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一种改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法 被引量：13
1
作者 安良 胡勇 +1 位作者 胡良梅 孟玲玲 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2003年第3期354-358,共5页
模糊C-均值(FCM)聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小,鉴于遗传算法(GA)的并行全局搜索能力,文章将遗传算法引入进来对FCM聚类算法加以改进,并对所提出的新算法与经典算法的迭代步数和运行时间进行比较。实验结果表明:... 模糊C-均值(FCM)聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小,鉴于遗传算法(GA)的并行全局搜索能力,文章将遗传算法引入进来对FCM聚类算法加以改进,并对所提出的新算法与经典算法的迭代步数和运行时间进行比较。实验结果表明:该算法与FCM聚类算法相比收敛速度更快,迭代步数更少。 展开更多
关键词 改进模糊c-均值聚类算法 FcM聚类算法 遗传算法 迭代步数 运行时间
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供应商协同能力评价指标体系研究 被引量：6
2
作者 曾明华 王吟松 杨晓光 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第4期18-23,共6页
供应链协同已经成为供应链集团在与其他集团之间日趋激烈的竞争中创造竞争优势的势在必行的现代管理战略,供应商选择对供应链协同至关重要。通过控制进化种群划分与进化过程,利用压缩变异与Gauss变异设计一种组合变异方式,进而提出改进... 供应链协同已经成为供应链集团在与其他集团之间日趋激烈的竞争中创造竞争优势的势在必行的现代管理战略,供应商选择对供应链协同至关重要。通过控制进化种群划分与进化过程,利用压缩变异与Gauss变异设计一种组合变异方式,进而提出改进的模糊C-均值聚类遗传算法(IFCMGA);在初步确定面向供应链协同的供应商评价指标后,利用IFCMGA算法对供应商协同能力评价指标进行分类,构建了面向供应链协同的供应商评价指标体系。结合模糊层次分析法与重要指标筛选法进行指标分析和筛选以及指标体系重构,以为供应商评价与选择提供科学决策依据。 展开更多
关键词 供应链协同 供应商评价指标体系 组合变异 改进的模糊c-均值聚类遗传算法 指标筛选
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基于车联网大数据分析的实时路况检测系统 被引量：5
3
作者 张长青 杨楠 《电子科技》 2019年第8期66-69,74,共5页
为解决城市交通拥堵问题,给人们提供优质的出行体验,文中提出了基于车联网大数据分析的实时路况检测系统。使用GPS技术对行驶的车辆进行数据采集,通过数据清洗和数据修复得到样本集合,利用改进模糊C均值聚类算法对样本数据进行分析,得... 为解决城市交通拥堵问题,给人们提供优质的出行体验,文中提出了基于车联网大数据分析的实时路况检测系统。使用GPS技术对行驶的车辆进行数据采集,通过数据清洗和数据修复得到样本集合,利用改进模糊C均值聚类算法对样本数据进行分析,得出各路段的平均车速,进而得到相应路段的交通状态。测试结果表明,该系统能够准确得获取道路上行驶车辆的交通数据,识别出当前路段的交通状态,从而证明了该系统设计的合理性和正确性。 展开更多
关键词 车联网 GPS技术 改进模糊c均值聚类算法 实时路况
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基于AE-MFCM技术的电力用户响应特性分析方法 被引量：4
4
作者 王剑锋 倪家明 +3 位作者 王旭东 孔祥玉 姚程 于建成 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2021年第4期47-54,共8页
对电力用户用电特性的正确分析是实现电力系统高效运行和增值服务的关键。本文提出一种基于自动编码器与改进模糊C均值聚类算法结合技术的用户响应特征分析方法。首先,对用电模式进行聚类来确定用户的行为特性,利用自动编码器和改进模糊... 对电力用户用电特性的正确分析是实现电力系统高效运行和增值服务的关键。本文提出一种基于自动编码器与改进模糊C均值聚类算法结合技术的用户响应特征分析方法。首先,对用电模式进行聚类来确定用户的行为特性,利用自动编码器和改进模糊C均值聚类算法实现特征提取和数据处理。然后,基于用户用电模式的分类结果,利用神经网络等智能算法对每类用户进行需求响应建模,拟合激励信号与用户响应量之间的关系,获得准确反映用户需求的响应特性与响应能力。最后,通过某实际电网数据验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 用电特性分析 自动编码器 改进模糊c均值聚类算法 需求响应
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改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换在榛子仁缺陷检测中的应用 被引量：2
5
作者 张冬妍 张瑞 +1 位作者 韩睿 曹军 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期80-83,95,共5页
以榛子仁为检测样本,采用模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割;利用飞蛾扑火(MFO)算法改进其目标函数;利用函数对个体样本边缘提取,标记边缘拐点位置,计算拐点个数;对边缘图像进行霍夫(Hough)变换的椭圆曲线拟合,标记并输出饱满籽粒个数... 以榛子仁为检测样本,采用模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割;利用飞蛾扑火(MFO)算法改进其目标函数;利用函数对个体样本边缘提取,标记边缘拐点位置,计算拐点个数;对边缘图像进行霍夫(Hough)变换的椭圆曲线拟合,标记并输出饱满籽粒个数;依据试验数据,分析应用改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换对榛子仁缺陷检测的效果。结果表明:改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换,可以准确有效地对饱满、干瘪、霉斑、虫蛀、腐烂的5种榛子仁中的缺陷籽粒进行识别检测,提高榛子仁加工过程中的分拣效率。 展开更多
关键词 榛子仁 缺陷检测 改进模糊c均值聚类算法 图像分割 霍夫变换
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基于IFCM加权的SVDD硬件木马检测方法
6
作者 魏延海 李雄伟 +2 位作者 张阳 胡晓阳 张坤鹏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第10期3054-3057,共4页
针对硬件木马(HT)种类繁多难以获取未知木马特征及采集的旁路信号含噪声问题,提出了一种基于IFCM加权的SVDD(IFCMW-SVDD)硬件木马检测方法。传统支持向量数据描述(SVDD)在解决单分类问题时存在相同条件下训练全部样本的不足,需要根据相... 针对硬件木马(HT)种类繁多难以获取未知木马特征及采集的旁路信号含噪声问题,提出了一种基于IFCM加权的SVDD(IFCMW-SVDD)硬件木马检测方法。传统支持向量数据描述(SVDD)在解决单分类问题时存在相同条件下训练全部样本的不足,需要根据相应问题对样本有主次之分进行训练。通过一种改进的模糊C均值方法(IFCM)计算金片旁路信号的隶属度,将其作为样本特征的权重(W)系数,使得针对硬件木马检测问题构建SVDD模型的支持向量能够描述金片信号的同时尽可能减小描述范围。实验表明,所提方法实现单分类硬件木马检测的同时较传统SVDD算法在检测精度和稳定性上都有所提高。 展开更多
关键词 硬件木马 旁路信号 改进模糊c-均值算法 支持向量数据描述 隶属度
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核模糊C均值聚类算法优选BDS-3三频组合观测值 被引量：5
7
作者 田睿 范祥祥 +2 位作者 戴影 孙宪兵 董绪荣 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期686-697,共12页
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... 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。 展开更多
关键词 三频组合观测值 改进的核模糊c均值聚类算法 矩阵变换法 模糊度固定
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数字孪生车间的模型与数据采集优化 被引量：2
8
作者 周帅昌 刘丽兰 高增桂 《工业控制计算机》 2021年第12期14-16,共3页
随着数字孪生车间的相关技术的不断发展,对模型与数据采集模块的要求也越来越高,针对目前数字孪生车间建模和数据采集阶段存在的问题,采用半边折叠算法处理复杂的三维模型,实现了生产线模型的轻量化;采用改进的模糊C均值算法处理冗余、... 随着数字孪生车间的相关技术的不断发展,对模型与数据采集模块的要求也越来越高,针对目前数字孪生车间建模和数据采集阶段存在的问题,采用半边折叠算法处理复杂的三维模型,实现了生产线模型的轻量化;采用改进的模糊C均值算法处理冗余、错误的数据,提高了数据的准确性。通过这两种算法在实践中的应用,降低了数字孪生系统的负担和计算机的硬件要求,对数字孪生车间的模型与数据采集模块进行了优化。 展开更多
关键词 数字孪生车间 半边折叠算法 改进模糊c均值算法 数据过滤
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改进模糊C均值的客机空调系统退化评估算法 被引量：1
9
作者 丁建立 方正汉 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期142-149,共8页
针对使用快速存储记录器(Quick access recorder,QAR)数据进行大型客机空调系统健康评估与异常检测时面临的数据不平衡与先验知识不足的问题,本文提出一种基于改进模糊C均值(Fuzzy C‑means,FCM)的大型客机空调系统退化评估算法。该算法... 针对使用快速存储记录器(Quick access recorder,QAR)数据进行大型客机空调系统健康评估与异常检测时面临的数据不平衡与先验知识不足的问题,本文提出一种基于改进模糊C均值(Fuzzy C‑means,FCM)的大型客机空调系统退化评估算法。该算法计算故障状态与正常状态的距离,并基于大型客机空调系统的物理特性优化了FCM算法的距离函数,引入了左右空调组件的状态差作为评估标准。本算法有效地解决了现行方法存在的过拟合问题,并且对于部件的前期退化有更高的敏感性,能够有效的反映性能退化的中间过程。为航空公司安排航班计划与维修计划,降低运行成本提供了有力的技术支持。 展开更多
关键词 快速存储记录器数据 空调系统 退化评估 改进模糊c均值算法 故障状态
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