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基于LMD近似熵和FCM聚类的机械故障诊断研究 被引量:97
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作者 张淑清 孙国秀 +2 位作者 李亮 李新新 监雄 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期714-720,共7页
提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)近似熵和模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)相结合的机械故障诊断方法。首先对机械振动信号进行LMD分解,得到若干具有物理意义的乘积函数(product function,PF)分量... 提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)近似熵和模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)相结合的机械故障诊断方法。首先对机械振动信号进行LMD分解,得到若干具有物理意义的乘积函数(product function,PF)分量,再通过相关性分析,筛选出与原始信号相关性最大的3个分量作为数据源,求取其近似熵作为特征向量,最后通过FCM模糊聚类对特征向量进行识别分类。实验表明,基于LMD近似熵和FCM模糊聚类相结合的方法对机械故障信号能够有效准确地进行识别分类,此外,将该方法与基于EMD近似熵和FCM结合的方法进行对比,结果表明该方法具有更好的故障识别效果。 展开更多
关键词 局部均值分解 模糊c均值 近似熵 故障诊断
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基于模糊C均值聚类的作物病害叶片图像分割方法研究 被引量:89
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作者 毛罕平 张艳诚 胡波 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期136-140,共5页
为提高作物病害图像的分割效果,根据作物病害图像的特点,提出了一种基于模糊C均值聚类算法(FCM)的作物病害图像自适应分割方法。该方法将像素的灰度与其邻域均值作为FCM的输入特征,变换FCM的隶属度函数使其包含图像的局部邻域特性;通过... 为提高作物病害图像的分割效果,根据作物病害图像的特点,提出了一种基于模糊C均值聚类算法(FCM)的作物病害图像自适应分割方法。该方法将像素的灰度与其邻域均值作为FCM的输入特征,变换FCM的隶属度函数使其包含图像的局部邻域特性;通过聚类有效性验证分析和试验确定模糊C均值聚类算法(FCM)的最优聚类数、模糊加权指数。运用该方法对棉花病害叶片图像进行分割。结果表明:该方法能较好将病斑部分和正常部分分割开,平均分割误差率小于5%,对作物病害图像的分割处理非常有效。 展开更多
关键词 图像分割 作物病害 计算机视觉 模糊c均值 参数选择
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图像分割中的模糊聚类方法 被引量:66
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作者 李旭超 刘海宽 +1 位作者 王飞 白春艳 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2012年第4期447-458,共12页
模糊聚类算法是近年来图像分割技术领域的研究热点之一。在对模糊C均值聚类算法分析的基础上,结合目前在图像分割中的应用研究,对模糊C均值聚类算法的测度方式进行了比较分析,从单分辨率、多分辨率以及与其他算法结合3个方面,评述改进... 模糊聚类算法是近年来图像分割技术领域的研究热点之一。在对模糊C均值聚类算法分析的基础上,结合目前在图像分割中的应用研究,对模糊C均值聚类算法的测度方式进行了比较分析,从单分辨率、多分辨率以及与其他算法结合3个方面,评述改进的模糊C均值聚类算法优缺点。最后,讨论模糊C均值聚类算法目前存在的问题及未来发展方向。 展开更多
关键词 模糊c均值 图像分割 目标函数 隶属度
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基于模糊c均值聚类的多模型软测量建模 被引量:36
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作者 仲蔚 俞金寿 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第1期83-87,共5页
根据几个模型相加可提高模型的预测精度及鲁棒性的思想,提出了一种非线性软测量建模的新方法。即先用模糊c 均值聚类算法将训练集分成具有不同聚类中心的子集,每一子集用RBF网络或部分最小二乘法进行训练得出子模型,再用模糊聚... 根据几个模型相加可提高模型的预测精度及鲁棒性的思想,提出了一种非线性软测量建模的新方法。即先用模糊c 均值聚类算法将训练集分成具有不同聚类中心的子集,每一子集用RBF网络或部分最小二乘法进行训练得出子模型,再用模糊聚类后产生的隶属度将各子模型的输出加权求和得到最后结果。此算法通过一个复杂非线性函数的仿真建模和一个分馏塔柴油倾点软测量建模的工业实例研究,结果表明比其它算法具有更好的泛化结果和预报精度,具有良好的在线应用潜力。 展开更多
关键词 软测量 模糊c均值 鲁棒性 最小二乘法
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采用时频矩阵奇异值分解的配电开关振动信号特征量提取方法 被引量:46
5
作者 郭谋发 徐丽兰 +1 位作者 缪希仁 陈立纯 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第28期4990-4997,共8页
配电开关振动信号具有非线性非平稳特性,蕴含有机械状态信息。提出一种采用时频矩阵奇异值分解的配电开关振动信号特征量提取方法,对振动信号做希尔伯特-黄变换以进行带通滤波,构造其时频矩阵,对该矩阵进行奇异值分解,可将振动信号的特... 配电开关振动信号具有非线性非平稳特性,蕴含有机械状态信息。提出一种采用时频矩阵奇异值分解的配电开关振动信号特征量提取方法,对振动信号做希尔伯特-黄变换以进行带通滤波,构造其时频矩阵,对该矩阵进行奇异值分解,可将振动信号的特征信息分解到不同的时频子空间,以得到的时频矩阵奇异值作为振动信号的特征量,用于表征配电开关的机械状态。对配电开关在正常及卸掉A相触头绝缘拉杆、机械结构卡涩、底座螺丝松动等3种典型故障情况下实测振动信号的时频矩阵奇异值做模糊c均值聚类,结果表明该特征量能够准确、有效地表征配电开关的机械状态。 展开更多
关键词 配电开关 振动信号 特征量提取 时频矩阵 奇异值分解 HHT带通滤波 模糊c均值
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基于LSTM循环神经网络的数控机床热误差预测方法 被引量:45
6
作者 谭峰 李成南 +2 位作者 萧红 苏祖强 郑凯 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期79-87,共9页
针对传统热误差预测中忽略了机床历史累积温度状态与机床热误差之间的关联关系,提出一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的数控机床热误差预测方法。LSTM循环神经网络可以有效利用机床当前时刻和历史时刻的温升数据来表征更加符合机... 针对传统热误差预测中忽略了机床历史累积温度状态与机床热误差之间的关联关系,提出一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的数控机床热误差预测方法。LSTM循环神经网络可以有效利用机床当前时刻和历史时刻的温升数据来表征更加符合机床热变形机制的热误差。以一台精密卧式加工中心为例,首先进行热误差实验,然后利用模糊c均值(FCM)聚类算法从20个温度点中筛选出4个关键温度点,再以其温升数据为输入热误差数据为输出建立LSTM循环神经网络热误差预测模型。最后,在不同工况下与传统热误差预测模型进行预测性能对比分析,结果表明所提热误差预测方法预测精度最高提高约52%,具有更加优越的预测精度和泛化性能。 展开更多
关键词 数控机床 热误差预测 关键温度点筛选 LSTM循环神经网络 模糊c均值
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基于T-S模型的电力变压器顶层油温预测研究 被引量:42
7
作者 熊浩 陈伟根 +2 位作者 杜林 孙才新 廖瑞金 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第30期15-19,共5页
为准确估算电力变压器绕组热点温度,对变压器安全运行和寿命评估提供辅助依据,建立了一个基于Takagi-Sugeno(T-S))的变压器顶层油温预测模型。模型的前件参数由模糊C均值聚类算法确定,后件参数由加权最小二乘法离线辨识,并用现场实测数... 为准确估算电力变压器绕组热点温度,对变压器安全运行和寿命评估提供辅助依据,建立了一个基于Takagi-Sugeno(T-S))的变压器顶层油温预测模型。模型的前件参数由模糊C均值聚类算法确定,后件参数由加权最小二乘法离线辨识,并用现场实测数据对模型后件参数进行在线调整。通过对实测数据的仿真实验表明,该模型以简单的模糊规则实现了变压器顶层油温的预测,且模型的预测精度优于IEEE推荐的变压器顶层油温经验模型,从而提高其绕组热点温度计算的精度。 展开更多
关键词 电力变压器 顶层油温 TAKAGI-SUGENO模糊模型 模糊c均值 加权最小二乘法
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基于模糊和灰色关联的配电自动化开关柜故障诊断方法 被引量:41
8
作者 韩学森 刘博文 +4 位作者 李永杰 于雷 王松 陶诗洋 刘皓璐 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2021年第2期107-115,共9页
针对配电自动化开关柜故障诊断对配电网安全性和可靠性的影响,提出一种基于模糊C均值聚类和灰色关联的配电自动化开关柜故障诊断方法。首先,该方法通过各类遥测信息分层影响因子,计算隶属度函数并采用AHP-熵权法确定权重完成配电自动化... 针对配电自动化开关柜故障诊断对配电网安全性和可靠性的影响,提出一种基于模糊C均值聚类和灰色关联的配电自动化开关柜故障诊断方法。首先,该方法通过各类遥测信息分层影响因子,计算隶属度函数并采用AHP-熵权法确定权重完成配电自动化开关柜状态评价的分层模糊运算。然后,针对配电自动化开关柜典型故障信息,应用FCM法聚类后灰色关联分析,完成六类配电自动化开关柜典型故障的诊断,在保证诊断准确度的同时极大地减少了计算量。最后,对北京市某地区配电自动化开关柜故障信息的状态评价及故障诊断结果并与传统灰色关联分析对比表明,所提出方法的故障诊断准确度可达90%,为快速、准确、客观地实现对配电自动化开关柜状态的实时监测及智能电网自动化的进一步发展提供参考。 展开更多
关键词 配电自动化开关柜 模糊c均值 灰色关联 故障诊断
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基于遗传算法和模糊C均值聚类的WSN分簇路由算法 被引量:40
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作者 董发志 丁洪伟 +2 位作者 杨志军 熊成彪 张颖婕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第8期2359-2365,共7页
针对无线传感器网络(WSN)的节点能量有限、生命周期短、吞吐量低等问题,提出一种基于遗传算法(GA)和模糊C均值(FCM)聚类的WSN分簇路由算法GAFCMCR,采取“集中分簇,分布簇头选举”的方式。网络初始化时基站采用由GA优化的FCM聚类算法形... 针对无线传感器网络(WSN)的节点能量有限、生命周期短、吞吐量低等问题,提出一种基于遗传算法(GA)和模糊C均值(FCM)聚类的WSN分簇路由算法GAFCMCR,采取“集中分簇,分布簇头选举”的方式。网络初始化时基站采用由GA优化的FCM聚类算法形成网络分簇。第一轮簇头由距簇中心最近的节点担任;从第二轮开始,簇头的选举由上一轮的簇头负责,选举过程综合考虑候选节点的剩余能量、与基站的距离、与簇内其他节点的平均距离三个因子,并根据网络状态实时调整三个因子的权重。在数据传输阶段,将轮询机制引入簇内通信。仿真结果表明,相同网络环境下,与LEACH算法和基于K-Means的均匀分簇路由(KUCR)算法相比,GAFCMCR将网络生命周期延长了105%和20%。GAFCMCR成簇效果良好,具有良好的能量均衡性和更高的吞吐量。 展开更多
关键词 无线传感器网络 模糊c均值 遗传算法 均匀分簇 轮询机制
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基于遗传算法的岩体结构面的模糊C均值聚类方法 被引量:38
10
作者 蔡美峰 王鹏 +1 位作者 赵奎 张登科 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期371-376,共6页
提出了一种基于遗传算法的岩体结构面模糊C均值聚类方法,避免了人为划定分类界限的主观性,解决了模糊C均值聚类算法的局部最优的弱点。同时结合现场实测数据,对应用该方法进行结构面产状分类的具体步骤、参数选取、分组有效性和优势方... 提出了一种基于遗传算法的岩体结构面模糊C均值聚类方法,避免了人为划定分类界限的主观性,解决了模糊C均值聚类算法的局部最优的弱点。同时结合现场实测数据,对应用该方法进行结构面产状分类的具体步骤、参数选取、分组有效性和优势方位判定进行了分析和讨论。 展开更多
关键词 岩石力学 岩体 结构面 模糊c均值 遗传算法
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权重系数自适应光流法运动目标检测 被引量:39
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作者 刘洪彬 常发亮 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期460-468,共9页
为了实现Horn-Schunck光流法权重系数的自适应设定与更新,研究了权重系数对Horn-Schunck光流法的影响规律,提出一种融合模糊C均值(FCM)聚类的权重系数自适应Horn-Schunck光流法。首先,统计不同权重系数下运动目标检测的光流总值变化曲... 为了实现Horn-Schunck光流法权重系数的自适应设定与更新,研究了权重系数对Horn-Schunck光流法的影响规律,提出一种融合模糊C均值(FCM)聚类的权重系数自适应Horn-Schunck光流法。首先,统计不同权重系数下运动目标检测的光流总值变化曲线。然后,以光流总值的最优化为依据,结合两层模糊C均值(FCM)聚类寻找最优权重和基于固定迭代次数Horn-Schunck光流法的收敛点,从而自适应地获取最优权重系数,并将收敛阈值的人工设定转化为光流值的自动寻优。最后,通过标准视频序列进行测试以验证算法的有效性。实验结果表明:相比于其他权重系数值,最优权重估计的光流图像不但运动目标明显而且噪声较少。对运动目标检测的运行时间为0.106 0s,有用比为0.596 9,幅度误差为0.801 1,满足光流法运动目标检测的最优或次优性能。 展开更多
关键词 运动目标检测 Horn-Schunck光流法 模糊c均值 自适应权重系数
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基于改进模糊C均值聚类时段划分的配电网动态重构 被引量:39
12
作者 董志辉 林凌雪 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期2299-2305,共7页
随着大量光伏和风电等间歇性电源接入配电网,传统的静态重构方案不再适用于动态变化下的网络。在此背景下,提出了一种基于改进模糊均值聚类的动态重构策略。首先依据分布式电源(distributedgenerator,DG)和负荷的时变性建立确定性等值... 随着大量光伏和风电等间歇性电源接入配电网,传统的静态重构方案不再适用于动态变化下的网络。在此背景下,提出了一种基于改进模糊均值聚类的动态重构策略。首先依据分布式电源(distributedgenerator,DG)和负荷的时变性建立确定性等值负荷预测曲线,通过改进的模糊C均值聚类算法进行时段划分,并且利用损失函数确定最优时段划分方案。其次采用区间数描述DG和负荷预测的不确定性并建立以网损区间值最低为目标函数的动态重构模型,并引入仿射泰勒扩展的潮流计算法求解区间潮流方程。最后采用基于回路搜索的十进制粒子群算法对重构模型进行求解,实现不确定因素下的配电网动态重构。通过IEEE33节点系统仿真验证了所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 动态重构 分布式电源 时段划分 区间算法 模糊c均值
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基于模糊C均值聚类的光伏阵列故障诊断方法 被引量:38
13
作者 毕锐 丁明 +2 位作者 徐志成 葛虎 郁丹琦 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期730-736,共7页
提出基于模糊C均值聚类的光伏阵列故障诊断方法。采用基于模糊C均值聚类的方法,对给定外界环境下不同故障类型的故障特征量进行聚类分析,得到故障类型和故障特征量的模糊映射关系;通过基于正态分布的隶属度函数算法,计算待诊断样本与各... 提出基于模糊C均值聚类的光伏阵列故障诊断方法。采用基于模糊C均值聚类的方法,对给定外界环境下不同故障类型的故障特征量进行聚类分析,得到故障类型和故障特征量的模糊映射关系;通过基于正态分布的隶属度函数算法,计算待诊断样本与各故障模式间的隶属度大小。对隶属度大小进行排序,得到待诊断样本的故障类型。通过Matlab仿真验证方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 光伏阵列 故障诊断 模糊c均值 隶属度函数
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基于数据挖掘和模糊聚类的风电功率实时预测研究 被引量:36
14
作者 杨茂 熊昊 +1 位作者 严干贵 穆钢 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期1-6,共6页
准确的风电功率预测是实现风能大规模开发利用的有效手段,实时预测能够滚动地修正日出力计划曲线,保证电力系统运行的安全性和经济性。在分析风电场不同机组出力特性的基础上,利用数据挖掘和模糊聚类技术将不同的机组进行分类,并分别进... 准确的风电功率预测是实现风能大规模开发利用的有效手段,实时预测能够滚动地修正日出力计划曲线,保证电力系统运行的安全性和经济性。在分析风电场不同机组出力特性的基础上,利用数据挖掘和模糊聚类技术将不同的机组进行分类,并分别进行实时预测,将预测结果进行累加得到最终的预测结果。以中国吉林省某风电场的实测风电数据为例,进行了实时预测,结合国家能源局对风电功率实时预测预报管理要求中的指标进行了分析。结果表明,所提出的方法准确率最大提高2.57%,合格率最大提高4.23%,均方根误差最大下降3.21%,说明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 风电功率 实时预测 数据挖掘 模糊c均值
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基于数值特性聚类的日前光伏出力预测误差分布模型 被引量:36
15
作者 赵书强 张婷婷 +3 位作者 李志伟 李东旭 许晓艳 刘金山 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第13期36-45,共10页
光伏出力预测误差难以避免且不容忽视,预测误差分布的准确描述有利于电力系统的优化调度和稳定运行。基于此,分析预测误差分布与其影响因素之间的相关性,提出一种基于数值特性聚类的日前光伏出力预测误差概率模型。利用模糊C均值聚类法... 光伏出力预测误差难以避免且不容忽视,预测误差分布的准确描述有利于电力系统的优化调度和稳定运行。基于此,分析预测误差分布与其影响因素之间的相关性,提出一种基于数值特性聚类的日前光伏出力预测误差概率模型。利用模糊C均值聚类法对预测误差的整体水平进行分类,再依据预测出力的数值特性进行分区处理,并建立了适用于估计误差分布的通用型高斯混合模型。该分析方法综合考虑了气象因素和预测出力数值特性对预测误差的影响,可以较为准确地估计不同时刻的预测误差,给出预测误差分布的置信区间,且不受预测算法和光伏电站地理信息的限制。基于比利时和中国西北地区光伏系统历史数据的分析结果表明,所提误差模型可描述光伏出力预测误差分布偏态性和峰度多样性,效果优于其他分布模型,能够用于描述不同情况下的日前光伏出力预测误差分布。 展开更多
关键词 光伏发电出力 日前预测误差 通用型高斯混合分布 模糊c均值
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运用模糊隶属度进行土壤属性制图的研究--以黑龙江鹤山农场研究区为例 被引量:35
16
作者 杨琳 朱阿兴 +3 位作者 秦承志 李宝林 裴韬 刘宝元 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期9-15,共7页
通过传统土壤类型图所得的土壤属性图已不能满足精准农业和生态环境模型所需土壤属性的精度,而目前应用较多的统计方法和地统计方法均存在一定的局限性。鉴于此,本文探索了一种采用模糊聚类获取模糊隶属度进行土壤属性制图的方法。首先... 通过传统土壤类型图所得的土壤属性图已不能满足精准农业和生态环境模型所需土壤属性的精度,而目前应用较多的统计方法和地统计方法均存在一定的局限性。鉴于此,本文探索了一种采用模糊聚类获取模糊隶属度进行土壤属性制图的方法。首先,采用模糊c均值聚类(Fuzzyc-means clustering,FCM)方法对环境因子进行聚类,通过野外采样(称为建模点)建立土壤-环境关系知识;然后,计算区域内各像元点对土壤类型的模糊隶属度;最后,对模糊隶属度采用加权平均的方法获取土壤属性值。将该方法应用于黑龙江鹤山农场老莱河流域的研究小区,以土体厚度和表层有机质为例进行土壤属性制图。为了评价该方法的有效性,将其与采用环境因子所建立的多元线性回归模型进行比较,通过野外验证点集评价两种模型所得的土壤属性,评价指标为观测值和预测值的相关系数、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和准确度(AC)。结果表明,尽管通过建模点建立的多元线性回归方程R2较大,但该方程并不适用于研究区内的其他样本点,这表明多元线性回归方法在该区具有一定的局限性。与之相比,模糊隶属度加权平均的方法则可以通过较少的建模点得到更好的预测效果。 展开更多
关键词 模糊c均值 模糊隶属度 土壤属性制图 加权平均 多元线性回归
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基于EEMD和模糊C均值聚类的风电机组齿轮箱故障诊断 被引量:35
17
作者 王军辉 贾嵘 谭泊 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期319-324,共6页
针对风电机组齿轮箱中齿轮故障特征提取与故障诊断问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、奇异谱熵和模糊C均值聚类的故障诊断方法。首先对原始振动信号进行EEMD分解,得到各阶本征模态函数(IMF)构成的特征模式矩阵。接着对该特征模... 针对风电机组齿轮箱中齿轮故障特征提取与故障诊断问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、奇异谱熵和模糊C均值聚类的故障诊断方法。首先对原始振动信号进行EEMD分解,得到各阶本征模态函数(IMF)构成的特征模式矩阵。接着对该特征模式矩阵求奇异谱熵值,奇异谱熵值的大小能反映部件的工作状态和故障类型。最后,将得到的奇异谱熵值矩阵进行模糊聚类分析并得到分类结果。通过对齿面磨损、齿面剥落和正常3种齿轮状态分别使用EMD法和EEMD法进行故障分类对比,结果验证了该方法的有效性和可行性,同时证明EEMD法具有更好的分类效果。 展开更多
关键词 风电机组 齿轮箱 故障诊断 集合经验模式分解 奇异谱熵 模糊c均值
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基于粗糙集理论的变压器油纸绝缘状态评估 被引量:34
18
作者 林晓宁 蔡金锭 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期22-29,共8页
基于回复电压测试数据,运用粗糙集理论评估变压器绝缘状态,并建立变压器绝缘状态评估系统。首先选取回复电压法特征量和扩展德拜等效弛豫电路特征量作为评估特征量。其次利用模糊C均值聚类算法对评估特征量进行模糊划分并指标化,生成绝... 基于回复电压测试数据,运用粗糙集理论评估变压器绝缘状态,并建立变压器绝缘状态评估系统。首先选取回复电压法特征量和扩展德拜等效弛豫电路特征量作为评估特征量。其次利用模糊C均值聚类算法对评估特征量进行模糊划分并指标化,生成绝缘状态决策表。接着利用差别矩阵对绝缘状态决策表进行属性约简。最后,利用盲目删除值约简算法对已约简决策表进行属性值约简,得到完全约简的决策表,并在此基础上建立变压器绝缘状态评估的规则表。通过实例分析证明提出的评估方法能够有效地评估变压器内部绝缘状态。 展开更多
关键词 粗糙集 回复电压法 模糊c均值 差别矩阵 盲目删除值约简算法 绝缘状态评估
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基于模糊C均值聚类和神经网络的短时交通流预测方法 被引量:19
19
作者 杨世坚 贺国光 《系统工程》 CSCD 北大核心 2004年第8期83-86,共4页
短时交通流预测是动态交通控制和诱导的前提。提出一种模糊C均值聚类和神经网络相结合的短时交通流预测方法。用同一组实测数据对比计算了该方法与BP神经网络预测方法、模糊神经网络预测方法分别得到的预测结果。计算结果表明:所提出的... 短时交通流预测是动态交通控制和诱导的前提。提出一种模糊C均值聚类和神经网络相结合的短时交通流预测方法。用同一组实测数据对比计算了该方法与BP神经网络预测方法、模糊神经网络预测方法分别得到的预测结果。计算结果表明:所提出的方法的预测准确性明显地高于其他两种方法。 展开更多
关键词 交通控制与诱导 短时交通流预测 模糊c均值 BP神经网络
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基于模糊C均值聚类的网络入侵检测算法 被引量:26
20
作者 杨德刚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第1期86-87,91,共3页
入侵检测已成为网络安全的第二层重要防御线。分析了对新型未知的攻击的入侵检测,提出基于模糊C均值聚类的网络入侵检测算法。用KDD-99数据集的仿真实验结果表明算法的可行性、有效性和可扩展性,并有效提高了聚类检测的检测率,降低了误... 入侵检测已成为网络安全的第二层重要防御线。分析了对新型未知的攻击的入侵检测,提出基于模糊C均值聚类的网络入侵检测算法。用KDD-99数据集的仿真实验结果表明算法的可行性、有效性和可扩展性,并有效提高了聚类检测的检测率,降低了误检率。 展开更多
关键词 模糊c均值 入侵检测 网络安全 检测算法 KDD-99数据集
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