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基于线性优化模糊c均值算法和人工神经网络的光照传感器布局方法

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电子与信息学报 2023年第5期45卷 1766-1773页

作者：孙科学渠吉庆南京邮电大学电子与光学工程学院南京210023 射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室南京210023

针对目前光照传感器的布局方式计算量大、能耗高,易受人为因素的影响,难以准确地预测室内日光强度等问题,该文提出一种基于线性优化模糊c均值算法(LOFcM)和人工神经网络(ANN)的光照传感器布局方法。LOFcM算法利用线性优化(LO)稀疏权重... 详细信息

针对目前光照传感器的布局方式计算量大、能耗高,易受人为因素的影响,难以准确地预测室内日光强度等问题,该文提出一种基于线性优化模糊c均值算法(LOFcM)和人工神经网络(ANN)的光照传感器布局方法。LOFcM算法利用线性优化(LO)稀疏权重矩阵后,使用模糊c均值(FcM)筛选数据,确定工作面光照传感器布局。随后,使用ANN分别训练工作面光照传感器测量值与4组辅助光照传感器测量值之间的非线性数学模型。实验结果表明,该文提出的基于LOFcM算法在保证计算工作面平均照度和均匀度准确的情况下,工作面光照传感器的数量比对比方法减少了37.5%。此外,在4组辅助光照传感器布局中,墙壁和窗户布局方式具有较好的预测精度,为预测室内日光强度提供了更加准确的预测方式。

关键词：室内智能照明光照传感器布局线性优化模糊c均值人工神经网络

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基于模糊c均值聚类方法的子母弹落点识别

弹道学报 2007年第2期19卷 48-50页

作者：王国亮孙新利余文力中国人民解放军第二炮兵工程学院一系西安710025

对子母弹落点的随机特点进行了分析,基于模糊c均值聚类方法,分析了一定面积上散布子弹的分布中心及类别,提出了由单个子弹落点特征判断识别该子弹在母弹腔体中所处位置的计算方法,该方法通过了模拟计算,识别效果较明显.

关键词：子母弹模糊c均值聚类方法

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基于属性权重区间监督的模糊c均值聚类算法

控制与决策 2010年第3期25卷 457-460,465页

作者：李丹顾宏张立勇大连理工大学电子与信息工程学院辽宁大连116023

在加权模糊聚类算法中,属性权重确定的合理性是一个重要问题.鉴于用区间数描述决策者推理模糊性的优越性,提出属性权重用区间数表示,由区间层次分析法获得属性对聚类的贡献度,并以该区间为约束条件,提出了可同时获得属性权重和聚类结果... 详细信息

在加权模糊聚类算法中,属性权重确定的合理性是一个重要问题.鉴于用区间数描述决策者推理模糊性的优越性,提出属性权重用区间数表示,由区间层次分析法获得属性对聚类的贡献度,并以该区间为约束条件,提出了可同时获得属性权重和聚类结果的模糊c均值聚类新算法.实验结果表明,该算法以决策者的经验和偏好为监督,可避免迭代计算陷入不必要的局部极小解,能够提高权重分配的合理性,进而得到了更为准确的聚类结果.

关键词：模糊聚类模糊c均值属性加权区间数层次分析法

基于直方图偏差约束的快速模糊c均值图像分割法

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西安交通大学学报 2007年第4期41卷 430-434页

作者：田军委黄永宣于亚琳西安交通大学电子与信息工程学院陕西华经微电子股份有限公司西安710062

为了解决传统模糊c均值（FcM）聚类分割算法计算耗时的问题，提出了在直方图偏差约束条件下的快速FcM图像分割算法．通过对原始图像重新采样以减小FcM算法数据处理的数量，利用平滑后归一化直方图的距离偏差作为约束条件来计算合适的采... 详细信息

为了解决传统模糊c均值（FcM）聚类分割算法计算耗时的问题，提出了在直方图偏差约束条件下的快速FcM图像分割算法．通过对原始图像重新采样以减小FcM算法数据处理的数量，利用平滑后归一化直方图的距离偏差作为约束条件来计算合适的采样率，以控制重新采样产生的图像失真，得到满足正确分割所需要的阈值，并在采样率计算中采用黄金分割法搜索满足约束条件的采样率．实验结果表明，在保持传统FcM聚类算法分割效果的前提下，所提算法的分割时间分别仅为传统的FcM、二维熵、Otsu等算法的3．0%～11.2%、9.2%～30．2%和15.0%～52．0%.

关键词：图像分割模糊c均值直方图约束

模糊c均值与支持向量机相结合的增强聚类算法

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计算机应用 2013年第4期33卷 991-993页

作者：胡磊牛秦洲陈艳桂林理工大学信息科学与工程学院广西桂林541004

针对传统重复聚类算法精度不高、消耗资源较大的缺点,提出了一种模糊c均值(FcM)与支持向量机(SVM)相结合的增强聚类算法。该算法思路是先将实例数据集利用FcM粗分为c类,然后使用SVM再对每一类进行细化分类,实现中提出了基于完全二叉树... 详细信息

针对传统重复聚类算法精度不高、消耗资源较大的缺点,提出了一种模糊c均值(FcM)与支持向量机(SVM)相结合的增强聚类算法。该算法思路是先将实例数据集利用FcM粗分为c类,然后使用SVM再对每一类进行细化分类,实现中提出了基于完全二叉树的决策级联式SVM模型,以便达到增强聚类的目的。针对使用FcM迭代聚类的过程中有可能会出现新的特征使原有的聚类失去平衡性的问题,提出了使用划分的思想对数据集进行预处理来消除这种不利影响。利用鸢尾属植物真实数据集对相关算法进行实验对比分析,结果表明该算法能够克服精度低的缺点,并节约了系统资源,可以提高聚类的质量。

关键词：模糊c均值支持向量机增强聚类完全二叉树量化指标评价

基于模糊c均值法的cTA图像冠状动脉狭窄量化

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东南大学学报（自然科学版） 2016年第1期46卷 30-34页

作者：孙巧榆杨冠羽舒华忠东南大学影像科学与技术实验室南京210096 淮海工学院电子信息工程系连云港222005 东南大学中法生物医学信息研究中心南京210096

针对冠状动脉造影图像中由软斑块造成的冠状动脉狭窄,提出了一种基于模糊c均值法的狭窄精确量化方法.首先,在沿冠状动脉中心线的三维数据图上,对专家给定起讫位置的冠状动脉血管片段进行切割和阈值化.其次,利用模糊c均值法分割出血管腔... 详细信息

针对冠状动脉造影图像中由软斑块造成的冠状动脉狭窄,提出了一种基于模糊c均值法的狭窄精确量化方法.首先,在沿冠状动脉中心线的三维数据图上,对专家给定起讫位置的冠状动脉血管片段进行切割和阈值化.其次,利用模糊c均值法分割出血管腔区域,计算血管每个横截面的血管腔面积检测值,通过起讫位置的检测面积拟合得到参考值.然后,通过比较血管横截面面积的检测值和参考值来确定分段中最狭窄的位置及其狭窄比率.最后,利用该方法对13个病人的cTA数据进行了测试,并将测试结果与专家给出的狭窄比率进行比较.结果表明,所提方法能够对cTA中给定起讫位置的冠状动脉血管片段的狭窄区域进行精确量化,狭窄比率的平均绝对差和均方根差分别为2.21%和3.11%.

关键词：模糊c均值狭窄量化软斑块血管分割 cTA

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中国电机工程学报 2018年第20期38卷 6045-6052页

作者：刘嘉蔚李奇陈维荣燕雨西南交通大学电气工程学院

为解决有轨电车用燃料电池电堆系统（fuelcellstack system,FcSS）故障分类问题,提出基于多分类相关向量机（multi-class relevance vector machine,m RVM）和模糊c均值聚类（fuzzy c means clustering,FcM）的有轨电车用FcSS故障诊断新方法。该方法利用FcM形成标准聚类中心,采用m RVM对测试样本实现多分类,能有效剔除奇异数据并提高模型分类正确率。实例分析表明,所提方法可快速识别氢气泄漏、去离子水加湿泵低压、空气压力过低和正常共4种健康状态,分类准确率可达96.67%,为有轨电车用FcSS在线故障诊断研究提供参考。

关键词：多分类相关向量机质子交换膜燃料电池故障诊断混合动力有轨电车模糊c均值

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簇间可分的鲁棒模糊c均值聚类算法

电子与信息学报 2019年第5期41卷 1114-1121页

作者：高云龙杨程宇王志豪罗斯哲潘金艳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

与经典的K均值聚类算法相比,模糊c均值(FcM)聚类算法通过引入模糊因子,考虑不同聚类数据簇之间的相互关系,得到可分性更好的聚类结果。但是模糊因子的引入,使得任意一个样本点都存在模糊性,造成FcM极易受到噪声和离群点的影响,聚类结果... 详细信息

与经典的K均值聚类算法相比,模糊c均值(FcM)聚类算法通过引入模糊因子,考虑不同聚类数据簇之间的相互关系,得到可分性更好的聚类结果。但是模糊因子的引入,使得任意一个样本点都存在模糊性,造成FcM极易受到噪声和离群点的影响,聚类结果泛化性能较差。因此,该文提出一种簇间可分的鲁棒FcM算法(RBI-FcM)。RBI-FcM利用K均值算法对模糊隶属度的稀疏特征,降低不同数据簇之间的相互作用,突出不同数据簇相邻区域的可分性;另外,RBI-FcM在极小化数据簇内部散布度的条件下,考虑不同数据簇之间的可分性,可提高聚类模型的泛化性能。该文设计了有效的模型求解迭代算法。实验结果表明,RBI-FcM算法提高了FcM的鲁棒性,有效降低FcM对数据簇分布差异性和抽样不均衡的敏感性,得到理想的聚类结果。

关键词：聚类模糊c均值样本分布簇间信息

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基于模糊c均值的支持向量机数据分类识别

系统仿真学报 2005年第7期17卷 1785-1787页

作者：李茂宽关键海军航空工程学院信息融合技术研究所烟台264001

提出一种基于模糊c均值的支持向量机分类算法,通过模糊c均值算法对未知类别数据进行划分,然后再利用支持向量行对划分后的数据机进训练。解决了以往人们应用支持向量机进行数据分类识别前必须采用已知类别的数据对支持向量机进行训练的... 详细信息

提出一种基于模糊c均值的支持向量机分类算法,通过模糊c均值算法对未知类别数据进行划分,然后再利用支持向量行对划分后的数据机进训练。解决了以往人们应用支持向量机进行数据分类识别前必须采用已知类别的数据对支持向量机进行训练的弊端,提高了数据分类的效率。

关键词：支持向量机模糊c均值数据挖掘