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模糊均值聚类和最小二乘支持向量机相融合在遥感图像分类中的应用

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内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版） 2016年第6期45卷 835-839页

作者：唐守军广东开放大学广东广州510091

为了提高遥感图像分类精度,提出一种模糊均值聚类(FCM)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相融合的遥感图像分类方法(FCM-LSSVM).首先对遥感图像样本进行模糊均值聚类,得到隶属度矩阵,然后根据隶属度矩阵选择遥感图像的训练样本,最后将训练样... 详细信息

为了提高遥感图像分类精度,提出一种模糊均值聚类(FCM)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相融合的遥感图像分类方法(FCM-LSSVM).首先对遥感图像样本进行模糊均值聚类,得到隶属度矩阵,然后根据隶属度矩阵选择遥感图像的训练样本,最后将训练样本输入到最小二乘支持向量机进行学习,并采用粒子群优化最小二乘支持向量机参数,建立遥感图像分类模型.通过仿真实验对算法性能进行测试,结果表明FCM-LSSVM提高了遥感图像分类效率和分类精度.

关键词：遥感图像分类模糊均值聚类最小二乘支持向量机粒子群优化算法

基于改进模糊均值聚类的汉语言学习用户学习行为模式研究

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微型电脑应用 2020年第10期36卷 69-72页

作者：年晴陕西中医药大学人文管理学院陕西西安712046

为了实现汉语言在线学习用户学习行为聚类分析,针对FCM聚类结果易受其初始聚类中心选择的影响,提出一种基于IHS-FCM的汉语言学习用户学习行为聚类分析。选择参与维度、专注维度、规律维度、交互维度和学习成绩等作为学习行为的分析指标... 详细信息

为了实现汉语言在线学习用户学习行为聚类分析,针对FCM聚类结果易受其初始聚类中心选择的影响,提出一种基于IHS-FCM的汉语言学习用户学习行为聚类分析。选择参与维度、专注维度、规律维度、交互维度和学习成绩等作为学习行为的分析指标,学习者层次分为5个等级,分别为优秀、良好、中、合格和差。与HS-FCM、SVM和决策树对比发现,文中算法IHS-FCM具有更高的聚类准确率和更快的收敛速度以及更低的适应度,为学习者层次划分和优化课程学习提供了新的方法。

关键词：在线学习汉语言学习行为模糊均值聚类和声搜索算法

基于改进模糊均值聚类的电力客户评估模型构建

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现代科学仪器 2021年第5期38卷 212-215页

作者：徐家宁陈齐瑞张维俞佳莉蒋颖国网浙江省电力科学研究院浙江杭州310014

考虑到传统单一的聚类算法在确定评价指标权重上的主观性,结合电力交易中心的工作目标和市场主体的历史交易等数据,建立电力市场主体价值评价指标体系,在指标体系的基础上对电力市场主体进行聚类分析,提出加权FCM聚类算法,并通过实例验... 详细信息

考虑到传统单一的聚类算法在确定评价指标权重上的主观性,结合电力交易中心的工作目标和市场主体的历史交易等数据,建立电力市场主体价值评价指标体系,在指标体系的基础上对电力市场主体进行聚类分析,提出加权FCM聚类算法,并通过实例验证该算法的有效性。运用该算法对某电力交易中心1035个市场主体进行聚类分析,并得到一组优化的特征权重矩阵,将市场主体分为高价值型、低价值型和成长型3类。最后总结不同类别市场主体的价值特点,并对电力交易中心如何优化服务资源提供建议。

关键词：模糊均值聚类客户价值加权特征

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模糊C-均值聚类法在医学图像分析中的应用

软件学报 2001年第11期12卷 1623-1629页

作者：田捷韩博闻王岩罗希平中国科学院自动化研究所人工智能实验室北京100080 中国科学技术大学研究生院北京100039

主要针对医学图像提出了基于模糊均值聚类的改进算法和应用 .该方法分为 3步 ,第 1步是像素的模糊化 ,通过模糊期望值构造冗余图像 ;第 2步是通过冗余图像和原始图像进行聚类分割 ;第 3步是三维显示 .由于利用冗余图像增加了每个像素的... 详细信息

主要针对医学图像提出了基于模糊均值聚类的改进算法和应用 .该方法分为 3步 ,第 1步是像素的模糊化 ,通过模糊期望值构造冗余图像 ;第 2步是通过冗余图像和原始图像进行聚类分割 ;第 3步是三维显示 .由于利用冗余图像增加了每个像素的特征量 ,该算法增强了聚类分割的精确度 .同时 ,还给出了应用自行开发的三维医学图像处理与分析系统对多种医学图像 (包括 CT、螺旋 CT和 MRI)的处理结果 .由于对薄骨和关节接合处骨骼的较好识别 ,使其重建后的三维模型可以清晰地再现解剖结构。

关键词：模糊均值聚类图像分割医学影像分析处理系统三维重建

基于模糊均值聚类的调峰调频信息控制方法研究

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自动化仪表 2022年第8期43卷 90-93页

作者：肖飞陆正嘉吴佳伟国网上海市电力公司奉贤供电公司上海200122 国网上海市电力公司信息通信公司上海200072

随着分布式能源大规模接入电网,接入电力网络的信息呈多元化趋势发展。为解决分布式能源调峰调频控制信息时延保障的问题,提出了一种基于模糊均值聚类的调峰调频信息控制方法。首先,对分布式能源信息进行聚类,并对分布式能源按控制、信... 详细信息

随着分布式能源大规模接入电网,接入电力网络的信息呈多元化趋势发展。为解决分布式能源调峰调频控制信息时延保障的问题,提出了一种基于模糊均值聚类的调峰调频信息控制方法。首先,对分布式能源信息进行聚类,并对分布式能源按控制、信息类划分传输优先级。其次,建立多个网段的流量协作控制单元,对区域网络进行统一控制。然后,通过边缘计算判断当前网段节点流量数据是否越限,对超过流量阈值的信息类数据进行流量卸载,降低调峰调频信息的传输时延。最后,在某区域配电网进行实例验证。该方法的数据分析准确率平均为99.7%,高于四阶累积量方法。其运行结果验证了该方法的有效性。

关键词：分布式能源电力网络模糊均值聚类流量卸载调峰调频控制信息时延保障

改进模糊均值聚类算法在用地规划识别及负荷预测中的应用

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沈阳工业大学学报 2022年第5期44卷 546-551页

作者：辛洪波储琳琳顾志铭复旦大学计算机科学技术学院上海200433 国网上海市电力公司市南供电公司上海200233

针对传统模糊均值聚类算法在城市规划图纸的地块信息分割识别中存在噪声敏感、误差较大等问题,提出了一种改进模糊均值聚类算法的用地规划智能识别技术.算法扩展了像素样本和聚类中心之间的距离,并在目标函数中引入了邻域像素的空间信... 详细信息

针对传统模糊均值聚类算法在城市规划图纸的地块信息分割识别中存在噪声敏感、误差较大等问题,提出了一种改进模糊均值聚类算法的用地规划智能识别技术.算法扩展了像素样本和聚类中心之间的距离,并在目标函数中引入了邻域像素的空间信息从而提高FCM聚类算法的准确性和抗干扰性.实验结果表明,采用改进的FCM算法得到城市规划不同性质用地的聚类面积和实际规划面积误差在-6.95%~13.08%,在此基础上得到的负荷预测数值与历史数据相比,准确率平均值约为96.4%.

关键词：城市规划地块信息电力系统负荷预测模糊均值聚类聚类中心聚类尺度抗干扰性

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模糊C-均值聚类法在车牌识别系统中的应用

山东理工大学学报（自然科学版） 2006年第6期20卷 23-25页

作者：陈梅王健曲阜师范大学电气信息与自动化学院山东日照276826 山东水利职业学院信息工程系山东日照276826

针对车牌识别系统中的图像存在模糊、噪声干扰等问题,利用改进的模糊C-均值聚类算法来提高图像的分割效果.图像经边缘检测后,根据车牌中字符分布的特点,车牌内部存在着较丰富的边缘.由于边缘处灰度值与车牌中其它部分的灰度值不同,可利... 详细信息

针对车牌识别系统中的图像存在模糊、噪声干扰等问题,利用改进的模糊C-均值聚类算法来提高图像的分割效果.图像经边缘检测后,根据车牌中字符分布的特点,车牌内部存在着较丰富的边缘.由于边缘处灰度值与车牌中其它部分的灰度值不同,可利用灰度值的变化频率,来实现对车牌定位.实验表明该算法在车牌识别系统中是有效的.

关键词：模糊均值聚类车牌识别图像分割边缘检测

基于VMD和FCM的火箭发动机涡轮泵状态监测方法

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测试技术学报 2024年第5期38卷 527-534,551页

作者：敖一峰李洪张金刚黄辉北京宇航系统工程研究所北京100076 中国航天科技集团有限公司北京100048

面向重复使用火箭发动机的状态监测与故障诊断需求,针对振动信号的非平稳性和难以提取有效故障特征的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means, FCM)的状态监测方法。采用优... 详细信息

面向重复使用火箭发动机的状态监测与故障诊断需求,针对振动信号的非平稳性和难以提取有效故障特征的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means, FCM)的状态监测方法。采用优化VMD算法自适应地将振动信号分解为多个本征模态分量(Intrinsic Mode Function, IMF),根据加权相关样本熵最大准则选取关键IMF分量;利用t分布随机近邻嵌入(t-SNE)对关键IMF分量的多维时域、频域特征降维,得到特征向量矩阵;利用模糊C均值聚类算法实现发动机工作状态的监测。将该方法应用于发动机涡轮泵工作状态监测,结果表明其能够提取振动信号关键特征,准确识别涡轮泵工作状态,测试集识别准确率达92.50%,为火箭发动机状态监测与故障诊断提供了理论支撑。

关键词：火箭发动机涡轮泵状态监测振动信号变模态分解模糊均值聚类

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基于aFCM-KNN的风电功率缺失值填补

计算机仿真 2024年第8期41卷 52-57页

作者：李一凡黄景涛关海平河南科技大学电气工程学院河南洛阳471023 通辽电投发电有限责任公司内蒙古自治区通辽028001

风电实时运行数据在采集、传输和存储过程中的缺失值问题,给基于运行数据的风电功率预测等应用带来困难。针对以上问题,提出一种基于自适应模糊聚类的近邻填补算法aFCM-KNN。鉴于风电数据自身具有的强随机性和波动性,基于FCM算法根据风... 详细信息

风电实时运行数据在采集、传输和存储过程中的缺失值问题,给基于运行数据的风电功率预测等应用带来困难。针对以上问题,提出一种基于自适应模糊聚类的近邻填补算法aFCM-KNN。鉴于风电数据自身具有的强随机性和波动性,基于FCM算法根据风速对风电数据进行工况聚类,为解决FCM需人为设定聚类个数受主观影响较大的问题,依据风电数据分布特征设计了一个自适应确定聚类个数的策略;考虑到聚类后直接填补容易受噪声的影响,基于KNN算法根据缺失值所在样本的近邻点对每个子簇内的缺失值进行填补,进一步提高了填补精度。在实际数据上的测试分析表明,与其它六种常用填补算法相比,该方法的填补准确率更高。

关键词：风电功率缺失值填补模糊均值聚类近邻算法