响，然后提出了一种基于形态处理的ＦＣＭ初始化方法。这种方法不仅可以得到比较满意的聚类结果，而且可以自动确定聚类数。     

基于数据加权策略的模糊C均值聚类算法

针对模糊C均值(fuzzy C means, FCM)聚类算法没有考虑噪声样本点和样本数据的分布特征对聚类结果影响的不足,利用数据加权策略对FCM聚类算法进行改进。改进后的算法通过计算各样本点的密度值,将初始聚类中心限制在高密度样本点区域,并把样本点的密度值作为该点的权值,对聚类中心进行调整,突出高密度样本点在聚类中心调整中的影响力,从而达到提高聚类效果的目的。人造数据集和加州大学欧文分校(University of California Irvine, UCI)真实数据集的实验结果表明,在不提高时间复杂度的同时,与FCM算法相比,基于数据加权策略的FCM算法聚类的准确率更高。     

一种求解单一簇的模糊双聚类算法

双聚类算法是一类新型数据挖掘聚类算法,通常以均方残差为评价指标.基于均方残差的双聚类算法,大多采用贪婪策略求解,通常不能得到大小适中且结果准确的簇.而在联合聚类中,模糊理论能改善这种基于均方残差的算法,得到大小适中且结果准确的簇.为了提高基于均方残差双聚类算法的性能,本文结合模糊理论提出一种求解单一簇的模糊双聚类算法....     

广义均衡模糊C均值聚类算法

模糊C均值聚类(FCM)算法是一种快速有效的聚类算法,但它没有考虑各类样本容量的差异, 其最小化代价函数会导致聚类判决有利于少样本类.提出一种新的聚类算法—-广义均衡模糊C均值聚类, 通过对模糊C均值聚类最小化代价函数的改进,使得样本容量在聚类代价函数中发挥效用, 从而弱化了样本容量差异对聚类判决的干扰.讨论分析了该算法的性质,模糊隶属度的推导突破了FCM解析解的约束. 通过仿真实验,验证了所提出算法的有效性.     

加权快速聚类距离解模糊算法

距离模糊是雷达系统中重频工作模式下必须考虑的问题,而多重频技术是解距离模糊常见的信号波形设计方案。一维聚类算法可根据雷达不同重频的测量视在距离稳健地求解目标不模糊距离,但一维聚类算法在排序效率和根据测距信噪比估计目标不模糊距离性能两方面存在不足。加权快速聚类距离解模糊算法首先提出快速聚类算法提高解模糊时的排序效率,继而采用加权方式提高目标不模糊距离的估计性能。快速聚类算法的仿真试验结果表明快速聚类算法解距离模糊是一种实用的快速解距离模糊算法。     

引导函数支配的进化模糊聚类算法

建立了多维属性样本的模糊聚类目标函数.构建了引导进化算法收敛的指数函数曲线模型,给出了模型的参数计算方法.设计了一种具有全局变异和局部变异算子的进化模糊聚类算法,根据全局变异前后个体适应度值和分量值的变化趋势,实现定向变异,并给出了算法的种群进化策略.选择文本分类和点聚类计算实例,实验表明,设计的引导函数是有效的.进化模糊聚类算法具有较强的局部寻优能力,在收敛速度和聚类精度方面优于比较的遗传模糊C-均值聚类等算法.     

一种新的混合聚类算法

聚类是数据挖掘的主要技术之一,是一种无导师监督的模式识别方式。聚类分析就是按照数据间的相似程度,依据特定的准则将数据划分成不同子类。K-平均算法是经典的聚类算法。蚂蚁聚类算法是近来涌现的新的聚类算法,它通过模拟蚁群的智能行为进行聚类分析,已经在数据挖掘中得到应用。通过分析蚂蚁聚类算法和K-平均算法两种不同聚类算法的基本思想,将两种算法结合得到混合聚类算法,仿真实验证明混合聚类算法的算法性能优于蚂蚁算法和K-平均算法。     

基于模糊聚类分析的证据组合

针对证据理论Dempster Shafer（D-S)组合规则存在的不足,考虑辨识框架的非完备性,提出一种基于模糊聚类分析的混合证据组合方法。该方法利用Pignistic概率距离构建证据间的模糊相似矩阵及聚类有效性指标,通过传递闭包法对证据进行最优聚类及可信度求取,对证据进行修正后,采用D-S规则对同一类中的证据组合,利用统一信度函数组合方法对不同类中的证据进行最终合成。仿真实验表明了所提方法的合理性和有效性。     

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.     

Kernel method-based fuzzy clustering algorithm

1.INTRODUCTION Clusteranalysisdividesdataintoclustersinorderto facilitateunderstandingortofindstructurehiddenin dataset.Clusteringalgorithmspartitionasetofdata objectsintoclustersorclasses,wheresimilardataob jectsareassignedtothesameclusterwhereasdissimi lardataobjectsshouldbelongtodifferentclusters. SinceZadeh(1965)presentedthefuzzysettheory, thefuzzymethodisfirstlyintroducedinclustering problems,whichiscalledthefuzzyclusteringanaly sis.Fuzzyclusteringisawidelyappliedmethodfor acquiri…     

Intuitionistic fuzzy C-means clustering algorithms

Intuitionistic fuzzy sets (IFSs) are useful means to describe and deal with vague and uncertain data. An intuitionistic fuzzy C-means algorithm to cluster IFSs is developed. In each stage of the intuitionistic fuzzy C-means method the seeds are modified, and for each IFS a membership degree to each of the clusters is estimated. In the end of the algorithm, all the given IFSs are clustered according to the estimated membership degrees. Furthermore, the algorithm is extended for clustering interval-valued intuitionistic fuzzy sets (IVIFSs). Finally, the developed algorithms are illustrated through conducting experiments on both the real-world and simulated data sets.     

锅炉燃烧系统的聚类自适应模糊控制器的设计

将聚类算法和模糊控制相结合，提出一种新型的聚类自适应模糊控制方案，应用于非线性、大延迟、强耦合的锅炉燃烧系统中，并用遗传算法将模糊控制器的隶属参数进行了优化，仿真表明该方案的适应性和鲁棒性都很强，具有很大的工程实用价值。     

模糊互补判断矩阵排序的一种算法

对模糊一致性判断矩阵转换公式的参数进行了对比分析,给出了模糊互补判断矩阵排序的一个通用公式,并且把它推广到群体决策的情形,该公式不仅充分包含了模糊一致性判断矩阵的优良特性及其判断信息,而且所需计算量小、简洁、合理、有效,在实际应用中将给人们带来很大的方便,最后进行了算例分析。     

核模糊C均值聚类算法优选BDS-3三频组合观测值

目前对全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)三频组合观测值优选的研究,主要集中在全球定位系统(global positioning system, GPS)和北斗二号(beidou navigation satellite system, BDS-2)上,对BDS-3的研究相对较少。为克服以往聚类优选算法中存在的仅适用于类球形簇、聚类数目和初始聚类中心的确定主观性强、对离群点敏感、易陷于局部最优等不足,提出一种改进的核模糊C均值聚类算法,引入核函数与抑制离群点的新距离度量,基于多类广义核极化准则优化核参数,用改进爬山法确定聚类数目与初始聚类中心。然后,以模糊C均值聚类算法为对照进行了对比实验,在短、长两种基线下分别解算组合模糊度。通过对优选所得代表性组合的模糊度固定成功率进行对比分析,验证了该算法的可行性与算法改进的有效性。     

基于折线模糊数多属性指标信息的FCM聚类算法

折线模糊数是借助实数的有序表示来确定一类模糊信息,它不仅可以按任意精度逼近一般模糊数,而且也克服了基于Zadeh扩展原理的模糊数四则运算的复杂性.该文首先引入折线模糊数定义及其有序表示,并给出它的扩展运算和度量公式.其次,采用折线模糊数的有序表示描述了待聚类对象的多属性指标信息,进而依据目标函数给出最优模糊划分(矩阵)和聚类中心的计算公式,并基于折线模糊数刻画多属性指标信息的模式提出(fuzzy c-means)FCM聚类算法.最后,通过算例说明该算法比梯形模糊数刻画指标信息更具优越性.