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模糊c均值地震属性聚类分析

石油地球物理勘探 2007年第3期42卷 322-324,347页

作者：杨培杰印兴耀张广智山东省东营市中国石油大学(华东)地球资源与信息学院地球物理系 257061 中国石油大学(华东)地球资源与信息学院地球物理系

地震多属性聚类分析是进行储层预测的有效工具。本文提出了基于模糊c均值的地震属性聚类方法,该方法可以将多种地震属性进行分析从而生成有效的特征图,它可以寻找各个类的最优聚类中心,并给出样本点属于每一类的隶属度。此算法是一个简... 详细信息

地震多属性聚类分析是进行储层预测的有效工具。本文提出了基于模糊c均值的地震属性聚类方法,该方法可以将多种地震属性进行分析从而生成有效的特征图,它可以寻找各个类的最优聚类中心,并给出样本点属于每一类的隶属度。此算法是一个简单迭代过程,且算法的关键取决于两个参数:其一是聚类数要远小于聚类样本的总个数;其二是加权参数要适中,过大或过小均不利于聚类效果的改善。模型试验和实际资料的应用表明了该方法原理简单且算法鲁棒性好,具有很好的实际应用价值。

关键词：地震属性聚类分析模糊c均值

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模糊c均值算法参数仿真研究

系统仿真学报 2008年第2期20卷 509-513页

作者：李杰徐勇朱昭贤王云峰河北工业大学管理学院天津300401 天津大学系统工程研究所天津300072 美国宾州州立大学信息学院 PA16801

通过对制造单元构建领域的20组文献数据的仿真实验,研究了不同参数对FcM聚类性能的影响,得出了面向制造单元构建的FcM最佳参数组合。实验结果表明:(1)随着模糊度指数m的增加,成组效果降低,聚类时间减少;(2)随着停止参数ξ的减小,不可行... 详细信息

通过对制造单元构建领域的20组文献数据的仿真实验,研究了不同参数对FcM聚类性能的影响,得出了面向制造单元构建的FcM最佳参数组合。实验结果表明:(1)随着模糊度指数m的增加,成组效果降低,聚类时间减少;(2)随着停止参数ξ的减小,不可行方案数量增加,聚类时间增加;(3)FcM的最佳参数选取为模糊度指数等于2,停止参数等于0.01。

关键词：模糊聚类模糊c均值算法参数制造单元构建

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模糊c均值聚类算法在结构面组识别中的应用

金属矿山 2002年第1期31卷 13-15页

作者：赵奎蔡美峰南方冶金学院北京科技大学

给出了应用模糊c均值聚类算法进行结构面组识别的具体步骤 ,同时对有关参数选取的方法进行了讨论。

关键词：模糊c均值结构面识别岩体工程优势方位稳定性聚类算法

基于模糊c均值面板数据聚类的中国省域专利产出分析

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系统工程理论与实践 2015年第9期35卷 2304-2314页

作者：马军杰马国丰柏方云尤建新卢锐同济大学法学院/知识产权学院上海200092 同济大学经济与管理学院上海200092 常州大学经济管理学院常州213164

本文首先对三维空间中面板数据的曲面几何特征进行了描述,并从"绝对数量"、"增长速度"、"几何相似性"和"空间绝对距离"等几个方面对曲面相似性指标进行了定义和构建,对模糊c均值聚类方法进行了优化.在此基础上,对2000-2010年中国31个省... 详细信息

本文首先对三维空间中面板数据的曲面几何特征进行了描述,并从"绝对数量"、"增长速度"、"几何相似性"和"空间绝对距离"等几个方面对曲面相似性指标进行了定义和构建,对模糊c均值聚类方法进行了优化.在此基础上,对2000-2010年中国31个省市专利产出活动的类型特征及其地域分异规律进行了探索.实证研究结果表明聚类效果良好,中国专利产出无论数量、绩效还是增速在总体上均呈上升趋势并存在空间异质性和自相关性.创新能力较强的省区虽集中在东部,但正在向中西部地区扩散.同时,创新总体上仍主要来自于政府推动尤其是研发资金投入,并且研发资源投入总量以及研发人员可支配资金的区域配置极不均衡.此外,财政拨款对于东、西部地区创新效率的作用也存在很大差异.因此,政府可根据区域研发能力和资源现状的不同,制定合理的区域科技发展战略与相关政策工具,从而挖掘区域创新动力,提升区域专利创新能力.

关键词：专利产出创新面板数据聚类分析模糊c均值

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基于自适应松弛的鲁棒模糊c均值聚类算法

电子与信息学报 2020年第7期42卷 1774-1781页

作者：高云龙王志豪潘金艳罗斯哲王德鑫厦门大学航空航天学院厦门361102 集美大学信息工程学院厦门361021

噪声是影响聚类结果的最重要的因素之一,现有的模糊聚类算法主要通过对隶属度约束进行松弛的方式来降低噪声样本的影响。这种方式仍然存在两个基本问题需要解决:第一,如何评估一个样本是噪声的可能性;第二,如何在抑制噪声样本影响力的同... 详细信息

噪声是影响聚类结果的最重要的因素之一,现有的模糊聚类算法主要通过对隶属度约束进行松弛的方式来降低噪声样本的影响。这种方式仍然存在两个基本问题需要解决:第一,如何评估一个样本是噪声的可能性;第二,如何在抑制噪声样本影响力的同时,保留正常样本的作用力。针对这两问题,该文提出了基于自适应松弛的鲁棒模糊c均值聚类算法(AR-RFcM)。新模型基于K最近邻的方式(KNN)来估计样本的可靠性,自适应地调整松弛参数,从而实现在降低噪声样本影响力的同时,保留可靠样本的作用力。此外,AR-RFcM利用了c均值聚类模型中隶属度的稀疏性来提高可靠样本的作用力,从而提高数据簇的内聚程度,进而降低噪声样本的影响。实验表明,AR-RFcM不仅在处理噪声样本时具有良好的鲁棒性,同时在25个UcI数据集实验中,分类正确率(兰德指数)平均高于FcM算法7.7864%。

关键词：噪声聚类模糊c均值自适应松弛

基于深度学习和模糊c均值的心电信号分类方法

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自动化学报 2018年第10期44卷 1913-1920页

作者：吴志勇丁香乾许晓伟鞠传香中国海洋大学信息科学与工程学院青岛266100 山东理工大学计算机科学与技术学院淄博255000

针对长时海量心电信号自动分类系统中,心电专家诊断费时、费力和成本高,心电信号形态复杂导致特征提取困难,异常诊断模型适应性差、准确度低等问题,本文提出一种基于深度学习和模糊c均值的心电信号分类方法.该方法主要包括心电信号降噪... 详细信息

针对长时海量心电信号自动分类系统中,心电专家诊断费时、费力和成本高,心电信号形态复杂导致特征提取困难,异常诊断模型适应性差、准确度低等问题,本文提出一种基于深度学习和模糊c均值的心电信号分类方法.该方法主要包括心电信号降噪预处理、心电信号分段和采样点统一化、无监督心跳特征学习、模糊c均值分类4个步骤,给出了模糊c均值深度信念网络FcMDBN模型结构和学习分类算法.仿真实验基于MIT-BIH心率异常数据库表明,与基于传统心电特征人工设计的分类方法相比,本文提出的信号诊断方法具有较高的适应性和准确度.

关键词：心电信号分类深度学习模糊c均值深度信念网络

基于PSO优化模糊c均值的WSN分簇路由算法

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通信学报 2021年第3期42卷 91-99页

作者：孙爱晶李世昌张艺才西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 西安邮电大学电子工程学院陕西西安710121

针对无线传感器网络节点能量有限、负载不均衡的问题,提出了一种基于粒子群优化模糊c均值的分簇路由算法POFcA。POFcA分别从成簇阶段和数据传输阶段进行了优化。成簇阶段,首先使用粒子群优化算法优化模糊c均值算法,克服了模糊c均值对初... 详细信息

针对无线传感器网络节点能量有限、负载不均衡的问题,提出了一种基于粒子群优化模糊c均值的分簇路由算法POFcA。POFcA分别从成簇阶段和数据传输阶段进行了优化。成簇阶段,首先使用粒子群优化算法优化模糊c均值算法,克服了模糊c均值对初始聚类中心的敏感,并根据节点剩余能量和相对距离动态更新簇首,平衡簇内负载。数据传输阶段,基于距离因子、能量因子和节点负载设计了路径评价函数,并使用猫群优化算法为簇首搜寻最优路由路径,在平衡簇首负载的同时又不会加剧中继节点负载。仿真结果表明,与LEAcH和LEAcH-improved算法相比,POFcA能有效地平衡网络负载,降低网络能耗,延长网络生命周期。

关键词：无线传感器网络粒子群优化模糊c均值猫群优化负载均衡

基于改进模糊c均值算法的颈动脉超声图像分割

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2018年第1期51卷 95-102页

作者：李锵张琦珺关欣滕建辅天津大学微电子学院天津300072

颈动脉的内中膜厚度(IMT)是预测心血管疾病(cVDs)病发程度的重要指标.本文研究并提出一种自动、高效的计算机辅助IMT测量算法,该算法依据先验知识自动提取感兴趣区域(ROI),并采用基于隐马尔可夫随机场(HMRF)模型改进的模糊c均值(FcM)算... 详细信息

颈动脉的内中膜厚度(IMT)是预测心血管疾病(cVDs)病发程度的重要指标.本文研究并提出一种自动、高效的计算机辅助IMT测量算法,该算法依据先验知识自动提取感兴趣区域(ROI),并采用基于隐马尔可夫随机场(HMRF)模型改进的模糊c均值(FcM)算法分割图像,实现IMT的自动测量.实验结果表明,所提算法对超声图像噪声的鲁棒性较强,IMT自动测量结果与真实值(GT)有很高的一致性:两个数据集合的相关系数为98.52%,平均绝对误差为0.022 0?0.016 4 mm.

关键词：超声图像分割内中膜厚度测量模糊c均值隐马尔可夫随机场模型感兴趣区域

基于IHBA优化模糊c均值的三维WSN分簇路由算法

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通信学报 2023年第12期44卷 181-192页

作者：杨靖徐碧阳李维正李伟朱兆强覃涛贵州大学电气工程学院贵州贵阳550025 许继电气股份有限公司河南许昌461000 贵州大学农学院贵州贵阳550025 中国电建集团贵州工程有限公司贵州贵阳550025

针对分簇路由算法在三维场景下能量消耗大、网络生存周期短的问题,提出了一种基于改进蜜獾算法优化模糊c均值的三维无线传感网分簇路由算法IFcRA。IFcRA分别对网络成簇、簇首选举以及数据传输阶段进行了优化。首先,采用改进蜜獾算法优... 详细信息

针对分簇路由算法在三维场景下能量消耗大、网络生存周期短的问题,提出了一种基于改进蜜獾算法优化模糊c均值的三维无线传感网分簇路由算法IFcRA。IFcRA分别对网络成簇、簇首选举以及数据传输阶段进行了优化。首先,采用改进蜜獾算法优化模糊c均值算法,解决模糊c均值易陷入局部最优的问题,并综合节点的距离和能量特征划分拓扑结构。其次,结合簇内节点的能量和相对距离构建最优簇首函数,平衡簇首负载。最后,采用自适应传输机制寻找中继节点,综合节点距离和能量构建最优传输路径函数,采用改进蜜獾算法进行寻优,均衡数据传输能耗。仿真结果表明,IFcRA在三维异构场景中分簇合理、能耗均衡且生存周期长。

关键词：三维无线传感网分簇路由蜜獾算法模糊c均值能耗均衡