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基于加权模糊聚类算法的变压器故障诊断方法 被引量：23
1
作者 杜正聪 牛高远 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期42-48,共7页
三比值法在变压器故障诊断中得到了广泛的应用,但是此方法存在编码不连续的问题,同时注意到不同样本在模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)算法中所起到的作用差异,根据样本间相异度的思想,为每个样本赋予相应的权值,体现它们对聚类结果的不... 三比值法在变压器故障诊断中得到了广泛的应用,但是此方法存在编码不连续的问题,同时注意到不同样本在模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)算法中所起到的作用差异,根据样本间相异度的思想,为每个样本赋予相应的权值,体现它们对聚类结果的不同影响,将加权FCM聚类算法应用到三比值法中进行变压器故障诊断,另外在聚类的开始,考虑到变压器故障诊断的实际情况,对算法的初始化隶属度也进行了更适当的设置。实验结果表明,经过以上修改得到的基于加权模糊聚类算法的变压器故障诊断方法有效可行,和FCM算法相比,不但能明显提高故障诊断的收敛速度,而且能得到更加接近实际位置的故障聚类中心,具有一定的优越性。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 三比值法 加权fcm算法 收敛速度
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近邻样本密度和隶属度加权FCM算法的遥感图像分类方法 被引量：12
2
作者 刘小芳 何彬彬 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期2242-2247,共6页
针对FCM算法具有对数据集进行等划分趋势的缺陷,利用样本本身的近邻分布特性,提出近邻样本密度加权FCM(NSD-WFCM)、近邻样本隶属度加权FCM(NSM-WFCM)以及近邻样本密度和隶属度加权FCM(NSDM-WFCM)算法,并应用于遥感图像分类。对比FCM算法... 针对FCM算法具有对数据集进行等划分趋势的缺陷,利用样本本身的近邻分布特性,提出近邻样本密度加权FCM(NSD-WFCM)、近邻样本隶属度加权FCM(NSM-WFCM)以及近邻样本密度和隶属度加权FCM(NSDM-WFCM)算法,并应用于遥感图像分类。对比FCM算法,NSD-WFCM、NSM-WFCM和NSDM-WFCM算法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了5.67%、7.50%和11.17%;8.50%、11.25%和16.75%。实验结果表明:这些加权方法都在一定程度上克服了FCM算法的缺陷,提高了遥感图像的无监督分类能力,其中,NSM-WFCM算法的分类性能优于NSD-WFCM算法的分类性能,NSDM-WFCM算法分类性能最好。 展开更多
关键词 遥感图像分类 fcm算法 加权fcm算法 近邻样本密度 近邻样本隶属度
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基于对应分析的冗余模糊C均值聚类算法研究 被引量：8
3
作者 曾山 同小军 +1 位作者 桑农 李蓉烨 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期107-111,132,共6页
针对模糊C均值聚类(FCM)算法聚类原型最适合于球状类型簇的特点,提出了基于类间分离度和类内紧缩度加权的冗余聚类中心的FCM算法,即先将大簇或者延伸形状的簇(非凸)采用加权FCM算法分割成多个小类(冗余类),从而规避FCM算法对初始聚类中... 针对模糊C均值聚类(FCM)算法聚类原型最适合于球状类型簇的特点,提出了基于类间分离度和类内紧缩度加权的冗余聚类中心的FCM算法,即先将大簇或者延伸形状的簇(非凸)采用加权FCM算法分割成多个小类(冗余类),从而规避FCM算法对初始聚类中心敏感的弱点.由于隶属度划分矩阵的元素是每个样本隶属于各冗余类的隶属度值,因此将其作为各冗余类的类特征,通过对应分析得到冗余类的新特征,再次采用加权FCM算法进行冗余类合并,最后达到分类效果.以代表曲线分割和曲面分割分类问题的3个典型数据集为算例,结果表明该方法能够识别不规则的簇,解决了FCM算法对初始聚类中心敏感的缺陷. 展开更多
关键词 模糊C均值聚类算法 对应分析 加权fcm算法 模糊隶属度矩阵 类间分离度 类内紧缩度
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基于加权FCM聚类算法的电力市场主体价值细分 被引量：2
4
作者 张加贝 徐云 +2 位作者 周崇东 段沛恒 应黎明 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2018年第4期129-134,共6页
随着参与市场化交易的市场主体数目的日益增多,市场主体进行价值细分对电力交易中心提供优质、有效的服务具有重要作用。考虑到传统单一的聚类算法在确定评价指标权重上的主观性,结合电力交易中心的工作目标和市场主体的历史交易等数据... 随着参与市场化交易的市场主体数目的日益增多,市场主体进行价值细分对电力交易中心提供优质、有效的服务具有重要作用。考虑到传统单一的聚类算法在确定评价指标权重上的主观性,结合电力交易中心的工作目标和市场主体的历史交易等数据,建立电力市场主体价值评价指标体系,在指标体系的基础上对电力市场主体进行聚类分析,提出加权FCM聚类算法,并通过实例验证该算法的有效性。运用该算法对某电力交易中心981个市场主体进行聚类分析,并得到一组优化的特征权重矩阵,将市场主体分为高价值型、低价值型和成长型3类。最后总结不同类别市场主体的价值特点,并对电力交易中心如何优化服务资源提供建议。 展开更多
关键词 电力市场主体 价值细分 聚类分析 加权fcm算法
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基于改进FCM算法和贝叶斯分类的图像自动标注 被引量：1
5
作者 朱娜娜 张化祥 刘丽 《山东大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2013年第6期12-16,共5页
为跨越高层语义概念与底层视觉特征之间的语义鸿沟,本研究提出一种新的图像自动标注方法。该方法首先采用灰度直方图方法对图像分割并提取图像区域的纹理特征,然后利用FCM算法中增大关联度高的特征权重更好地实现对分割后图像区域的聚... 为跨越高层语义概念与底层视觉特征之间的语义鸿沟,本研究提出一种新的图像自动标注方法。该方法首先采用灰度直方图方法对图像分割并提取图像区域的纹理特征,然后利用FCM算法中增大关联度高的特征权重更好地实现对分割后图像区域的聚类效果。最后改进贝叶斯分类器建立图像区域和语义概念间的关联模型,通过比较测试图像和训练图像间的最大相似度实现测试图像的自动标注。在Corel通用图像数据集上与其他几种方法进行了对比实验,实验结果表明改进后的标注方法优于传统标注方法。 展开更多
关键词 灰度直方图 纹理特征 加权fcm算法 贝叶斯分类 关联模型 图像自动标注
原文传递
基于GIS的路网关键节点辨识研究
6
作者 孙一攀 郑贵省 +1 位作者 王鹏 王元 《军事交通学报》 2022年第2期86-89,共4页
为提升陆军部队地面力量投送方案决策筹划和机动投送能力,基于地理信息系统(GIS)提出一种辨识路网关键节点的方法,并以A市为例,基于节点介数、节点度、PageRank值3项指标建立评价体系,利用K-means算法和熵权法的加权FCM算法得出路网关... 为提升陆军部队地面力量投送方案决策筹划和机动投送能力,基于地理信息系统(GIS)提出一种辨识路网关键节点的方法,并以A市为例,基于节点介数、节点度、PageRank值3项指标建立评价体系,利用K-means算法和熵权法的加权FCM算法得出路网关键节点辨识结果。 展开更多
关键词 路网 关键节点 地理信息系统 加权fcm算法
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改进的模糊聚类方法在R&D资源分类中的应用 被引量：1
7
作者 王晓娟 朱喜安 赵宁宁 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第17期31-34,共4页
传统的FCM算法没有考虑不同属性对分类效果的影响和大小不同的问题,文章从特征贡献平衡原则和类间分离度最大原则两个方面考虑,得到样本各维属性有差异的权重系数,进而给出了带有权重的FCM算法,并将这一改进的模糊聚类方法应用到湖北省1... 传统的FCM算法没有考虑不同属性对分类效果的影响和大小不同的问题,文章从特征贡献平衡原则和类间分离度最大原则两个方面考虑,得到样本各维属性有差异的权重系数,进而给出了带有权重的FCM算法,并将这一改进的模糊聚类方法应用到湖北省12个市、区R&D资源划分分析中,结果表明改进的模糊聚类分析方法在应用中可以取得更好的效果。 展开更多
关键词 模糊聚类分析 加权fcm算法 综合评价 R&D资源划分
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特征加权的模糊C聚类算法 被引量：11
8
作者 陈新泉 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第22期5329-5333,共5页
参照文献[5]中将K-means聚类算法与特征权重优化相结合的方法,推导出FCM聚类算法与特征权重优化相结合的优化迭代公式,形成加权FCM算法。将加权FCM算法中计算聚类均值项的公式代入到计算隶属度的更新公式和特征权重的更新公式中,得到加... 参照文献[5]中将K-means聚类算法与特征权重优化相结合的方法,推导出FCM聚类算法与特征权重优化相结合的优化迭代公式,形成加权FCM算法。将加权FCM算法中计算聚类均值项的公式代入到计算隶属度的更新公式和特征权重的更新公式中,得到加权FCM扩展算法。由于这个扩展算法消去了均值项,它对于有序属性和无序类别属性的隶属度和特征权重的更新公式具有统一的形式,因此可以很方便地应用到混合属性数据集的加权聚类分析中来。该算法的收敛性分析与FCM类似,算法迭代结束后能给出一组优化的特征权重值。仿真实验结果与WKMeans算法的结果基本一致,说明该方法在优化混合属性数据集的特征权重时是有效的。 展开更多
关键词 加权fcm 特征权重优化 固定特征加权 可变特征加权 加权fcm扩展算法
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基于加权FCM聚类算法的电力交易数据动态提取模型
9
作者 袁晓鹏 申少辉 汪涛 《微型电脑应用》 2024年第8期168-171,共4页
海量、冗余的电力交易数据极大地阻碍了电力交易决策,为此,研究基于加权FCM聚类算法的电力交易数据动态提取模型。汇聚预处理电力交易数据,压缩数据体量,基于全排列理论排序处理电力交易数据,提取电力交易数据特征(波动性、趋势性与变... 海量、冗余的电力交易数据极大地阻碍了电力交易决策,为此,研究基于加权FCM聚类算法的电力交易数据动态提取模型。汇聚预处理电力交易数据,压缩数据体量,基于全排列理论排序处理电力交易数据,提取电力交易数据特征(波动性、趋势性与变动性特征)作为FCM聚类算法的加权依据,获得对应的加权矩阵,应用加权FCM聚类算法聚类提取需求的电力交易数据,实现电力交易数据的动态提取。实验数据表明,该模型获得的电力交易数据聚类参数DBI数值较小,DVI数值较大,电力交易数据动态提取时间较短,应用性能更佳。 展开更多
关键词 加权fcm聚类算法 电力系统 交易数据 数据提取 动态过程 数据聚类
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