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免疫进化聚类算法 被引量：43
1
作者 刘静 钟伟才 +1 位作者 刘芳 焦李成 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第z1期1868-1872,共5页
本文在分析经典聚类算法和基于遗传的聚类算法的优越性与存在不足的基础上 ,提出了一种新的聚类算法———免疫进化聚类算法 .该算法不仅有效地克服了经典聚类算法易陷入局部极小值和对初始化敏感的缺点 ,并且减轻了基于遗传的聚类算法... 本文在分析经典聚类算法和基于遗传的聚类算法的优越性与存在不足的基础上 ,提出了一种新的聚类算法———免疫进化聚类算法 .该算法不仅有效地克服了经典聚类算法易陷入局部极小值和对初始化敏感的缺点 ,并且减轻了基于遗传的聚类算法在遗传后期的波动现象 .仿真实验表明 ,该算法的聚类正确率比基于遗传的聚类算法平均高 8～ 展开更多
关键词 聚类分析 fcm 遗传算法 免疫进化算法
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基于多源信息融合的电网故障诊断方法研究 被引量：58
2
作者 高振兴 郭创新 +3 位作者 俞斌 骆玉海 彭明伟 杨健 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期17-23,共7页
考虑到电力系统自动化水平及通信、广域测量技术的发展,提出了一种综合SCADA开关量、故障录波器电气量及WAMS系统电气量的多源信息融合电网故障诊断方法。该方法将蕴含故障信息的电气量分析与开关量诊断相结合,对电网故障采集的电气量... 考虑到电力系统自动化水平及通信、广域测量技术的发展,提出了一种综合SCADA开关量、故障录波器电气量及WAMS系统电气量的多源信息融合电网故障诊断方法。该方法将蕴含故障信息的电气量分析与开关量诊断相结合,对电网故障采集的电气量通过小波能量分析提取故障特征,采用蕴含时序贝叶斯网络对保护、断路器开关量进行故障推理,定义了能量畸变故障度、能量故障度、改进RBF神经网络故障度及时序贝叶斯故障度衡量线路故障程度,并作为证据体采用改进D-S证据理论进行信息融合,进而通过模糊C-均值聚类方法给出故障诊断决策。PSCAD仿真及Matlab与Java混合编程计算表明,所提出的电网故障辅助诊断新方法相对传统开关量诊断,准确度得到了提高,具有工程实用价值和良好的应用前景。 展开更多
关键词 故障诊断 小波能量谱 改进RBF神经网络 时序贝叶斯网络 改进D-S理论 信息融合 fcm
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基于二维阈值化与FCM相混合的图象快速分割方法 被引量：32
3
作者 王培珍 陈维南 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 1998年第9期735-738,共4页
提出了一种将快速二维阈值化与模糊聚类相混合的图象分割方法，以进一步减少快速二维阈值分割中的噪声与错误分割。实验结果表明，利用这种方法分割信噪比较低的图象，能够在很短的时间内得到较为令人满意的分割结果。此外。
关键词 图象分割 阈值比 模糊聚类 隶属度函数 fcm
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基于互信息量的图像分割 被引量：40
4
作者 吕庆文 陈武凡 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期296-301,共6页
图像分割是图像信息处理的热点和难点之一.常用的分割方法有阈值法和聚类法等.模糊C均值(FCM)算法因其实现简单、结果较优而得到广泛应用,但FCM算法存在过分依赖初值、收敛于局部极值和需预先给定分类类数等问题.研究者们对此进行了大... 图像分割是图像信息处理的热点和难点之一.常用的分割方法有阈值法和聚类法等.模糊C均值(FCM)算法因其实现简单、结果较优而得到广泛应用,但FCM算法存在过分依赖初值、收敛于局部极值和需预先给定分类类数等问题.研究者们对此进行了大量研究和改进,但均无法彻底解决上述问题.基于模拟退火算法和互信息量,以最大互信息量为优化目标,文中提出了一种新的分类类数判据———互信息熵差,并在此基础上构造了一种新的阈值分割算法———最大互信息量分割算法(MMS).实验结果表明,MMS克服了FCM算法的上述不足.更为重要的是,作为一种一般性的分类算法,MMS算法如同FCM一样,可以应用到图像分割以外的更广阔的领域,如经济学、运筹学、模式识别等. 展开更多
关键词 图像分割 互信息最 模糊C均值算法
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基于云模型和模糊聚类的电力负荷模式提取方法 被引量：53
5
作者 宋易阳 李存斌 祁之强 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期3378-3383,共6页
为解决应用传统模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)算法进行电力负荷模式提取时存在的对初始聚类中心敏感、聚类数目不易确定、算法稳定性较差等问题,从负荷曲线形态出发,提出一种基于云模型和模糊聚类的电力负荷模式提取方法。该方法首先针... 为解决应用传统模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)算法进行电力负荷模式提取时存在的对初始聚类中心敏感、聚类数目不易确定、算法稳定性较差等问题,从负荷曲线形态出发,提出一种基于云模型和模糊聚类的电力负荷模式提取方法。该方法首先针对电力负荷数据的时间特性,对云变换方法进行了维度扩展,使其能够应用于具有时间特征的二维数据处理,将电力用户典型日负荷的频率分布分解为若干个正态云组的叠加,以各云模型中最能代表各定性概念的期望向量集合作为初始聚类中心;然后,基于云模型确定的初始聚类中心和聚类数目,应用FCM算法进行电力负荷模式提取和用户分类。最后,以某电网实际负荷数据进行算例分析,结果证明了该算法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 云模型 模糊聚类 fcm 电力负荷模式 电力用户分类
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基于遗传模糊C-均值聚类算法的图像分割 被引量：37
6
作者 徐月芳 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期549-553,共5页
将遗传算法 (GA)与模糊 C-均值聚类算法 (FCM算法 )相结合 ,并运用于图像分割 ,以期解决标准 FCM算法在图像分割中运算速度慢和对初始值依赖大的两大缺陷。首先对模糊聚类中心进行编码 ,然后依据 FCM算法的目标函数建立适应度函数 ,在... 将遗传算法 (GA)与模糊 C-均值聚类算法 (FCM算法 )相结合 ,并运用于图像分割 ,以期解决标准 FCM算法在图像分割中运算速度慢和对初始值依赖大的两大缺陷。首先对模糊聚类中心进行编码 ,然后依据 FCM算法的目标函数建立适应度函数 ,在适当的交叉率和变异率下 ,最终实现了基于遗传模糊 C-均值算法的图像分割。考虑在一维图像分割特征向量情况下 ,通过引入直方图统计特性 ,实现了遗传模糊 C-均值算法的快速运算。最后 ,运用真实的磨粒图像对算法进行了详细验证 ,并与标准 FCM算法进行了对比 ,分割实验表明了本文方法比标准 FCM算法具有更快的计算速度和更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 模糊C-均值聚类算法 图像分割 模糊聚类 遗传算法 fcm
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当前临床流式细胞分析的发展趋势 被引量：39
7
作者 王建中 王淑娟 《中华检验医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2002年第1期5-7,共3页
关键词 流式细胞分析 fcm 发展趋势 绝对细胞计数 绝对定量分析 多色荧光分析 细胞内成分分析
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四种聚类方法之比较 被引量：36
8
作者 冯晓蒲 张铁峰 《微型机与应用》 2010年第16期1-3,共3页
介绍了较为常见的k-means、层次聚类、SOM、FCM等四种聚类算法,阐述了各自的原理和使用步骤,利用国际通用测试数据集IRIS对这些算法进行了验证和比较。结果显示对该测试类型数据,FCM和k-means都具有较高的准确度,层次聚类准确度最差,而... 介绍了较为常见的k-means、层次聚类、SOM、FCM等四种聚类算法,阐述了各自的原理和使用步骤,利用国际通用测试数据集IRIS对这些算法进行了验证和比较。结果显示对该测试类型数据,FCM和k-means都具有较高的准确度,层次聚类准确度最差,而SOM则耗时最长。 展开更多
关键词 聚类算法 K-MEANS 层次聚类 SOM fcm
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活性污泥微生物菌群研究方法进展 被引量：33
9
作者 朱海霞 陈林海 +7 位作者 张大伟 赵现方 杨天佑 陈洪卫 闫亚娟 汪杏莉 秦广雍 李宗义 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期314-322,共9页
活性污泥是活性污泥法处理污水系统的功能主体。人类对活性污泥微生物菌群的认识随着其研究方法的发展而逐步深入。传统培养方法只能检测到活性污泥中1％～15％的微生物。随着一系列基于免培养的分子生物学技术的出现，活性污泥中菌群... 活性污泥是活性污泥法处理污水系统的功能主体。人类对活性污泥微生物菌群的认识随着其研究方法的发展而逐步深入。传统培养方法只能检测到活性污泥中1％～15％的微生物。随着一系列基于免培养的分子生物学技术的出现，活性污泥中菌群的复杂性和多样性以惊人的速度被人们认识，大量依靠传统检测方法未能发现却在活性污泥中起关键作用的微生物逐渐被发现。许多模拟活性污泥菌群生存环境条件的现代培养技术开始发展，且已成功培养了一部分传统培养方法不能培养的细菌类群，这为研究基于免培养方法发现的大量新的微生物菌群的生理特性和作用机制提供了可能，也无疑将把人们对活性污泥菌群的认识推向一个新的层次．主要介绍活性污泥微生物菌群研究的一系列方法，从传统培养方法到基于免培养的现代分子生物学技术，再到现代培养技术，着重论述了现代分子生物学技术及其在活性污泥微生物菌群研究中的进展。 展开更多
关键词 活性污泥 菌群 16S RRNA PCR-DGGE PCR-SSCP FISH fcm
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两阶段模糊法在海河水系水质评价中的应用 被引量：32
10
作者 邹志红 云逸 王惠文 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期799-803,共5页
将两阶段模糊法用于海河水系监测断面的水质评价.与传统模糊聚类法不同,该方法首先将国家地表水指标转化为等级打分,再构造模糊隶属函数,确定评价对象对标准水质水平的隶属度；之后运用改进的模糊c-均值法（FCM法）选取适当模糊指标和... 将两阶段模糊法用于海河水系监测断面的水质评价.与传统模糊聚类法不同,该方法首先将国家地表水指标转化为等级打分,再构造模糊隶属函数,确定评价对象对标准水质水平的隶属度；之后运用改进的模糊c-均值法（FCM法）选取适当模糊指标和先验类中心,对评价对象进行聚类,得到替代原观测值的一个全局水质指标,数值在0-100之间,以利于直观评价.计算了海河水系2004-2006年4个断面的432个数据,考察了季节波动规律和不同年度变化的情况,并对水质进行了综合评价.两阶段模糊法对水质评价综合指标有较好的分类能力,能够得到十分科学的评价结果,且计算过程相对FCM法简便,可以运用于河流水质综合评价. 展开更多
关键词 模糊聚类 fcm 水质评价 海河
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监督FCM聚类算法及其在中医舌像自动分类中的应用 被引量：24
11
作者 王爱民 沈兰荪 赵忠旭 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 1999年第4期480-485,共6页
本文提出一种监督FCM聚类算法,并设计了多层去模糊处理,用于对彩色中医舌图像进行自动分类。文中给出了算法的具体实现过程,比较了不同色度空间中的分类结果。实验表明,这种方法进行舌像自动分类与中医专家的分类是较为一致的。
关键词 fcm 模糊分类 舌诊 舌像 自动分类 中医
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流式细胞术分析苦参碱诱导人肝癌细胞HepG2凋亡 被引量：26
12
作者 司维柯 罗朝学 陈庆海 《肿瘤》 CAS CSCD 北大核心 2001年第3期213-214,共2页
目的　为探讨苦参碱抑制HepG2增殖的机制。方法　以不同浓度苦参碱作用于HepG2细胞不同时间用PI及AnnexinV FITC/PI双标记两法检测凋亡细胞。结果　 0 8,1 5 ,2 0g/L苦参碱处理细胞 72h ,细胞均出现了凋亡峰 ,凋亡细胞分别为 10 5 7,... 目的　为探讨苦参碱抑制HepG2增殖的机制。方法　以不同浓度苦参碱作用于HepG2细胞不同时间用PI及AnnexinV FITC/PI双标记两法检测凋亡细胞。结果　 0 8,1 5 ,2 0g/L苦参碱处理细胞 72h ,细胞均出现了凋亡峰 ,凋亡细胞分别为 10 5 7,16 37,10 85 % ;细胞早期凋亡检测 :2 0 ,1 5 ,3 0g/L苦参碱分别作用 6h、12h、12h ,凋亡细胞分别达 7 7,8 6 ,15 7% ;当 3 0g/L苦参碱作用 12h ,坏死细胞达 2 1 9%。结论　一定浓度苦参碱可诱导HepG2细胞凋亡 ,凋亡与坏死相伴存在并呈剂量和时间依赖性。 展开更多
关键词 苦参碱 肿瘤细胞 培养 细胞凋亡 流式细胞术 肝肿瘤
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改进的FCM在人脑MR图像分割中的应用 被引量：28
13
作者 吴林 郭大勇 +1 位作者 施克仁 郑鹏 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期157-159,共3页
为解决模糊C-均值聚类(FCM)算法在图像分割尤其是医学图像分割中存在的计算量大、运行时间过长的问题,提出了一种改进方法。利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为FCM算法的初始聚类中心,减少FCM算法收敛所需的迭代次数;优化... 为解决模糊C-均值聚类(FCM)算法在图像分割尤其是医学图像分割中存在的计算量大、运行时间过长的问题,提出了一种改进方法。利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为FCM算法的初始聚类中心,减少FCM算法收敛所需的迭代次数;优化参与迭代运算的数据集,减少每次迭代过程的运算时间。该方法使FCM算法的运算速度提高了将近10倍,而且不会影响算法的分割效果。 展开更多
关键词 fcm 人脑 模糊C-均值聚类 图像分割 图像识别 磁共振成像
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一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类 被引量：24
14
作者 周新华 黄道 《控制工程》 CSCD 2005年第2期132-134,共3页
针对模糊C均值(FCM)聚类算法,在选取聚类中心点时采用随机选取易使得迭代过程陷入局部最优解,FCM算法自身并不能确定聚类个数需要人为设定,并在数据分类应用时具有了一定误差的问题,提出了一种基于蚁群算法的FCM聚类算法。该算法根据蚁... 针对模糊C均值(FCM)聚类算法,在选取聚类中心点时采用随机选取易使得迭代过程陷入局部最优解,FCM算法自身并不能确定聚类个数需要人为设定,并在数据分类应用时具有了一定误差的问题,提出了一种基于蚁群算法的FCM聚类算法。该算法根据蚁群聚类算法确定模糊聚类个数和FCM算法的初始聚类中心。利用蚁群算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免了聚类陷入局部最优解。仿真结果表明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 模糊C均值 蚁群算法 数据聚类 模糊模式识别
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基于实际负荷曲线的电力用户分类技术研究 被引量：31
15
作者 冯晓蒲 张铁峰 《电力科学与工程》 2010年第9期18-22,共5页
开展电力用户负荷特性分析可以帮助供电企业获得其负荷需求变化的知识,对于企业负荷预测、需求侧管理、以及改进电价目录都有重要意义。针对某电力公司大用户实际负荷曲线数据,使用模糊聚类中的典型算法模糊c均值(FCM)对其进行聚类分析... 开展电力用户负荷特性分析可以帮助供电企业获得其负荷需求变化的知识,对于企业负荷预测、需求侧管理、以及改进电价目录都有重要意义。针对某电力公司大用户实际负荷曲线数据,使用模糊聚类中的典型算法模糊c均值(FCM)对其进行聚类分析,得到负荷簇和负荷代表曲线,然后分析了属于各行业和电价类的用户负荷聚类结果,显示了按负荷特性进行用户分类与现行按行业和电价的用户分类差异显著。并通过案例说明负荷分析可以帮助企业改善运营。 展开更多
关键词 负荷曲线 模糊聚类 fcm 电价
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尿液中膀胱肿瘤标记物的研究进展 被引量：28
16
作者 张雪培 陈合群 +1 位作者 申鹏飞 周芳坚 《国外医学（泌尿系统分册）》 2001年第1期1-3,共3页
目前膀胱镜检查及可疑病变处活检和尿液脱落细胞学检查仍是膀胱移行细胞癌 (BTCC)诊断和随访的金标准 ,近年来 ,多种无创的尿液肿瘤标记物检测在BTCC中的应用也获得了较大的进展 ,本文就此作一综述。
关键词 膀胱肿瘤 肿瘤标记物 尿液 脱落细胞学检查 fcm 膀胱肿瘤抗原
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基于云模型和FCM聚类的遥感图像分割方法 被引量：25
17
作者 秦昆 徐敏 《地球信息科学》 CSCD 2008年第3期302-307,共6页
模糊C均值算法由于具有良好的聚类性能而被广泛应用于图像分割领域,但聚类中心的初始化问题一直影响着该算法的运行效率。好的初始聚类中心,可以使算法很快收敛于最优解,而不合适的初始聚类中心,不仅需要更多的迭代次数,而且还可能使算... 模糊C均值算法由于具有良好的聚类性能而被广泛应用于图像分割领域,但聚类中心的初始化问题一直影响着该算法的运行效率。好的初始聚类中心,可以使算法很快收敛于最优解,而不合适的初始聚类中心,不仅需要更多的迭代次数,而且还可能使算法最终收敛于局部最优解。文章结合云模型和FCM(模糊C均值)聚类算法,提出了一种遥感图像分割的新方法。利用云变换解决模糊C均值聚类算法的初始化中心选择问题,可以根据样本特性自动确定聚类中心值及个数,并以较少的迭代次数收敛到全局最优解,提高了模糊C均值遥感图像分割方法的效率,具有较好的稳定性和鲁棒性。文章选取三幅TM遥感图像作为样本,分别利用云模型的FCM方法和传统的FCM方法对样本进行分割实验,实验表明采用云模型的FCM方法不仅能够取得较好的分割效果,而且大大减少了使算法收敛的迭代次数,提高了分割的效率。 展开更多
关键词 模糊C均值 聚类 图像分割 云模型
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基于遗传优化的采样模糊C均值聚类算法 被引量：21
18
作者 张曙红 孙建勋 诸克军 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期121-125,共5页
　在数据挖掘领域,模糊C均值聚类法(FCM)在处理小量低维的数据挖掘时是有效的,但是面向数据库的数据挖掘经常要处理大量、高维的数据.在这种情况下,FCM算法在时间性能上难以令人满意.本文基于采样技术对FCM算法进行改进,以提高算法的时... 　在数据挖掘领域,模糊C均值聚类法(FCM)在处理小量低维的数据挖掘时是有效的,但是面向数据库的数据挖掘经常要处理大量、高维的数据.在这种情况下,FCM算法在时间性能上难以令人满意.本文基于采样技术对FCM算法进行改进,以提高算法的时间性能,并利用遗传算法对聚类结果进行优化以保证聚类的质量,给出了一种新的基于遗传优化的采样模糊C均值聚类算法SFGO(SamplingFCMwithGeneticOptimization).仿真实验证明SFGO算法在大规模数据库的聚类挖掘中,在时间性能和聚类质量上都能获得较满意的结果. 展开更多
关键词 数据挖掘 采样 模糊C均值聚类 遗传算法
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一种基于FCM和LevelSet的MRI医学图像分割方法 被引量：26
19
作者 陈志彬 邱天爽 SU Ruan 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1733-1736,共4页
对基于区域的几何活动轮廓模型中的区域项进行了改进.改进后的算法不仅解决了原算法存在的稳定性问题,同时也有效地提高了分割速度.算法还被成功地扩展到能够分割多种脑组织,且分割质量显著提高.多种子初始化方式的采用,进一步降低了算... 对基于区域的几何活动轮廓模型中的区域项进行了改进.改进后的算法不仅解决了原算法存在的稳定性问题,同时也有效地提高了分割速度.算法还被成功地扩展到能够分割多种脑组织,且分割质量显著提高.多种子初始化方式的采用,进一步降低了算法对初始条件的敏感性,同时也减少了人工干预.对模拟和真实脑MRI图像的分割实验证明了改进的可行性和有效性,噪声条件下分割的比较分析也表明改进后的算法具有良好的韧性. 展开更多
关键词 图像处理 模糊聚类 水平集 脑MPd 分割
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基于空间邻域信息的二维模糊聚类图像分割 被引量：20
20
作者 余锦华 汪源源 施心陵 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期114-119,共6页
传统模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割时仅利用了像素的灰度信息,并且使用对噪声较敏感的欧氏距离作为像素与聚类中心距离度量的标准,因此抗噪性能较差。为了克服传统FCM算法的局限性,本文提出了一种基于空间邻域信息的二维模糊聚类... 传统模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割时仅利用了像素的灰度信息,并且使用对噪声较敏感的欧氏距离作为像素与聚类中心距离度量的标准,因此抗噪性能较差。为了克服传统FCM算法的局限性,本文提出了一种基于空间邻域信息的二维模糊聚类图像分割方法(2DFCM)。该方法利用二维直方图描述的像素邻域关系属性,一方面为聚类提供较准确的初始聚类中心,从而避免聚类中的死点问题;另一方面通过提出聚类中心同时在像素值、像素邻域值二维方向上进行更新的思想,建立了包含邻域信息的新的聚类目标函数,实现了图像的分割。实验结果表明,这种方法抗噪能力强、收敛速度快,是一种有效的模糊聚类图像分割方法。 展开更多
关键词 模糊C均值聚类 图像分割 邻域信息 距离度量 抗噪性能
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