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带特征权重的混合特征模糊C均值算法 被引量：1
1
作者 谢信喜 王士同 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第6期182-183,233,共3页
针对模糊数据,Hathaway提出了模糊C均值算法(FCM);针对符号数据,El-Sonbaty和Ismail提出了符号数据模糊C均值算法(FSCM);Miin-ShenYang等人对FSCM进行了改进,提出了混合特征的模糊C均值算法(MVFCM),MVFCM比FSCM更有效更具有实用性。在MV... 针对模糊数据,Hathaway提出了模糊C均值算法(FCM);针对符号数据,El-Sonbaty和Ismail提出了符号数据模糊C均值算法(FSCM);Miin-ShenYang等人对FSCM进行了改进,提出了混合特征的模糊C均值算法(MVFCM),MVFCM比FSCM更有效更具有实用性。在MVFCM的基础上,给出了带特征权重的混合特征的模糊C均值算法(WMVFCM),并通过实验比较,说明WMVFCM比MVFCM更有效。 展开更多
关键词 模糊C均值算法 符号数据 符号模糊C均值算法 混合特征模糊C均值算法
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一种高效的全局K-均值算法 被引量：1
2
作者 梁鲜 曲福恒 +1 位作者 杨勇 才华 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2015年第3期112-115,共4页
针对全局K-均值算法时间复杂度大的问题,提出一种增量选择初始聚类中心的新方法。选择数据集中周围分布最密集的样本作为第一个初始聚类中心,选择最小化目标函数贡献大,并且和已有聚类中心距离远的样本作为下一个初始聚类中心。改进算... 针对全局K-均值算法时间复杂度大的问题,提出一种增量选择初始聚类中心的新方法。选择数据集中周围分布最密集的样本作为第一个初始聚类中心,选择最小化目标函数贡献大,并且和已有聚类中心距离远的样本作为下一个初始聚类中心。改进算法减少了增量选取初始聚类中心时的计算量,降低了时间复杂度。实验证明,改进算法与全局K-均值算法、快速全局K-均值算法相比,在不影响聚类效果的基础上,减少了聚类时间,与优化初始聚类中心的算法相比,聚类效果更优。 展开更多
关键词 聚类 K-均值算法 全局K-均值算法 快速全局K-均值算法
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基于K均值算法-TOF聚类分析的复合材料板冲击损伤层析研究
3
作者 林君 杨乐辉 +4 位作者 赵金玲 李念 裘进浩 赵建平 常乐 《压力容器》 北大核心 2024年第5期12-20,共9页
碳纤维增强型复合材料(CFRP)中的冲击损伤是威胁压力容器结构安全的重要隐患,有必要对CFRP中的冲击损伤进行层析研究,促成CFRP复合材料损伤定量化分析。提出基于K均值算法对超声C扫的飞行时间(TOF)图像进行聚类分析,并结合TOF值确定不... 碳纤维增强型复合材料(CFRP)中的冲击损伤是威胁压力容器结构安全的重要隐患,有必要对CFRP中的冲击损伤进行层析研究,促成CFRP复合材料损伤定量化分析。提出基于K均值算法对超声C扫的飞行时间(TOF)图像进行聚类分析,并结合TOF值确定不同簇所在层,对CFRP冲击损伤进行逐层定量化分析。同时,分析了冲击损伤的TOF图像,验证了基于K均值算法-TOF聚类分析的冲击损伤层析方法,并进一步通过水浸超声C扫试验获得多组试验数据,指出K均值聚类中簇的总数K为铺层总数的1.25倍即可满足损伤逐层分析,实现了不同铺层总数CFRP层合板冲击损伤的层析研究。TOF聚类分析方法可以直接对CFRP层合板各铺层的冲击损伤进行定量化,具有一定的工程意义。 展开更多
关键词 碳纤维增强型复合材料(CFRP) 冲击损伤 K均值算法 TOF聚类分析
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K-均值算法的初始化改进与聚类质量评估 被引量：1
4
作者 何选森 何帆 于海澜 《西安工程大学学报》 CAS 2024年第6期114-123,共10页
为解决K-均值算法随机初始化的问题,提出了相应的改进方案。通过特征标准化和主成分分析(principal component analysis, PCA)实现数据降维;以最远质心和最小-最大距离规则确定算法的初始质心。为获得数据固有的聚类数量,采用经验法则... 为解决K-均值算法随机初始化的问题,提出了相应的改进方案。通过特征标准化和主成分分析(principal component analysis, PCA)实现数据降维;以最远质心和最小-最大距离规则确定算法的初始质心。为获得数据固有的聚类数量,采用经验法则和肘部法,并用轮廓分析评价聚类质量。仿真结果表明:其他算法平均的λ检验统计量是本方案的2.72倍,而且改进后的聚类误差下降了6.04%。 展开更多
关键词 K-均值算法 主成分分析 最远质心选择 最小-最大距离规则 经验法则 肘部法 轮廓分析 聚类
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基于截尾均值算法的箱体尺寸动态检测系统研究
5
作者 李家豪 江道根 《内燃机与配件》 2024年第5期59-61,共3页
在生产流水线上,一般采用测量光幕传感器对产品的尺寸进行检测。本文对测量光幕的工作方式和分析方式进行了比较选择,最终采用了直线扫描、光线阻挡的工作模式。针对箱体尺寸检测过程中干扰较多、数据信号波动较大的情况,提出了一种以... 在生产流水线上,一般采用测量光幕传感器对产品的尺寸进行检测。本文对测量光幕的工作方式和分析方式进行了比较选择,最终采用了直线扫描、光线阻挡的工作模式。针对箱体尺寸检测过程中干扰较多、数据信号波动较大的情况,提出了一种以箱形图检出离群值为核心的截尾均值尺寸估计算法。在传送速度为1.0m/s时,尺寸检测的平均误差率在0.30%左右,可准确实现箱体识别,获知被测产品种类。 展开更多
关键词 测量光幕 动态检测 截尾均值算法
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基于改进K-均值算法的零部件拣选聚类模型
6
作者 周到 董宝力 《软件导刊》 2024年第9期131-136,共6页
针对零部件多种少量拣选问题,在多人协同拣选模式下,任务分配不合理、拣选时长相差大,拣选环节易超时,构建以最短拣选时长为目标的多人协同拣选模型,并用改进K-均值算法及遗传算法对模型进行求解。针对传统K-均值算法聚类结果各簇所包... 针对零部件多种少量拣选问题,在多人协同拣选模式下,任务分配不合理、拣选时长相差大,拣选环节易超时,构建以最短拣选时长为目标的多人协同拣选模型,并用改进K-均值算法及遗传算法对模型进行求解。针对传统K-均值算法聚类结果各簇所包含拣选点数量相差巨大的缺点,采用各簇拣选时间为指标,对拣选点所归属簇变换,并利用遗传算法对聚类结果进行路径规划、拣选时长计算,得到最优聚类结果。以某安防设备生产企业的零部件拣选环节为研究对象,与简单分批得到的拣选时间进行对比,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 任务分配 K-均值算法 遗传算法 路径规划
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优化贝叶斯非局部均值算法的超声图像去噪方法
7
作者 徐宇飞 于明 +1 位作者 邢文宇 他得安 《应用声学》 CSCD 北大核心 2024年第5期1044-1052,共9页
为了去除超声成像中可能产生的斑点噪声,提出了一种基于优化贝叶斯非局部均值算法的超声图像去噪方法,重点探讨优化算法改进的两个方面:(1)针对原始非局部均值算法运算复杂度高这一问题,应用像素预选择算法优化去噪时间;(2)针对原始算... 为了去除超声成像中可能产生的斑点噪声,提出了一种基于优化贝叶斯非局部均值算法的超声图像去噪方法,重点探讨优化算法改进的两个方面:(1)针对原始非局部均值算法运算复杂度高这一问题,应用像素预选择算法优化去噪时间;(2)针对原始算法只适用于加性高斯噪声的问题,利用伽马分布噪声模型,通过贝叶斯公式推导出适用于超声斑点噪声的非局部均值算法,引出皮尔逊距离来计算图像块之间距离,并且通过多次实验,得出噪声标准差和滤波参数的比值关系,实现参数自适应。为了评估优化算法的去噪能力,在模拟超声图像和真实超声图像上分别进行实验验证,结果表明,该优化算法去噪效果更好,图像边缘和细节保持能力更强;且在运行效率方面,较原始非局部均值算法有较大提升。 展开更多
关键词 超声图像 图像去噪 非局部均值算法 皮尔逊距离
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一个用于空间聚类分析的遗传K-均值算法 被引量：19
8
作者 王家耀 张雪萍 周海燕 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期188-190,共3页
空间数据挖掘是数据挖掘的一个新的分支,空间聚类分析是空间数据挖掘中的一个重要研究课题。本文在分析遗传算法及K–均值算法的优越性和不足的基础上,设计了一种遗传K-均值空间聚类分析算法,该算法兼顾了局部收敛和全局收敛性能。实验... 空间数据挖掘是数据挖掘的一个新的分支,空间聚类分析是空间数据挖掘中的一个重要研究课题。本文在分析遗传算法及K–均值算法的优越性和不足的基础上,设计了一种遗传K-均值空间聚类分析算法,该算法兼顾了局部收敛和全局收敛性能。实验表明,其结果优于传统K-均值聚类方法及单纯的遗传算法聚类。 展开更多
关键词 空间数据挖掘 空间聚类 遗传算法 K-均值算法 遗传K-均值算法
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基于人工免疫系统的克隆-K均值算法 被引量：10
9
作者 詹海亮 薛惠锋 苏锦旗 《计算机仿真》 CSCD 2008年第11期191-194,共4页
提出了一种用于聚类分析的克隆-K均值算法。基于人工免疫系统的克隆选择算法具有全局搜索能力强,收敛于全局最优解的特点。基于以上优点,在克隆选择算法中引入K-均值算子,对种群中的个体在克隆、变异操作后进行K-均值运算。通过对初始... 提出了一种用于聚类分析的克隆-K均值算法。基于人工免疫系统的克隆选择算法具有全局搜索能力强,收敛于全局最优解的特点。基于以上优点,在克隆选择算法中引入K-均值算子,对种群中的个体在克隆、变异操作后进行K-均值运算。通过对初始种群的形成、克隆操作、变异操作、替代操作和K-均值操作等过程的描述,提出了完整的克隆-K均值算法。实验研究表明,算法成功解决了K-均值算法对初始值敏感且容易陷入局部最优的缺点,算法明显优于传统的K-均值聚类算法。 展开更多
关键词 聚类分析 克隆选择算法 均值算法 克隆均值算法
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粗糙模糊C-均值算法及其在图像聚类中的应用 被引量：6
10
作者 王丹 吴孟达 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期76-80,共5页
提出一种新的粗糙模糊C均值算法(RFCM),该算法基于粗糙集的上、下近似的概念改进了FCM的目标函数,从而改变了隶属度函数的分布,使得隶属度函数的分布更加合理,同时RFCM的时间复杂性比FCM更低。将RFCM用于图像的聚类,相对于FCM算法,图像... 提出一种新的粗糙模糊C均值算法(RFCM),该算法基于粗糙集的上、下近似的概念改进了FCM的目标函数,从而改变了隶属度函数的分布,使得隶属度函数的分布更加合理,同时RFCM的时间复杂性比FCM更低。将RFCM用于图像的聚类,相对于FCM算法,图像的边缘更光滑,同时对初始隶属度矩阵敏感度更低。该算法具有较好的稳定性,是一种实用的算法。 展开更多
关键词 粗糙集 模糊C-均值算法 粗糙模糊C-均值算法
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动态均值算法调控打叶复烤均质化中的备料单元
11
作者 梅文勇 龚芳娜 +1 位作者 刘桥 沈政道 《中南农业科技》 2024年第11期113-115,125,共4页
为探索打叶复烤加工过程中备料对产品均质化的影响,提高成品片烟的均质化水平,通过对比不同备料单元数量对投料的影响,分析在不同备料单元数下,动态均值算法对打叶复烤加工过程及成品片烟烟碱变异系数(CV)的影响,为均质化配方备料提供... 为探索打叶复烤加工过程中备料对产品均质化的影响,提高成品片烟的均质化水平,通过对比不同备料单元数量对投料的影响,分析在不同备料单元数下,动态均值算法对打叶复烤加工过程及成品片烟烟碱变异系数(CV)的影响,为均质化配方备料提供参考。结果表明,采用动态均值算法进行配方投料,能对投料单元烟叶烟碱值进行调控,缩小单元间的烟碱值差距,调控备料小单元数量越多效果越明显,试验中8单元组烟碱均值极差仅为0.08%,较4单元组降幅达42.86%;随着单次备料小单元数量的增加,成品片烟的烟碱CV明显下降,8单元组烟碱变异系数为2.52%,较4单元组降低1.12%,降幅达30.77%,产品均质化水平明显提升。 展开更多
关键词 打叶复烤 动态均值算法 均质化 烟碱 备料单元 投料 应用
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对k均值算法和硬C-均值算法的对比分析 被引量：2
12
作者 李宇泊 李秦 《洛阳理工学院学报（自然科学版）》 2012年第1期72-75,81,共5页
通过比较目标函数、聚类原型模式P(0)的初始化方法、划分矩阵U和聚类原型P的更新方法等4个方面,得出k均值算法和硬C-均值算法的区别。
关键词 K均值算法 硬-C均值算法 硬划分
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模拟信源标量量化的模糊c-均值算法
13
作者 杨保峰 沈越泓 《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 2006年第6期520-525,共6页
为改进模拟信源标量量化的收敛速度,将模糊逻辑中的模糊c-均值算法进行适当改造,应用到模拟信源的标量量化过程中,即形成了模拟信源标量量化的模糊c-均值算法。算法将迭代过程中的分区矩阵“元素化”放宽了限制条件。仿真结果表明,新的... 为改进模拟信源标量量化的收敛速度,将模糊逻辑中的模糊c-均值算法进行适当改造,应用到模拟信源的标量量化过程中,即形成了模拟信源标量量化的模糊c-均值算法。算法将迭代过程中的分区矩阵“元素化”放宽了限制条件。仿真结果表明,新的模糊c-均值算法在选择合适的精度E的条件下,随着分区数目增加和训练序列长度的增加,收敛速度要远优于传统的c-均值算法,同时通过控制参数E,可以在收敛速度和量化失真度量M SE之间进行权衡。 展开更多
关键词 标量量化 C-均值算法 模糊C-均值算法 隶属度
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基于自适应模糊C均值算法的电力负荷分类研究 被引量：67
14
作者 杨浩 张磊 +1 位作者 何潜 牛强 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第16期111-115,122,共6页
针对当前负荷建模中存在的负荷时变性问题,提出了基于自适应模糊C均值聚类的电力负荷动特性分类方法。探讨了聚类分析方法在负荷动特性分类中的应用,包括聚类特征向量的选取和分类方法研究两个方面。对原始模糊C均值聚类算法中的聚类数... 针对当前负荷建模中存在的负荷时变性问题,提出了基于自适应模糊C均值聚类的电力负荷动特性分类方法。探讨了聚类分析方法在负荷动特性分类中的应用,包括聚类特征向量的选取和分类方法研究两个方面。对原始模糊C均值聚类算法中的聚类数c进行了研究,在原始算法中融入新的聚类有效性函数,对算法进行了改进,改进算法不需要预先选择类的数目作为先验值。通过动模实验数据的负荷分类实例,表明该方法可自动获取最佳分类数,且分类效果要好于原始算法。 展开更多
关键词 电力负荷 模糊C均值算法 自适应 动态特性聚类 负荷建模
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基于PSO与K-均值算法的农业超绿图像分割方法 被引量：23
15
作者 赵博 宋正河 +2 位作者 毛文华 毛恩荣 张小超 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期166-169,共4页
为了解决K-均值算法对农业图像中常用的超绿特征2G-R-B图像分割效果不佳的缺点,提出一种基于微粒群与K-均值算法的图像分割方法。先用K-均值算法对图像进行快速分类,然后将分类结果作为其中一个微粒的结果,利用微粒群算法计算,最后用K-... 为了解决K-均值算法对农业图像中常用的超绿特征2G-R-B图像分割效果不佳的缺点,提出一种基于微粒群与K-均值算法的图像分割方法。先用K-均值算法对图像进行快速分类,然后将分类结果作为其中一个微粒的结果,利用微粒群算法计算,最后用K-均值算法在新的分类基础上计算新的聚类中心,更新当前的位置,以得到最优的图像分割阈值。试验结果表明,改进算法对超绿特征2G-R-B图像能够准确分割目标,且对不同类型的农业超绿图像具有较好的适应性。 展开更多
关键词 图像分割 微粒群算法 K-均值算法超绿特征
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基于微粒群优化聚类数目的K-均值算法 被引量：19
16
作者 巩敦卫 蒋余庆 +1 位作者 张勇 周勇 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期1175-1179,共5页
K-均值算法是广泛使用的聚类算法,但该算法的聚类数目难以确定,且聚类结果对初始聚类中心比较敏感.本文提出一种基于微粒群优化聚类数目的K-均值算法,该算法采用聚类中心的坐标和通配符表示微粒位置,通过定义微粒更新公式中新的加减运算... K-均值算法是广泛使用的聚类算法,但该算法的聚类数目难以确定,且聚类结果对初始聚类中心比较敏感.本文提出一种基于微粒群优化聚类数目的K-均值算法,该算法采用聚类中心的坐标和通配符表示微粒位置,通过定义微粒更新公式中新的加减运算符,动态调整聚类中心的数目及坐标,此外,以改进的聚类有效性指标Davies-Bouldin准则作为适应度函数.5个人工和真实数据集的聚类结果验证了所提算法的优越性. 展开更多
关键词 聚类 K-均值算法 微粒群优化 微粒更新
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点密度函数加权模糊C-均值算法的聚类分析 被引量：28
17
作者 刘小芳 曾黄麟 吕炳朝 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第24期64-65,96,共3页
基于模糊C-均值算法具有对数据集进行等划分趋势的缺陷,文章利用数据点的密度大小作为权值,借助数据本身的分布特性,提出了一种新的加权模糊C-均值算法,该方法不仅在一定程度上克服了模糊C-均值算法的缺陷,而且具有良好的收敛性。
关键词 模糊C-均值算法 点密度函数 加权 模糊聚类分析
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基于粒子群优化的k均值算法在网络入侵检测中的应用 被引量：24
18
作者 谷保平 许孝元 郭红艳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第6期1368-1370,共3页
在k均值算法基础上,提出一种将粒子群算法与k均值算法相结合产生基于粒子群的k均值算法(PSO-k均值算法)。用KDD cup99数据集进行评估k均值算法和PSO-k算法检测性能。试验结果表明,PSO-k均值算法能够避免k均值算法固有的缺点,检测率提高... 在k均值算法基础上,提出一种将粒子群算法与k均值算法相结合产生基于粒子群的k均值算法(PSO-k均值算法)。用KDD cup99数据集进行评估k均值算法和PSO-k算法检测性能。试验结果表明,PSO-k均值算法能够避免k均值算法固有的缺点,检测率提高和误报率下降,并且有较高的检测性能。 展开更多
关键词 K均值算法 粒子群算法 PSO-k均值 入侵检测
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基于初始聚类中心优化的K-均值算法 被引量：24
19
作者 王赛芳 戴芳 +1 位作者 王万斌 张晓宇 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2010年第10期105-107,116,共4页
针对传统的K-均值算法对初始聚类中心的选取和孤立点敏感的问题,本文提出了一种基于点密度的初始聚类中心选取方法。利用该方法选出初始聚类中心,再应用K-均值算法进行聚类,同时对孤立点进行特殊处理。实验表明,该方法能够产生高质量的... 针对传统的K-均值算法对初始聚类中心的选取和孤立点敏感的问题,本文提出了一种基于点密度的初始聚类中心选取方法。利用该方法选出初始聚类中心,再应用K-均值算法进行聚类,同时对孤立点进行特殊处理。实验表明,该方法能够产生高质量的聚类结果。 展开更多
关键词 聚类 K-均值算法 点密度
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基于密度的改进K均值算法及实现 被引量：76
20
作者 傅德胜 周辰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第2期432-434,共3页
传统的K均值算法的初始聚类中心从数据集中随机产生,聚类结果很不稳定。提出一种基于密度算法优化初始聚类中心的改进K-means算法,该算法选择相互距离最远的k个处于高密度区域的点作为初始聚类中心。实验证明,改进的K-means算法能够消... 传统的K均值算法的初始聚类中心从数据集中随机产生,聚类结果很不稳定。提出一种基于密度算法优化初始聚类中心的改进K-means算法,该算法选择相互距离最远的k个处于高密度区域的点作为初始聚类中心。实验证明,改进的K-means算法能够消除对初始聚类中心的依赖,聚类结果有了较大的改进。 展开更多
关键词 聚类 K-均值算法 初始聚类中心 高密度区域
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