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结合马尔可夫随机场与模糊C-均值聚类的脑MRI图像分割 被引量:19
1
作者 佘黎煌 钟华 张石 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2012年第12期1554-1560,共7页
脑磁共振成像(MRI)在临床上得到了大量的应用,准确分割脑组织结构可以提高脑疾病诊断的可靠性和治疗方案的有效性。模糊C-均值聚类(FCM)算法擅长解决图像中存在的模糊性和不确定性问题,是最常用的脑MRI分割方法。但因FCM仅利用图像灰度... 脑磁共振成像(MRI)在临床上得到了大量的应用,准确分割脑组织结构可以提高脑疾病诊断的可靠性和治疗方案的有效性。模糊C-均值聚类(FCM)算法擅长解决图像中存在的模糊性和不确定性问题,是最常用的脑MRI分割方法。但因FCM仅利用图像灰度信息,没有考虑区域信息,导致其抗噪性能很差,常与区域信息结合进行改进。马尔可夫随机场(MRF)算法充分利用了图像区域信息,但容易出现过分割现象,因此FCM常与MRF进行结合改进。针对现有的FCM和MRF结合方式上存在的问题,提出了一种新型的自适应权值的FCM与MRF结合算法,用于脑MR图像分割。该算法利用了图像邻域像素的区域相关性,自适应的更新联合场的权值,改进了现有的权值固定的结合方式,充分发挥了FCM和MRF各自的优势,使二者结合更加合理。实验结果表明,本文算法较FCM和现存的一些FCM改进算法有更强的抗噪声能力和更高的分割精度。 展开更多
关键词 模糊c-均值(fcm) 马尔可夫随机场(MRF) 磁共振图像 图像分割 区域信息
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基于遗传算法的模糊聚类分析 被引量:12
2
作者 刘文远 王颖洁 +3 位作者 邓成玉 王宝文 石岩 方淑芬 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第19期117-118,138,共3页
模糊C-均值聚类(FCM)应用广泛,但是它容易陷入局部最优,且对初始值很敏感。该文提出了一种基于遗传算法的模糊聚类方法,首先用遗传算法对模糊聚类中聚类中心的个数和聚类中心的选取进行指导,然后利用FCM进行聚类。实验结果表明:该方法... 模糊C-均值聚类(FCM)应用广泛,但是它容易陷入局部最优,且对初始值很敏感。该文提出了一种基于遗传算法的模糊聚类方法,首先用遗传算法对模糊聚类中聚类中心的个数和聚类中心的选取进行指导,然后利用FCM进行聚类。实验结果表明:该方法可以在一定程度上避免FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,使聚类更合理,效果很好。 展开更多
关键词 遗传算法 模糊c-均值(fcm) 分析
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基于多神经网络模型的酯化反应软测量 被引量:7
3
作者 张宇 李柠 黄道 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期208-211,226,共5页
对模糊C-均值聚类算法加以改进,将系统输入数据进行模糊划分,分成具有几个不同聚类中心的子集;继而引入到多模型建模过程中,针对每个子集建立相应的径向基函数(RBF)网络模型。而全局模型则由各个子模型的输出加权组合。最后通过对聚合... 对模糊C-均值聚类算法加以改进,将系统输入数据进行模糊划分,分成具有几个不同聚类中心的子集;继而引入到多模型建模过程中,针对每个子集建立相应的径向基函数(RBF)网络模型。而全局模型则由各个子模型的输出加权组合。最后通过对聚合釜反应器软测量建模的研究,表明该方法具有拟合精度高和泛化能力强的特点,验证了此多模型建模方法的有效性和快速性。 展开更多
关键词 多模型 模糊c-均值(fcm) 神经网络 软测量
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基于蚁群聚类算法的模糊神经网络 被引量:3
4
作者 曹晓辛 李柠 黄道 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期215-218,共4页
提出了一种基于蚁群聚类的模糊神经网络算法,神经网络采用RBF网络结点结构,聚类采用二级结构蚁群聚类算法作为一级聚类而模糊C-均值聚类(FCM)用于二级聚类。将上述聚类方法用于模糊神经网络构建中,仿真结果表明具有并行实时性、聚类能... 提出了一种基于蚁群聚类的模糊神经网络算法,神经网络采用RBF网络结点结构,聚类采用二级结构蚁群聚类算法作为一级聚类而模糊C-均值聚类(FCM)用于二级聚类。将上述聚类方法用于模糊神经网络构建中,仿真结果表明具有并行实时性、聚类能力强的特点。 展开更多
关键词 蚁群算法 算法 模糊神经网络 模糊c-均值(fcm) RBF
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基于SAGA-SVR预测模型的水稻种子水分含量高光谱检测 被引量:11
5
作者 芦兵 孙俊 +1 位作者 杨宁 武小红 《南方农业学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期2342-2348,共7页
【目的】利用高光谱技术测定水稻种子的水分含量,为其品质监测和筛选提供参考依据,从而提高水稻良种筛选率。【方法】通过电烘箱恒重法制备120份不同水分含量的水稻种子样本作为研究对象,利用多项式平滑(Savitzky-Golay, S-G)算法对原... 【目的】利用高光谱技术测定水稻种子的水分含量,为其品质监测和筛选提供参考依据,从而提高水稻良种筛选率。【方法】通过电烘箱恒重法制备120份不同水分含量的水稻种子样本作为研究对象,利用多项式平滑(Savitzky-Golay, S-G)算法对原始光谱数据进行降噪平滑处理,采用连续投影算法(Successive projections algorithm, SPA)对预处理后的数据进行特征波长的优选。为提高建模效率,提高各水分含量区间光谱特征值的区分度,使用模糊C-均值聚类(Fuzzy C-means clustering,FCM)算法对各区间的样本数据进行聚类处理,最后利用支持向量回归机(Support vector regression, SVR)定量检测模型建立特征光谱数据与水稻种子水分含量的映射关系。【结果】由于FCM未达到预期的聚类效果,而引入遗传模拟退火算法(Simulated annealing genetic algorithm,SAGA)进行聚类,分别对基于原始特征值、FCM及SAGA聚类的SVR训练结果进行比较,发现基于SAGA聚类的光谱样本数据训练效果更好,预测集决定系数可达0.8956,均方根误差3.75%。由于决定系数不够理想,引入松弛变量降低间隔阈值,最终模型预测集决定系数为0.9286,均方根误差为3.42%,此时模型达最佳性能,能满足实际应用需求。【建议】基于聚类算法,提高光谱数据的准确性;通过合理调整模型参数,提高预测模型性能;推动高光谱农产品检测相关装备的研制。 展开更多
关键词 水稻种子 高光谱 模糊c-均值(fcm) 遗传模拟退火(SAGA) 支持向量回归机(SVR)
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基于未确知聚类的动态联盟伙伴选择研究 被引量:2
6
作者 管祥兵 刘历波 +1 位作者 代兰 任向阳 《河北建筑科技学院学报》 2006年第1期104-107,共4页
就盟主企业建立动态联盟的过程、盟友的评价指标体系、优化决策的算法进行分析研究,建立盟主选择的数学模型,提出未确知C-均值聚类(UCM)。将此聚类算法应用于实践中,证明其可行性和有效性,最后在理论上与C-均值聚类、模糊C-均值聚类(FCM... 就盟主企业建立动态联盟的过程、盟友的评价指标体系、优化决策的算法进行分析研究,建立盟主选择的数学模型,提出未确知C-均值聚类(UCM)。将此聚类算法应用于实践中,证明其可行性和有效性,最后在理论上与C-均值聚类、模糊C-均值聚类(FCM)作出比较,证明此方法的科学性。 展开更多
关键词 未确知c-均值(UcM) 动态联盟 模糊c-均值(fcm)
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遗传算法与改进的FCM聚类算法的结合 被引量:3
7
作者 刘英 《甘肃科技》 2006年第3期122-124,共3页
模糊C-均值聚类(FCM)对初始值很敏感,易于陷入局部极小点而不能搜索到全局的聚类中心,而遗传算法是一种全局搜索方法,本文通过改变隶属度约束条件由FCM算法得到一种新的模糊聚类算法PCM,并将其与遗传算法相结合。实验结果表明,这种方法... 模糊C-均值聚类(FCM)对初始值很敏感,易于陷入局部极小点而不能搜索到全局的聚类中心,而遗传算法是一种全局搜索方法,本文通过改变隶属度约束条件由FCM算法得到一种新的模糊聚类算法PCM,并将其与遗传算法相结合。实验结果表明,这种方法明显优于传统FCM算法。 展开更多
关键词 分析 模糊c-均值(fcm) 遗传算法 隶属度
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基于马尔可夫随机场和模糊C-均值聚类的DTI图像分割算法 被引量:3
8
作者 陈康 张相芬 +2 位作者 马燕 袁非牛 李传江 《上海师范大学学报(自然科学版)》 2020年第1期48-55,共8页
传统的模糊C-均值聚类(FCM)算法只考虑了图像灰度信息,未考虑图像的邻域信息,抗噪性能不够理想.为了充分利用图像空间信息,提出一种结合马尔可夫随机场(MRF)的自适应加权FCM改进算法.该算法根据局部密度判断像素在其窗口邻域范围内的离... 传统的模糊C-均值聚类(FCM)算法只考虑了图像灰度信息,未考虑图像的邻域信息,抗噪性能不够理想.为了充分利用图像空间信息,提出一种结合马尔可夫随机场(MRF)的自适应加权FCM改进算法.该算法根据局部密度判断像素在其窗口邻域范围内的离散种类,将MRF空间约束场和隶属度场的权重根据像素离散种类进行自适应变化,在消除噪声影响的同时,尽可能保留弥散张量成像(DTI)的图像细节信息.实验结果表明:该算法可以准确分割DTI图像,得到边缘清晰且细节信息保留良好的分割结果,与FCM算法以及MRF和FCM融合算法相比,其分割系数至少提高了3%,分割熵至少降低了2%,分割聚类效果得到提高,且分割系数和分割熵都不易受噪声幅度的影响. 展开更多
关键词 模糊c-均值(fcm) 医学图像分割 马尔可夫随机场(MRF) 弥散张量成像(DTI)图像 离群点检测 自适应权重
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基于混沌理论的DCT域隐蔽通信算法 被引量:1
9
作者 琚生根 周激流 +1 位作者 苏理云 李征 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第5期1372-1373,1411,共3页
提出了一种新颖的基于DCT域的自适应信息隐蔽通信算法。首先对原始图像块的多特性参数进行模糊聚类,将图像块分成两类,一类适合隐藏信息,另一类不适合,其隶属度作为隐藏信息强度的自适应系数。将混沌系统产生的序列嵌入到通信载体上,利... 提出了一种新颖的基于DCT域的自适应信息隐蔽通信算法。首先对原始图像块的多特性参数进行模糊聚类,将图像块分成两类,一类适合隐藏信息,另一类不适合,其隶属度作为隐藏信息强度的自适应系数。将混沌系统产生的序列嵌入到通信载体上,利用混沌同步进行隐蔽信息的检测。仿真实验表明,该算法有较强的鲁棒性,同时能保证通信载体的隐藏信息质量,确保通信安全。 展开更多
关键词 隐蔽通信 混沌 离散余弦变换(DcT) 模糊c-均值(fcm)
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应用混沌和模糊聚类的自适应隐蔽通信算法(英文) 被引量:1
10
作者 孙界平 琚生根 +2 位作者 苏理云 李征 夏欣 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期498-504,共7页
提出了一种新颖的基于DCT域的自适应信息隐蔽通信算法.首先对原始图像块的多特性参数进行模糊聚类,将图像块分成两类,一类适合隐藏信息,另一类不适合,其隶属度作为隐藏信息强度的自适应系数.将混沌系统产生的序列嵌入到通信载体上,利用... 提出了一种新颖的基于DCT域的自适应信息隐蔽通信算法.首先对原始图像块的多特性参数进行模糊聚类,将图像块分成两类,一类适合隐藏信息,另一类不适合,其隶属度作为隐藏信息强度的自适应系数.将混沌系统产生的序列嵌入到通信载体上,利用混沌同步进行隐蔽信息的检测.仿真实验表明,该算法有较强的鲁棒性,同时能保证通信载体的隐藏信息质量,确保通信安全. 展开更多
关键词 隐蔽通信 离散 余弦变换混沌 模糊c-均值(fcm)
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一种扩展的条件模糊C-均值聚类算法
11
作者 曾振东 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第13期22-26,共5页
在综合分析标准的模糊C-均值聚类算法和条件模糊C-均值聚类算法基础上,对模糊划分空间进行修改,进一步弱化模糊划分矩阵的约束,给出一种扩展的条件模糊C-均值聚类算法。算法的划分矩阵和原型不依赖于背景约束及模糊划分矩阵的隶属度总... 在综合分析标准的模糊C-均值聚类算法和条件模糊C-均值聚类算法基础上,对模糊划分空间进行修改,进一步弱化模糊划分矩阵的约束,给出一种扩展的条件模糊C-均值聚类算法。算法的划分矩阵和原型不依赖于背景约束及模糊划分矩阵的隶属度总和。实验结果表明:该算法可以得到不同的聚类原型,并具有很好的聚类效果。 展开更多
关键词 模糊c_均值(fcm) 条件模糊c-均值(cfcm) 模糊划分矩阵
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应用模糊c均值聚类获取土壤制图所需土壤-环境关系知识的方法研究 被引量:43
12
作者 杨琳 朱阿兴 +5 位作者 李宝林 秦承志 裴韬 刘宝元 李润奎 蔡强国 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期784-791,共8页
在没有土壤普查专家及土壤图的地区,获取土壤环境间关系的知识是基于知识进行预测性土壤制图中的关键问题。本文建立了一套应用模糊c均值聚类(Fuzzyc-means,FCM)获取土壤环境间关系知识的方法:得到对土壤形成发展具有重要作用的环境因子... 在没有土壤普查专家及土壤图的地区,获取土壤环境间关系的知识是基于知识进行预测性土壤制图中的关键问题。本文建立了一套应用模糊c均值聚类(Fuzzyc-means,FCM)获取土壤环境间关系知识的方法:得到对土壤形成发展具有重要作用的环境因子,建立环境因子数据库;对环境因子进行模糊聚类,得到环境因子组合隶属度分布图;根据隶属度值确定野外采样点;将环境因子组合与土壤类型对应,进而提取土壤-环境关系知识。为检验该方法的有效性,应用所得知识进行土壤制图,通过独立采样点对土壤图进行精度评价。本文在黑龙江鹤山农场一个研究区的应用结果表明,该方法仅需要少量的野外采样即可获得有效的土壤-环境关系知识,为预测性土壤制图提供必需的依据,同时也显著提高了野外采样的效率。 展开更多
关键词 预测性土壤制图 土壤-环境关系知识 模糊c均值方法(fcm) 环境因子组合 土壤-环境推理模型(SoLIM)
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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
13
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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北京市PM_(2.5)时空分布特征及其与PM_(10)关系的时空变异特征 被引量:21
14
作者 杨文涛 姚诗琪 +1 位作者 邓敏 王艳军 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期684-690,共7页
PM_(2.5)时空分布特征及其与其它污染物的相关关系是PM_(2.5)时空统计分析的主要研究内容.然而,现有的方法直接从监测站点的角度对时空分布特征进行分析,难以有效地揭示PM_(2.5)浓度的聚集分布特征;同时,常用的地理加权回归在对PM_(2.5... PM_(2.5)时空分布特征及其与其它污染物的相关关系是PM_(2.5)时空统计分析的主要研究内容.然而,现有的方法直接从监测站点的角度对时空分布特征进行分析,难以有效地揭示PM_(2.5)浓度的聚集分布特征;同时,常用的地理加权回归在对PM_(2.5)与其它污染物间关系进行建模的过程中,缺乏同时考虑时间异质性与空间异质性,从而不能准确地描述依赖关系的时空变异特征.为此,首先借助于空间聚类分析技术,对北京市2014年PM_(2.5)浓度的聚集结构进行探测,在此基础上,通过聚集结构来分析PM_(2.5)季节性时空分布特征.然后,利用地理时空加权回归对北京市PM_(2.5)与PM_(10)季节平均浓度间关系进行建模,依据回归结果分析PM_(2.5)-PM_(10)间关系的时空变异特征.实验结果表明,春夏季节PM_(2.5)污染程度及空间变异程度均低于秋冬季节,各季节PM_(2.5)浓度均表现为北部浓度低、南部浓度高的空间分布特征;地理时空加权回归具有更好的拟合效果,由回归系数进一步可发现,春夏季PM_(2.5)-PM_(10)相关性低于秋冬季PM_(2.5)-PM_(10)相关性;各季节均表现为西北部PM_(2.5)-PM_(10)的相关性高于东南部PM_(2.5)-PM_(10)的相关性. 展开更多
关键词 PM2.5 时空分布 空间分析 模糊c均值(fcm) 地理时空加权回归
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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
15
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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基于IITD和FCM聚类的滚动轴承故障诊断 被引量:14
16
作者 向玲 郭鹏飞 +1 位作者 高楠 张力佳 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期2553-2560,共8页
基于Akima插值和固有时间尺度分解(ITD)中的线性变换,提出了一种改进的固有时间尺度分解(IITD),在此基础上,进一步提出基于IITD近似熵(AE)和模糊C均值聚类(FCM)相结合的滚动轴承故障的诊断方法。采用IITD方法对滚动轴承的振动信号进行分... 基于Akima插值和固有时间尺度分解(ITD)中的线性变换,提出了一种改进的固有时间尺度分解(IITD),在此基础上,进一步提出基于IITD近似熵(AE)和模糊C均值聚类(FCM)相结合的滚动轴承故障的诊断方法。采用IITD方法对滚动轴承的振动信号进行分解,通过互信息分析,筛选出前3个含主要特征信息的固有旋转分量(PR),计算其近似熵值作为信号的特征向量,将得到的特征向量输入到FCM分类器中分析并得到分类结果。实验分析表明:分别与基于EMD、ITD近似熵和FCM聚类相结合的方法比较,该方法的分类系数更接近1,平均模糊熵更接近0,即此方法对滚动轴承的正常、内圈故障、外圈故障、滚动体故障信号以及对内圈的不同损伤程度信号均能更有效更准确地进行分类。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 改进固有时间尺度分解(IITD) 模糊c均值(fcm) 近似熵
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改进模糊聚类算法在航迹分析中的应用 被引量:10
17
作者 王涛波 黄宝军 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期23-27,共5页
为采用航迹数据分析,优化现有的空域结构,介绍使用航迹数据聚类的分析方法。在模糊C均值聚类(FCM)的基础上,提出对FCM进行基于遗传模拟退火算法(GSAA)的改进和优化。首先分析广播式自动相关监视(ADS-B)航迹数据的特点,处理异常数据并使... 为采用航迹数据分析,优化现有的空域结构,介绍使用航迹数据聚类的分析方法。在模糊C均值聚类(FCM)的基础上,提出对FCM进行基于遗传模拟退火算法(GSAA)的改进和优化。首先分析广播式自动相关监视(ADS-B)航迹数据的特点,处理异常数据并使用模糊聚类法直接提取航迹特征点;然后运用FCM与优化后的FCM对航迹特征点进行聚类分析;最后用2种算法针对同一实例进行计算,并构建对应的平均航迹。结果表明:与FCM相比,基于GSAA的改进FCM算法的目标函数值减少15.20%,聚类中心点不会偏向大量航迹数据点集中的位置。 展开更多
关键词 航空安全 空中交通管理 航迹 模糊c均值(fcm) 遗传模拟退火算法(GSAA)
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基于FCM-LSTM的滚动轴承多阶段寿命预测 被引量:6
18
作者 刘宇航 石宇强 王俊佳 《机械设计》 CSCD 北大核心 2023年第5期43-50,共8页
针对滚动轴承逐渐呈现多阶段退化的退化特性,文中提出基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means Clustering, FCM)和长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的滚动轴承多阶段寿命预测方法。该方法的步骤是:使用小波包分解提取时频域... 针对滚动轴承逐渐呈现多阶段退化的退化特性,文中提出基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means Clustering, FCM)和长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的滚动轴承多阶段寿命预测方法。该方法的步骤是:使用小波包分解提取时频域特征,构建滚动轴承的健康指标;采用FCM将滚动轴承的退化过程分为多个阶段;使用LSTM对其在不同阶段的使用寿命进行预测,其预测结果可用于维修决策的制订与执行;利用开源试验数据集验证了该方法的合理性,表明了分阶段的寿命预测能有效提高预测精度。 展开更多
关键词 滚动轴承 模糊c均值(fcm) 多阶段退化 寿命预测 长短时记忆神经网络(LSTM)
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基于FCM与集成高斯过程回归的赖氨酸发酵软测量 被引量:9
19
作者 嵇小辅 张翔 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2015年第1期156-162,共7页
为解决赖氨酸发酵过程中菌体浓度难以在线检测的难题,提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)与集成高斯过程回归(GPR)的软测量建模方法。针对典型生物发酵过程可分为延滞期、指数生长期、稳定期、死亡期4个反应周期的特点,采用模糊C均值聚类... 为解决赖氨酸发酵过程中菌体浓度难以在线检测的难题,提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)与集成高斯过程回归(GPR)的软测量建模方法。针对典型生物发酵过程可分为延滞期、指数生长期、稳定期、死亡期4个反应周期的特点,采用模糊C均值聚类算法对样本集进行聚类分析以形成若干子样本集;对每个子样本集分别采用高斯过程回归训练时,为提高GPR模型的泛化能力,利用Adaboost算法提升GPR模型,分别在各子集建立集成GPR软测量子模型;采用欧氏距离计算新样本点对应于每一子模型的隶属度;加权求和获得最终的软测量模型的预测输出。基于氨基酸类典型菌种L-赖氨酸反应过程菌体浓度参数预测的试验研究表明:与全局单一GPR模型、集成GPR模型和基于FCM与多GPR模型相比,所建立的基于FCM与集成GPR软测量模型拟合精度高,泛化能力强,较好地满足了赖氨酸发酵过程的控制要求。 展开更多
关键词 高斯过程回归(GPR) 模糊c均值(fcm) ADABOOST算法 L-赖氨酸 软测量 欧氏距离 隶属度 加权求和
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基于FSVMs的雷达辐射源信号分类识别 被引量:7
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作者 任明秋 朱元清 沈同云 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期1043-1046,共4页
利用核函数主分量分析(KPCA)提取雷达辐射源信号时频分布图像的特征矢量。为解决多分类问题中的不可分情况,引入基于模糊C均值聚类的模糊支持向量机。实验表明,该方法对辐射源信号的识别率高于传统的分类方法。
关键词 雷达信号分 KPcA 模糊c均值(fcm) 模糊支持向量机(FSVMs)
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