基于变量聚类的BP神经网络术后生存期预测模型 被引量：3

1

作者 孟濬 邓晓雨 虞捷舟 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期2365-2371,共7页

针对结直肠癌患者术后生存期预测,基于模糊C均值(FCM)聚类算法,提出一种结合场景认知和隶属度排序的变量聚类方法,对结直肠癌患者样本进行降维,并筛选出6个特征变量.结合BP神经网络,建立一个结直肠癌患者术后生存期预测模型.为了验证该... 针对结直肠癌患者术后生存期预测,基于模糊C均值(FCM)聚类算法,提出一种结合场景认知和隶属度排序的变量聚类方法,对结直肠癌患者样本进行降维,并筛选出6个特征变量.结合BP神经网络,建立一个结直肠癌患者术后生存期预测模型.为了验证该模型的有效性,利用主成分分析(PCA)对样本进行降维,并训练BP神经网络,对比FCM模型及PCA模型的预测准确率.结果显示,基于FCM变量聚类的BP神经网络模型预测准确率更高,所提出的变量聚类方法能够有效筛选出对于生存期有相关性和解释性的变量,从而提高BP神经网络模型的预测准确率. 展开更多

关键词 结直肠癌 生存期预测 变量聚类 模糊均值(fcm)聚类 BP神经网络 主成分分析(PCA)

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基于Gibbs随机场与模糊C均值聚类的图像分割新算法 被引量：35

2

作者 冯衍秋 陈武凡 +1 位作者 梁斌 林亚忠 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期645-647,共3页

模拟C均值聚类(FCM)是一种非常经典的非监督聚类技术,已被广泛用于图像的自动分割.由于传统的FCM算法进行图像分割仅利用了灰度信息,而没有考虑象素的空间位置信息,因而分割模型是不完整的,造成传统FCM算法只适用于分割噪声含量很低的图... 模拟C均值聚类(FCM)是一种非常经典的非监督聚类技术,已被广泛用于图像的自动分割.由于传统的FCM算法进行图像分割仅利用了灰度信息,而没有考虑象素的空间位置信息,因而分割模型是不完整的,造成传统FCM算法只适用于分割噪声含量很低的图像.为了克服传统FCM算法的局限性,本文利用Gibbs随机场所描述的邻域关系属性,引入先验空间约束信息,提出拒纳度的概念,建立包含灰度信息与空间信息的新聚类目标函数,继而提出基于Gibbs随机场与模糊C平均聚类的GFCM图像分割新算法.实验证明,利用本文所提GFCM算法可以有效地分割含噪声图像. 展开更多

关键词 图像分割 模糊C均值(fcm)聚类 Gibbs随机场(GRF) 多级逻辑模型(MLL)

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改进的灰狼优化算法及其高维函数和FCM优化 被引量：30

3

作者 张新明 王霞 康强 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2073-2084,共12页

灰狼优化算法(GWO)具有较强的局部搜索能力和较快的收敛速度,但在解决高维和复杂的优化问题时存在全局搜索能力不足的问题.对此,提出一种改进的GWO,即新型反向学习和差分变异的GWO(ODGWO).首先,提出一种最优最差反向学习策略和一种动态... 灰狼优化算法(GWO)具有较强的局部搜索能力和较快的收敛速度,但在解决高维和复杂的优化问题时存在全局搜索能力不足的问题.对此,提出一种改进的GWO,即新型反向学习和差分变异的GWO(ODGWO).首先,提出一种最优最差反向学习策略和一种动态随机差分变异算子,并将它们融入GWO中,以便增强全局搜索能力;然后,为了很好地平衡探索与开采能力以提升整体的优化性能,对算法前、后半搜索阶段分别采用单维操作和全维操作形成ODGWO;最后,将ODGWO用于高维函数和模糊C均值(FCM)聚类优化.实验结果表明,在许多高维Benchmark函数(30维、50维和1 000维)优化上, ODGWO的搜索能力大幅度领先于GWO,与state-of-the-art优化算法相比, ODGWO具有更好的优化性能.在7个标准数据集的FCM聚类优化上,与GWO、GWOepd和LGWO相比, ODGWO表现出了更好的聚类优化性能,可应用在更多的实际优化问题上. 展开更多

关键词 智能优化算法 灰狼优化算法 反向学习 差分变异 模糊C均值(fcm)聚类 高维函数优化

原文传递

模糊C均值聚类图像分割的改进遗传算法研究 被引量：15

4

作者 杨凯 蒋华伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第33期179-182,共4页

基于模糊C均值(FCM)聚类算法,并利用遗传算法全局随机搜索的特点,提出了一种图像分割的改进遗传算法。该算法首先采用一种初值化算法确定合适的遗传算法的初始搜索范围,然后对遗传算法中的编码方式、交叉算子、变异算子等参数进行了一... 基于模糊C均值(FCM)聚类算法,并利用遗传算法全局随机搜索的特点,提出了一种图像分割的改进遗传算法。该算法首先采用一种初值化算法确定合适的遗传算法的初始搜索范围,然后对遗传算法中的编码方式、交叉算子、变异算子等参数进行了一些适当改进,进而给出了该算法的理论推导和算法的具体实现步骤。该算法除了解决模糊C均值聚类算法在医学图像分割中容易陷入局部最优解的问题,而且采用的初值化算法比标准的遗传模糊C均值聚类算法能确定更合适的遗传算法的初始搜索范围,从而加速了遗传算法的收敛过程。实验表明,该方法相对于标准的遗传模糊C均值聚类算法,效果要好得多。 展开更多

关键词 模糊C均值聚类 模糊C均值(fcm)聚类算法 遗传算法

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CRM中的模糊C均值(FCM)客户聚类算法研究 被引量：8

5

作者 梁静国 张亚光 戈华 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 2004年第2期257-260,共4页

客户关系管理(CRM)中的客户聚类分析是一个新的研究领域,属于数据挖掘的应用范畴.CRM利用数据挖掘技术发现客户数据背后隐藏的、有用的、未曾预料的知识.包括利用聚类方法划分顾客类别.本文提出用模糊C均值(FuzzyC Means,FCM)聚类算法... 客户关系管理(CRM)中的客户聚类分析是一个新的研究领域,属于数据挖掘的应用范畴.CRM利用数据挖掘技术发现客户数据背后隐藏的、有用的、未曾预料的知识.包括利用聚类方法划分顾客类别.本文提出用模糊C均值(FuzzyC Means,FCM)聚类算法作为客户聚类的方法,得到不同客户群的聚类中心以及客户的隶属度矩阵,为客户群的特征分析提供了量化依据.并采用Matlab6.1为计算工具,最后给出了一个聚类分析实例.实验证明,本文采纳的方法可以得到满意的客户聚类结果. 展开更多

关键词 顾客关系管理(CRM) 模糊C均值(fcm)聚类 客户聚类

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基于遗传-模糊聚类的说话人识别方法及其仿真研究 被引量：13

6

作者 林琳 王树勋 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期2338-2341,2345,共5页

利用遗传算法的全局收敛性及模糊C-均值(FCM)聚类强大的局部寻优能力,提出了一种基于遗传-模糊聚类的说话人识别方法。对说话人的训练语音数据进行遗传-模糊的软聚类分析,从而得到分类中心的全局最优解,作为每个说话人的语音模型,最后... 利用遗传算法的全局收敛性及模糊C-均值(FCM)聚类强大的局部寻优能力,提出了一种基于遗传-模糊聚类的说话人识别方法。对说话人的训练语音数据进行遗传-模糊的软聚类分析,从而得到分类中心的全局最优解,作为每个说话人的语音模型,最后利用最大总平均隶属度函数准则对待识别语音进行模糊聚类识别。除此之外,使用自适应参数增加遗传算法的局部搜索能力。实验结果表明,这种算法克服了传统硬聚类的缺点,避免了FCM对初值敏感及容易陷入最小值的缺陷,使聚类更加合理,更好地描述了说话人的语音特征。 展开更多

关键词 遗传算法 模糊C-均值(fcm)聚类 说话人识别 最大总平均隶属度函数准则

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基于FCM聚类与SVM的电力系统短期负荷预测 被引量：10

7

作者 李林峰 孙长银 《江苏电机工程》 2007年第3期47-50,共4页

分析了模糊C均值(FCM)聚类算法,介绍了支持向量机(SVM)回归的基本原理,提出了一种将FCM聚类算法和SVM结合使用的电力系统短期负荷预测方法。该方法考虑到电力负荷变化周期性的特点,通过对学习样本的聚类,选用同类特征数据作为模型的预... 分析了模糊C均值(FCM)聚类算法,介绍了支持向量机(SVM)回归的基本原理,提出了一种将FCM聚类算法和SVM结合使用的电力系统短期负荷预测方法。该方法考虑到电力负荷变化周期性的特点,通过对学习样本的聚类,选用同类特征数据作为模型的预测输入,然后对各个模型的输入数据进行归一化处理和分类识别,得出最后总的预测输出。此预测方法保证了数据特征的一致性以及算法的全局性,避免了算法陷入局部极小的缺陷。经过仿真实验,证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 短期负荷预测 模糊C均值(fcm)聚类算法 支持向量机(SVM)

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模糊C-均值(FCM)聚类法与矢量量化法相结合用于说话人识别 被引量：7

8

作者 吴晓娟 韩先花 聂开宝 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期845-849,共5页

该文提出了一种将模糊C-均值聚类法与矢量量化法相结合进行说话人识别的方法。该算法将从语音信号中提取的 12阶 LPC(线性预测编码)倒谱系数作为待分类样本的 12个指标,先用矢量量化法求出每个说话人表征特征参数的码书,作为模糊聚类算... 该文提出了一种将模糊C-均值聚类法与矢量量化法相结合进行说话人识别的方法。该算法将从语音信号中提取的 12阶 LPC(线性预测编码)倒谱系数作为待分类样本的 12个指标,先用矢量量化法求出每个说话人表征特征参数的码书,作为模糊聚类算法的聚类中心,最后将待识别的特征矢量以得到的码书为聚类中心,进行聚类识别。该算法所使用的特征参数较少,计算比较简单,但识别率较矢量量化法高。 展开更多

关键词 模糊C-均值(fcm)聚类法 模糊聚类 矢量量化 说话人识别 语音特征 语音识别

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基于超像素和模糊聚类的医学超声图像分割算法 被引量：10

9

作者 陈放 杨艳 《半导体光电》 CAS 北大核心 2016年第1期146-150,共5页

图像分割在医学超声图像的定量、定性分析中均扮演着十分重要的作用,并直接影响到后续的分析、处理工作。针对医学超声图像对比度低和噪声强的特点,提出了一种将超像素和模糊聚类技术相结合的图像分割方法。该方法利用简单线性迭代聚类... 图像分割在医学超声图像的定量、定性分析中均扮演着十分重要的作用,并直接影响到后续的分析、处理工作。针对医学超声图像对比度低和噪声强的特点,提出了一种将超像素和模糊聚类技术相结合的图像分割方法。该方法利用简单线性迭代聚类算法产生多个超像素子区域,通过比较各个子区域间特征向量的相似性,利用模糊C均值(FCM)聚类技术对这些过分割区域进行合并,实现超声图像目标区域的有效分割。和传统的基于单像素的FCM聚类算法相比,该方法具有较强的鲁棒性,有效提高了目标区域的分割精度和分割效率,取得了较好的分割效果。 展开更多

关键词 图像分割 医学超声图像 超像素 模糊C均值(fcm)聚类

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网页优化策略的模糊C均值(FCM)聚类算法研究 被引量：2

10

作者 王玉龙 叶新铭 李秀华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第10期154-156,共3页

在对Web站点进行优化时,为了降低成本,往往需要在不改变硬件和网络配置的情况下提高网站的性能.此时,对构成网站的网页的修改就成为提高站点性能的主要途径.对网页的访问速度的测量已有很多成熟的方法,但是如何根据测试的结果指定合理... 在对Web站点进行优化时,为了降低成本,往往需要在不改变硬件和网络配置的情况下提高网站的性能.此时,对构成网站的网页的修改就成为提高站点性能的主要途径.对网页的访问速度的测量已有很多成熟的方法,但是如何根据测试的结果指定合理的优化策略,却鲜有论述.本文使用FCM算法对测试结果和网站日志进行聚类分析,从而得到一个良好的优化策略. 展开更多

关键词 Web 优化 模糊C均值(fcm) 聚类算法 模糊C均值(fcm)聚类 优化策略 算法研究 网页 WEB站点 fcm算法 降低成本 网络配置 访问速度

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基于模糊均值聚类算法的图像分割 被引量：4

11

作者 张磊 朱斌 南立军 《装甲兵工程学院学报》 2006年第4期68-70,共3页

将图像直方图统计特性引入到FCM聚类算法的目标函数中，用混合粒子群优化算法对目标函数进行全局最优求解，提高了图像分割的运算速度。

关键词 图像分割 模糊C-均值(fcm)聚类 混合粒子群

原文传递

融合模糊Histon阈值和FCM的Lab空间色彩分割算法 被引量：4

12

作者 邓廷权 张守龙 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第11期162-166,共5页

提出了一种简单有效的自适应无监督方法。在CIELab空间中利用模糊Histon阈值技术获得图像中所有可能的均匀区域,即通过寻找峰值,区域初始分割和区域颜色相似性合并,获得由聚类中心标注的均匀区域,提出自适应FCM聚类算法以提高均匀区域... 提出了一种简单有效的自适应无监督方法。在CIELab空间中利用模糊Histon阈值技术获得图像中所有可能的均匀区域,即通过寻找峰值,区域初始分割和区域颜色相似性合并,获得由聚类中心标注的均匀区域,提出自适应FCM聚类算法以提高均匀区域之间的紧密度,最终完成色彩分割。该算法已成功应用到伯克利图像库,相比当前一些无监督色彩分割算法,例如:Mean-Shift、NCuts取得了合理更好的划分,视觉上有效提取目标物体,具有一定鲁棒性。 展开更多

关键词 色彩分割 Lab均匀色彩空间 模糊Histon直方图阈值 模糊C均值(fcm)聚类

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基于多维波形差异度聚类分析的配电网故障区段定位方法 被引量：1

13

作者 罗晗菁 曾祥君 +3 位作者 喻锟 李志 谢志成 邓军 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2024年第6期58-68,97,共12页

谐振接地系统运行环境繁杂,单相接地故障发生状态多变,基于单一特征量的传统配电网故障区段定位方法存在各自的定位判别盲区,方法可靠性和适用性难以保障。针对上述问题提出了一种无需整定的基于多维波形差异度聚类分析的配电网故障区... 谐振接地系统运行环境繁杂,单相接地故障发生状态多变,基于单一特征量的传统配电网故障区段定位方法存在各自的定位判别盲区,方法可靠性和适用性难以保障。针对上述问题提出了一种无需整定的基于多维波形差异度聚类分析的配电网故障区段定位方法。依据故障点上下游各检测点零序电流暂态及稳态分量的波形差异性特征,通过离散Fréchet距离算法量化相邻检测点间的暂态及稳态波形差异度,并采用模糊C均值算法(fuzzyC-means,FCM)综合多特征信息以区分正常区段与故障区段,有效消除了单一特征定位盲区,实现故障区段自适应准确定位。PSCAD/EMTDC仿真结果以及10kV真型实验结果表明所提方法不仅保证了在不同故障工况下的定位可靠性和适用性,还具有耐高阻能力强、抗噪性高等优点。 展开更多

关键词 谐振接地系统 故障定位 零序电流 离散Fréchet距离 模糊C均值算法(fcm)聚类

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基于优化模糊C均值聚类选取相似日的燃气负荷预测 被引量：4

14

作者 邱静 徐晓钟 +1 位作者 邓松 王婷 《上海师范大学学报（自然科学版）》 2017年第4期560-566,共7页

针对短期负荷预测方法中传统的模糊C均值(FCM)聚类容易陷入局部最优和对初始聚类中心敏感的问题,提出利用粒子群优化(PSO)算法的全局搜索特性来优化此缺点.通过优化的FCM聚类来选取与预测日相似的日期作为支持向量机的训练样本,既强化... 针对短期负荷预测方法中传统的模糊C均值(FCM)聚类容易陷入局部最优和对初始聚类中心敏感的问题,提出利用粒子群优化(PSO)算法的全局搜索特性来优化此缺点.通过优化的FCM聚类来选取与预测日相似的日期作为支持向量机的训练样本,既强化了训练样本的数据规律,又保证数据特征的一致性.实验结果表明,优化预测模型的预测精度优于BP神经网络和支持向量机算法. 展开更多

关键词 短期负荷预测 相似日 相似性 模糊C均值(fcm)聚类 粒子群优化(PS0)算法 支持向量机(SVM)

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基于FCM聚类与BO算法的PEMFC故障分类 被引量：4

15

作者 卢忠昌 刘芙蓉 +1 位作者 杨扬 谢长君 《电池》 CAS 北大核心 2022年第6期606-609,共4页

针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)故障分类问题,提出基于模糊C均值(FCM)聚类和贝叶斯优化(BO)算法的故障分类方法。用Randles等效电路模型拟合210组阻抗谱实验数据,并用最小二乘法辨识模型各元件参数,选取特征向量构成数据样本。用FCM聚... 针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)故障分类问题,提出基于模糊C均值(FCM)聚类和贝叶斯优化(BO)算法的故障分类方法。用Randles等效电路模型拟合210组阻抗谱实验数据,并用最小二乘法辨识模型各元件参数,选取特征向量构成数据样本。用FCM聚类算法求得数据样本的聚类中心,划分故障类别,剔除10组隶属度不足的数据。采用BO算法对60组训练数据建模,并验证分析140组测试数据。该方法可快速识别正常、膜干和水淹状态,分类准确率达97.86%。 展开更多

关键词 燃料电池 故障诊断 阻抗模型 模糊C均值(fcm)聚类 贝叶斯优化(BO)算法

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基于改进模糊C-均值聚类的陆上风电场集电线路回路划分与拓扑结构优化

16

作者 易海 吕宙安 +5 位作者 张伶俐 陈希 柳典 黄雨薇 韩星星 许昌 《发电技术》 CSCD 2024年第4期675-683,共9页

【目的】在“双碳”目标以及我国能源结构加速转型的双重驱动下,风电产业规模不断快速增长,亟须降本增效以应对平价上网压力。集电线路的造价在投资中占比较大,存在可观的优化空间。为了降低投资成本,提出了一种改进模糊C-均值(fuzzy C-... 【目的】在“双碳”目标以及我国能源结构加速转型的双重驱动下,风电产业规模不断快速增长,亟须降本增效以应对平价上网压力。集电线路的造价在投资中占比较大,存在可观的优化空间。为了降低投资成本,提出了一种改进模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法。【方法】利用改进FCM聚类算法对陆上风电场集电线路回路进行划分。该算法综合考虑了方位角与欧式距离,以保障回路间线路不交叉,并使相邻机组聚集到同一回路;引入机位到聚类中心距离的修正因子,通过调节其数值限制回路容量。在回路划分的基础上,利用动态Prim算法对各回路进行集电线路优化选线。最后,通过某陆上风电场算例验证方法的有效性。【结果】与只考虑方位角的聚类方法相比,考虑方位角和间距的改进FCM算法优化效果更好,单回、双回连接对应的集电线路总造价分别降低了2.6%和5.4%。【结论】所提算法能够有效降低集电线路的总造价,具有一定的应用价值,可为风电场集电线路设计提供参考。 展开更多

关键词 陆上风电场 集电线路 拓扑结构优化 模糊C-均值(fcm)聚类算法 动态Prim算法

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基于蚁群算法的结构面产状模糊C均值聚类分析 被引量：4

17

作者 滕继东 徐光黎 申艳军 《安全与环境工程》 CAS 2010年第4期114-117,共4页

鉴于传统结构面分析方法只能进行相对的优势组数划分,无法准确定量地给出优势结构面的产状,提出了基于蚁群算法(ACA)的结构面产状模糊C均值(FCM)聚类算法;该算法利用ACA算法得到结构面产状的模糊聚类个数,并利用FCM算法得到初始聚类中心... 鉴于传统结构面分析方法只能进行相对的优势组数划分,无法准确定量地给出优势结构面的产状,提出了基于蚁群算法(ACA)的结构面产状模糊C均值(FCM)聚类算法;该算法利用ACA算法得到结构面产状的模糊聚类个数,并利用FCM算法得到初始聚类中心,最终得到具有全局分布特性的最优聚类;通过现场实测数据分析,验证了该算法的实用性和有效性。 展开更多

关键词 岩体 结构面产状 蚁群算法(ACA) 模糊C均值(fcm)聚类算法

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一种新的聚类算法 被引量：1

18

作者 闫德勤 迟忠先 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第11期1984-1985,共2页

基于万有引力原理提出一种新的聚类算法 .新算法假定样本元素间的聚类动力取决于元素所在的位置以及所属聚类团 .对于初始产生的聚类团利用模糊 c均值聚类算法的部分改进步骤调整各元素相对于临时聚类中心的模糊权值 ,最后产生 c个不同... 基于万有引力原理提出一种新的聚类算法 .新算法假定样本元素间的聚类动力取决于元素所在的位置以及所属聚类团 .对于初始产生的聚类团利用模糊 c均值聚类算法的部分改进步骤调整各元素相对于临时聚类中心的模糊权值 ,最后产生 c个不同的聚类团 .实验结果证明该算法具有较好的聚类效果 ,特别是当数据分布具有非凸结构形式时其聚类效果明显优于模糊 c均值 ( FCM) 展开更多

关键词 聚类算法 模糊C均值(fcm)聚类 数据分布 模糊C均值聚类 新算法 权值 聚类中心 聚类效果 证明 万有引力

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基于FCM聚类的奖学金评定方法 被引量：3

19

作者 杨艺芳 《现代计算机》 2008年第1期28-30,共3页

传统的奖学金评定方法是按照学生总成绩的高低作为评定依据,把一个多因数的问题简单化,使它成为一个单一的问题来处理,这种方法显然不合理。针对这个问题,采用基于模糊划分的模糊C-均值方法,对学生进行奖学金评定,为评审人员提供了一种... 传统的奖学金评定方法是按照学生总成绩的高低作为评定依据,把一个多因数的问题简单化,使它成为一个单一的问题来处理,这种方法显然不合理。针对这个问题,采用基于模糊划分的模糊C-均值方法,对学生进行奖学金评定,为评审人员提供了一种比较科学、公正的评审方法。 展开更多

关键词 聚类分析 模糊数学 模糊C-均值(fcm)聚类

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基于字典降噪改进模糊聚类MRI图像分割算法 被引量：3

20

作者 兰丙申 韩红伟 《中国数字医学》 2018年第10期49-51,共3页

目前对高噪声的MRI医学图像还没有较好的分割算法。在研究加强模糊C均值聚类(EnFCM)算法的基础上,提出一种改进算法。首先通过字典学习算法进行降噪,然后利用聚类有效性确定最佳聚类数目,最后利用改进EnFCM算法完成分割。实验表明,该方... 目前对高噪声的MRI医学图像还没有较好的分割算法。在研究加强模糊C均值聚类(EnFCM)算法的基础上,提出一种改进算法。首先通过字典学习算法进行降噪,然后利用聚类有效性确定最佳聚类数目,最后利用改进EnFCM算法完成分割。实验表明,该方法能够实现自动分类功能,达到了有效分割高噪声MRI医学图像的目的。 展开更多

关键词 字典学习 模糊C均值(fcm)聚类 降噪算法 图像分割 MRI

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