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基于熵约束的快速FCM聚类多阈值图像分割算法 被引量：12
1
作者 田军委 黄永宣 于亚琳 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期221-226,共6页
针对传统 FCM 聚类多阈值分割算法计算费时、应用范围受限制的缺点,提出基于信息熵判据的快速FCM 聚类多阈值分割算法.研究在保持图像信息前提下重采样率必须满足的最基本条件,并给出约束公式.根据信息熵原理,计算原图像和重采样图像的... 针对传统 FCM 聚类多阈值分割算法计算费时、应用范围受限制的缺点,提出基于信息熵判据的快速FCM 聚类多阈值分割算法.研究在保持图像信息前提下重采样率必须满足的最基本条件,并给出约束公式.根据信息熵原理,计算原图像和重采样图像的熵,根据重采样图像相对信息熵变化情况,判别满足熵约束的采样率.实验结果表明,在多阈值图像分割中,本文算法在基本保持与传统 FCM 聚类同水平分割效果的前提下,平均计算用时较传统 FCM 分割算法缩短,效率明显提高,实验结果和理论分析相符,证明本文算法的正确性. 展开更多
关键词 图像分割 多阈值 模糊c-均值(fcm) 重采样 熵
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基于PCM改进算法的遥感混合像元模拟分析 被引量：9
2
作者 霍东民 刘高焕 骆剑承 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期131-137,共7页
混合像元的存在是影响遥感图像分类精度的主要原因,模糊分类是进行混合像元分解的重要方法,其效果的好坏取决于各像元分类后对各类别的隶属度值能否准确地反映像元的类别组成。当非监督分类中的聚类数目与实际类别数目不符,或者监督分... 混合像元的存在是影响遥感图像分类精度的主要原因,模糊分类是进行混合像元分解的重要方法,其效果的好坏取决于各像元分类后对各类别的隶属度值能否准确地反映像元的类别组成。当非监督分类中的聚类数目与实际类别数目不符,或者监督分类中训练样本存在未训练类别时,常用的模糊c-均值(FCM)方法的效果将大大降低,而可能性c-均值(PCM)方法则可以解决这个问题。该文提出了基于PCM算法的遥感图像混合像元分解方法,并用监督分类方法实例说明PCM方法的优越性。 展开更多
关键词 模糊c-均值(fcm) 可能性c-均值(PcM) 未训练类别
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基于遗传搜索权重的模糊C-均值-VIKOR模型的绿色供应商选择 被引量：8
3
作者 徐建中 孙颖 孙晓光 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第4期159-163,共5页
针对绿色供应商数量增多带来巨大计算复杂性的问题,文章提出基于遗传启发式属性权搜索策略优化模糊C-均值(GW-FCM)与VIKOR相结合的绿色供应商选择模型。基于巩固数据挖掘技术,制定优化方案搜索属性权使FCM交替优化,在约束区间内改进属性... 针对绿色供应商数量增多带来巨大计算复杂性的问题,文章提出基于遗传启发式属性权搜索策略优化模糊C-均值(GW-FCM)与VIKOR相结合的绿色供应商选择模型。基于巩固数据挖掘技术,制定优化方案搜索属性权使FCM交替优化,在约束区间内改进属性权,由此得到合理的供应商划分。构建绿色供应商评价指标体系包括:绩效评价指标和环境评价指标,基于上述聚类方法分两步聚类,根据绩效评价值和环境评价值聚类确定最佳绿色供应商集群,最后采用VIKOR结合GA搜索的属性权对最佳绿色供应商集群进行最终排名。利用数据挖掘方法与多准则决策分析解决绿色供应商选择问题,有效降低选择复杂度和决策者工作量,案例分析说明了该方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 遗传算法(GA) 模糊c-均值(fcm) 属性权 VIKOR 绿色供应商
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改进的快速FCM及SVM实现糖网白色病灶的自动检测 被引量：7
4
作者 高玮玮 沈建新 +2 位作者 王玉亮 梁春 左晶 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期305-312,共8页
为构建基于眼底图像的糖尿病视网膜病变(糖网)自动筛查系统,提出一种基于改进的快速FCM(IFFCM)及SVM的糖网白色病灶自动检测算法。首先,利用改进的快速FCM算法,对彩色眼底图像进行粗分割获取糖网白色病灶候选区域,由于该算法将中值滤波... 为构建基于眼底图像的糖尿病视网膜病变(糖网)自动筛查系统,提出一种基于改进的快速FCM(IFFCM)及SVM的糖网白色病灶自动检测算法。首先,利用改进的快速FCM算法,对彩色眼底图像进行粗分割获取糖网白色病灶候选区域,由于该算法将中值滤波添加到FCM算法的准则函数中,同时利用K-means算法的聚类结果对FCM进行聚类中心初始化,使得该算法克服了传统FCM算法计算复杂度高以及对噪声敏感的缺点;其次,采用两层级联分类结构的SVM对候选区域进行分类,即先利用SVM根据候选区域的特征集将白色病灶提取出来,再利用SVM根据另外的特征集将白色病灶中的硬性渗出与棉绒斑区分开,从而实现眼底图像中糖网白色病灶的自动检测。利用该方法对65幅眼底图像进行糖网白色病灶的自动检测,得到图像水平灵敏度100%,特异性95.0%,准确率98.46%;病灶区域水平(硬性渗出/棉绒斑)灵敏度96.42%/97.15%,阳性预测值90.03%/91.18%;平均一幅图像处理时间35.56 s。结果表明:将改进的快速FCM算法所提供的良好粗分割结果与识别率较高的分类器SVM相结合,使得对糖网白色病灶的自动检测结果较优,即该算法能够高效地自动检测出眼底图像中的糖网白色病灶。 展开更多
关键词 眼底图像 糖尿病视网膜病变 模糊c-均值(fcm) 支持向量机(SVM) 自动检测
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量子粒子群优化改进的模糊C均值聚类算法 被引量：4
5
作者 李引 毛力 须文波 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第35期151-155,173,共6页
针对模糊C-均值(FCM)聚类算法对初始聚类中心选择敏感,易陷入局部最优的问题,提出一种量子粒子群优化改进的模糊C均值聚类算法。该算法引入的基于新距离标准的量子粒子群(AQPSO)算法不仅可以降低初始点敏感度,较快地收敛到最优解,而且... 针对模糊C-均值(FCM)聚类算法对初始聚类中心选择敏感,易陷入局部最优的问题,提出一种量子粒子群优化改进的模糊C均值聚类算法。该算法引入的基于新距离标准的量子粒子群(AQPSO)算法不仅可以降低初始点敏感度,较快地收敛到最优解,而且能够提高全局搜索能力。仿真实验证明,该融合算法在摆脱局部最优区域,保证收敛速度同时使得聚类效果较好。 展开更多
关键词 聚类分析 模糊c-均值(fcm) 量子粒子群(QPSO) 新距离标准
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一种结合Vague集的模糊支持向量机研究
6
作者 郝艳友 迟忠先 +1 位作者 闫德勤 张永 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第5期928-932,共5页
为了解决传统支持向量机对噪声或野值敏感的问题,模糊支持向量机给出一种解决办法,就是区别对待训练样本,为每一个数据点分配不同的权重,使其在分类模型训练过程中起不同的作用.以期获取更加合理的分类超平面,使得分类模型具有更好的泛... 为了解决传统支持向量机对噪声或野值敏感的问题,模糊支持向量机给出一种解决办法,就是区别对待训练样本,为每一个数据点分配不同的权重,使其在分类模型训练过程中起不同的作用.以期获取更加合理的分类超平面,使得分类模型具有更好的泛化能力.Vague隶属度的计算是该算法实现的关键步骤之一,文中给出一种基于模糊C-均值聚类方法的Vague隶属度计算的方法,可以生成训练样本的真、假隶属度.实验结果表明,该算法具有更好的抗噪性能及分类能力. 展开更多
关键词 模糊支持向量机(FSVM) VAGUE集 隶属度 模糊c-均值(fcm)
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基于Boltzmann选择的改进ABFM算法
7
作者 赵小强 张守明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第29期182-185,204,共5页
模糊C-均值(FCM)聚类算法是数据挖掘中应用广泛的一种方法,但还存在容易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点,为此提出了一种基于Boltzmann选择机制的改进人工蜂群的模糊C-均值聚类算法(BABFM)。该算法引入了Boltzmann选择机制代替轮盘... 模糊C-均值(FCM)聚类算法是数据挖掘中应用广泛的一种方法,但还存在容易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点,为此提出了一种基于Boltzmann选择机制的改进人工蜂群的模糊C-均值聚类算法(BABFM)。该算法引入了Boltzmann选择机制代替轮盘赌的选择方式,采用小区间生成法使初始群体均匀化,使得该算法的全局寻优能力更强,有效克服了FCM算法的缺点。实验结果表明,新算法与FCM和ABFM聚类算法相比聚类效果更准确,效率更高,迭代次数更少。 展开更多
关键词 模糊c-均值(fcm) 数据挖掘 人工蜂群 Boltzmann选择机制 基于Boltzmann选择机制的人工蜂群模糊c-均值聚类算法(BABFM)
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基于量子粒子群优化的改进的模糊C-均值聚类算法
8
作者 汤官宝 《电脑知识与技术》 2014年第5期3084-3087,共4页
模糊C均值算法（FCM）是一种用于聚类的最流行的技术。不过，传统的FCM使用欧氏距离作为数据集的相似准则，从而导致数据集的划分有相等的趋势。而数据集的形状和簇的密度对聚类性能有高度影响。为了解决这个问题，提出基于簇密度的距... 模糊C均值算法（FCM）是一种用于聚类的最流行的技术。不过，传统的FCM使用欧氏距离作为数据集的相似准则，从而导致数据集的划分有相等的趋势。而数据集的形状和簇的密度对聚类性能有高度影响。为了解决这个问题，提出基于簇密度的距离调节因子以修正相似性度量。同时，针对模糊C-均值（FCM）聚类算法对初始聚类中心选择敏感，易陷入局部最优的问题，采用量子粒子群优化算法以获取全局最优解。仿真实验证明，改进的聚类算法（QPSO-FCM-CD）具有良好的性能。 展开更多
关键词 聚类分析 模糊c-均值(fcm) 量子粒子群(QPSO) 簇密度
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多分辨率图像锥的FCM聚类图像分割算法
9
作者 王原丽 李艳红 《信息技术》 2006年第11期71-73,114,共4页
模糊C-均值(FCM)聚类算法是一种基于像素分类的图像分割方法,在分割的过程中,仅仅利用了像素点的灰度信息,但在灰度密度丰富变化和图像的对比度不明显的情况下,物体和背景的分布将相互重叠而密不可分,往往得不到满意的分割效果。为了解... 模糊C-均值(FCM)聚类算法是一种基于像素分类的图像分割方法,在分割的过程中,仅仅利用了像素点的灰度信息,但在灰度密度丰富变化和图像的对比度不明显的情况下,物体和背景的分布将相互重叠而密不可分,往往得不到满意的分割效果。为了解决上述问题,现提出了一种基于多分辨率图像锥的模糊C-均值聚类图像分割算法。该方法利用多分辨技术产生多分辨率图像锥,将图像从空间信息引入,考虑图像的局部特性,使分割算法局限于图像的子图像中,物体和背景比单纯运用FCM更容易区分,且算法稳定性高,速度快。 展开更多
关键词 多分辨率图像锥 模糊c-均值(fcm) 图像分割
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半监督聚类的若干新进展 被引量：50
10
作者 李昆仑 曹铮 +2 位作者 曹丽苹 张超 刘明 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期735-742,共8页
半监督聚类方法利用少量标记数据提高聚类算法的性能,已逐渐发展成为模式识别及相关领域的研究热点.文中首先综述了半监督聚类算法的一些新进展,包括基于约束的方法、基于距离的方法和基于距离与约束的融合方法.然后提出一种基于约束的... 半监督聚类方法利用少量标记数据提高聚类算法的性能,已逐渐发展成为模式识别及相关领域的研究热点.文中首先综述了半监督聚类算法的一些新进展,包括基于约束的方法、基于距离的方法和基于距离与约束的融合方法.然后提出一种基于约束的半监督模糊C-means聚类算法.实验表明,该算法与传统的模糊C-means及半监督K-means方法相比,具有更好的聚类精度. 展开更多
关键词 半监督聚类 模糊c一均值(fcm) 标记数据 无标记数据
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采用自组织RBF网络算法的变压器故障诊断 被引量：37
11
作者 付强 陈特放 朱佼佼 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1368-1375,共8页
针对以往神经网络常采用试凑法设计网络节点的缺陷,提出了一种自组织径向基函数(RBF)神经网络算法。该算法首先通过模糊C-均值(FCM)算法得到初始的RBF神经网络节点数和中心向量,再利用经Gaussian随机分布改进的粒子群优化(PSO)算法对初... 针对以往神经网络常采用试凑法设计网络节点的缺陷,提出了一种自组织径向基函数(RBF)神经网络算法。该算法首先通过模糊C-均值(FCM)算法得到初始的RBF神经网络节点数和中心向量,再利用经Gaussian随机分布改进的粒子群优化(PSO)算法对初始RBF神经网络节点数、中心向量、节点连接权值进行优化。利用鸢尾属数据集及葡萄酒数据集对提出的自组织RBF神经网络算法进行了仿真测试,证明该算法对于提高分类精度和优化RBF神经网络结构有一定的作用。最后,将该算法应用到电力机车牵引变压器综合测试及故障诊断系统中,结果证明所提的自组织RBF神经网络诊断算法可有效监测出原系统试验时误报和漏报的故障。 展开更多
关键词 变压器 自组织径向基函数(RBF)神经网络 Gaussian分布粒子群优化(PSO)算法 模糊c-均值(fcm)算法 故障诊断 溶解气体分析(DGA)
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基于FCM算法的粗糙集理论在边坡稳定性影响因素敏感性分析中的应用 被引量：25
12
作者 于怀昌 刘汉东 +1 位作者 余宏明 刘娉慧 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1889-1894,共6页
结合粗糙集理论与模糊C-均值(FCM)算法,提出一种边坡稳定性影响因素敏感性分析新方法。将边坡稳定性影响因素敏感性分析问题转化为粗糙集理论中的属性重要性评价问题,采用FCM算法离散连续属性数据,给出敏感性分析的具体算法。以圆弧型... 结合粗糙集理论与模糊C-均值(FCM)算法,提出一种边坡稳定性影响因素敏感性分析新方法。将边坡稳定性影响因素敏感性分析问题转化为粗糙集理论中的属性重要性评价问题,采用FCM算法离散连续属性数据,给出敏感性分析的具体算法。以圆弧型破坏边坡为例,对影响边坡稳定性的单因素与多因素敏感性进行分析,证明了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 边坡稳定性 敏感性分析 粗糙集 属性重要性 模糊c-均值(fcm)算法
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基于模糊C-均值算法粗糙集理论的云模型在岩爆等级评价中的应用 被引量：20
13
作者 郝杰 侍克斌 +2 位作者 王显丽 白现军 陈功民 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期859-866,874,共9页
岩爆等级评价具有模糊性和不确定性,而粗糙集理论的云模型对处理模糊性和不确定性问题具有独特优势,由此提出了基于模糊C均值(简称FCM)算法粗糙集的云模型理论在岩爆等级评价中的新模型。该模型选用岩石单轴抗压强度σ_c、洞室围岩最大... 岩爆等级评价具有模糊性和不确定性,而粗糙集理论的云模型对处理模糊性和不确定性问题具有独特优势,由此提出了基于模糊C均值(简称FCM)算法粗糙集的云模型理论在岩爆等级评价中的新模型。该模型选用岩石单轴抗压强度σ_c、洞室围岩最大的切向应力σ_θ、岩石单轴抗拉强度σ_t和岩石弹性能量指数W_(et)作为岩爆等级评价因子,依据岩爆分级标准计算各评价因子隶属于不同岩爆等级的云数字特征。同时,以国内外40例岩爆工程为研究对象,运用基于FCM算法的粗糙度理论进行因子属性重要性评价,计算各评价因子权重。根据正向正态云发生器,得到待评样本的综合确定度,由最大综合确定度判定岩爆级别。研究表明:该模型的评价结果与实际情况基本一致,具有一定的可行性,为岩爆预测提供了一种新的研究方法与思路。 展开更多
关键词 岩爆等级评价 云模型 粗糙集 模糊c-均值(fcm)算法 综合确定度
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一种有效的FCM算法的实现方式 被引量：9
14
作者 石洪波 于剑 黄厚宽 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期63-67,共5页
提出了一种有效的FCM算法的实现方式。目前FCM算法的实现大多采用启发式方法,根据经验或实验用人工选择的方法来确定FCM算法中的所有参数。利用一个有关选择权指数m的新的研究结果,提出了一种有效的FCM算法的实现方式,选择了一种简便的... 提出了一种有效的FCM算法的实现方式。目前FCM算法的实现大多采用启发式方法,根据经验或实验用人工选择的方法来确定FCM算法中的所有参数。利用一个有关选择权指数m的新的研究结果,提出了一种有效的FCM算法的实现方式,选择了一种简便的聚类有效性函数用于聚类结果的检验,最后用数值实验验证了方法的合理性。 展开更多
关键词 模糊c-均值(fcm)算法 权指数 聚类有效性
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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
15
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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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
16
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
17
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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基于模糊均值聚类算法的图像分割 被引量：4
18
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
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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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运动矢量聚类的视频水印方法 被引量：2
20
作者 王志刚 钟绍辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第29期190-193,共4页
基于运动矢量视频水印算法,结合人的视觉特性(HVS),根据运动矢量值及运动矢量块区域聚类的特征,利用FCM算法实现运动矢量的分类,以运动矢量块为单位,将水印信息嵌入到运动矢量上。运动矢量不需要完全解码和再编码过程,所提出的水印算法... 基于运动矢量视频水印算法,结合人的视觉特性(HVS),根据运动矢量值及运动矢量块区域聚类的特征,利用FCM算法实现运动矢量的分类,以运动矢量块为单位,将水印信息嵌入到运动矢量上。运动矢量不需要完全解码和再编码过程,所提出的水印算法简单、有效,从而实现了水印盲检。与嵌入水印前的原视频图像相比,嵌入水印后的视频图像信噪比损失很小,对帧删除、帧插入和噪声等攻击方式具有极强的鲁棒性。 展开更多
关键词 视频内容 特征值 模糊c-均值(fcm)聚类分析 运动矢量块
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