基于模糊核C-均值聚类分析的HRRP识别 被引量：3

1

作者 单凯晶 肖怀铁 朱俊 《电光与控制》 北大核心 2010年第5期42-45,共4页

由于雷达目标及其所处环境的复杂性,导致目标之间的关系往往是非线性的,因此,基于核方法的模式识别方法被广泛应用于雷达目标识别中。在对模糊核C-均值聚类算法深入研究的基础上,提出一种基于模糊核C-均值聚类的高分辨距离像识别算法。... 由于雷达目标及其所处环境的复杂性,导致目标之间的关系往往是非线性的,因此,基于核方法的模式识别方法被广泛应用于雷达目标识别中。在对模糊核C-均值聚类算法深入研究的基础上,提出一种基于模糊核C-均值聚类的高分辨距离像识别算法。该算法针对特征提取后一维距离像数据的特点,采用组合核函数以降低由于数据属性数值过大造成的权重过大对识别效果的影响;同时,算法可以在训练过程中通过有效性函数自适应地确定最佳聚类数目。仿真实验结果表明,基于组合核函数的识别算法同基于传统的高斯核的算法都能有效识别雷达目标,但前者具有更高的目标识别率。 展开更多

关键词 模糊核c-均值聚类算法 一维距离像 特征提取 有效性函数 核函数

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基于模糊核加权C-均值聚类的高光谱图像分类 被引量：19

2

作者 赵春晖 齐滨 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2016-2021,共6页

高光谱图像分类是高光谱数据分析的重要研究内容之一。模糊C-均值聚类算法因其算法简单、收敛速度快等优点受到广泛的关注。由于高光谱数据的维数较高,其光谱波段的非线性特性使得传统模糊C-均值聚类算法无法在原始空间得到较好的聚类... 高光谱图像分类是高光谱数据分析的重要研究内容之一。模糊C-均值聚类算法因其算法简单、收敛速度快等优点受到广泛的关注。由于高光谱数据的维数较高,其光谱波段的非线性特性使得传统模糊C-均值聚类算法无法在原始空间得到较好的聚类结果。另外,模糊C-均值聚类算法在计算聚类中心时,仅使用了各样本对聚类中心的隶属度,忽略了样本之间固有存在的空间分布特征。为此提出了模糊核加权C-均值聚类算法,在计算模糊核聚类中心时,根据样本的空间分布特征,为每个样本分配不同的权值,使得每个核聚类中心随着样本的不同而各有不同。标准数据和实际高光谱数据的实验结果均表明,相比较传统模糊C-均值均聚类算法,模糊核加权C-均值聚类算法在总体分类精度上有较大的提高。 展开更多

关键词 聚类分析 模糊核c-均值聚类 非参数加权特征提取 样本空间分布

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基于核模糊C-均值和EM混合聚类算法的遥感图像分割 被引量：5

3

作者 王民 张鑫 +2 位作者 贠卫国 卫铭斐 王静 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2017年第12期999-1005,共7页

针对聚类算法在应用中分割速度慢、抑制噪声能力弱等问题,本文提出一种基于核模糊C-均值(Kernel Fuzzy Cmeans,KFCM)和融合期望最大化(EM)算法混合聚类的遥感图像分割。首先给原始KFCM算法引入隐含变量来对像素预定义类别,然后利用EM算... 针对聚类算法在应用中分割速度慢、抑制噪声能力弱等问题,本文提出一种基于核模糊C-均值(Kernel Fuzzy Cmeans,KFCM)和融合期望最大化(EM)算法混合聚类的遥感图像分割。首先给原始KFCM算法引入隐含变量来对像素预定义类别,然后利用EM算法评价预定义的类别是否最优,以此完成对遥感图像的聚类分割。在利用EM算法进行评价时,对KFCM引入空间邻域信息,采用惯性权重对其初始化参数进行优化增强算法效率。与传统的聚类分割方法进行比较,研究结果表明,该方法速度快、效果好、精度也能满足应用要求,具有较高的应用价值。 展开更多

关键词 遥感图像 核模糊c-均值 EM 空间邻域 惯性权重

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基于半监督核模糊c-均值算法的北京一号小卫星多光谱图像分类 被引量：9

4

作者 刘小芳 何彬彬 李小文 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期301-306,325,共7页

针对遥感图像数据大多不服从高斯分布以及遥感图像分类存在非线性、模糊性和标记数据少等问题,提出基于半监督核模糊c-均值算法的多光谱遥感图像分类方法。首先,把半监督学习理论和核理论同时引入模糊c-均值算法,形成半监督核模糊c-均... 针对遥感图像数据大多不服从高斯分布以及遥感图像分类存在非线性、模糊性和标记数据少等问题,提出基于半监督核模糊c-均值算法的多光谱遥感图像分类方法。首先,把半监督学习理论和核理论同时引入模糊c-均值算法,形成半监督核模糊c-均值算法。然后,用该算法与k-均值算法、最大似然算法、多类支持向量、半监督核支持向量、模糊c-均值算法、核模糊c-均值算法和半监督模糊c-均值算法对IRIS数据和北京一号小卫星多光谱图像进行分类试验。最后,对其分类结果进行评价。结果表明,对比其他分类算法,半监督核模糊c-均值算法能显著提高分类精度。 展开更多

关键词 遥感图像分类 半监督核模糊c-均值算法 北京一号小卫星 核理论 半监督学习

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基于连续域混合蚁群优化的核模糊C-均值聚类算法研究 被引量：5

5

作者 郭小芳 李锋 +1 位作者 宋晓宁 王卫东 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期841-846,共6页

为进一步提高核模糊C-均值聚类算法的聚类性能,提出基于连续域混合蚁群优化的核模糊C-均值聚类算法(KFCM-HACO),使用HACO对KFCM算法的内核函数参数值和聚类中心进行优化,克服传统算法弊端,使核模糊C-均值聚类算法的目标函数最小化,加快... 为进一步提高核模糊C-均值聚类算法的聚类性能,提出基于连续域混合蚁群优化的核模糊C-均值聚类算法(KFCM-HACO),使用HACO对KFCM算法的内核函数参数值和聚类中心进行优化,克服传统算法弊端,使核模糊C-均值聚类算法的目标函数最小化,加快算法的收敛速度.该优化算法在UCI数据集上的仿真实验及结果比较表明,KFCM-HACO算法的聚类性能优于传统的聚类算法,提高了聚类的准确性. 展开更多

关键词 聚类分析 核模糊c-均值聚类 混合蚁群优化 连续概率密度函数

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基于粒子群优化的核模糊属性c-均值聚类算法

6

作者 刘进 《广西师范学院学报（自然科学版）》 2010年第4期86-90,共5页

为克服核模糊属性c-均值聚类算法易陷入局部最优解的缺点,提出一种新的基于粒子群优化的核模糊属性c-均值聚类算法.该算法根据核模糊属性c-均值聚类准则设计适应度函数,利用粒子群优化算法对聚类中心进行优化,在粒子迭代进化过程中采用... 为克服核模糊属性c-均值聚类算法易陷入局部最优解的缺点,提出一种新的基于粒子群优化的核模糊属性c-均值聚类算法.该算法根据核模糊属性c-均值聚类准则设计适应度函数,利用粒子群优化算法对聚类中心进行优化,在粒子迭代进化过程中采用动态调整学习因子,提高算法的优化性能.实验表明,本文算法优于单一使用核模糊属性c-均值聚类算法和基于粒子群优化的核模糊c-均值聚类算法,也优于目前常见的典型聚类算法. 展开更多

关键词 粒子群优化 c-均值聚类 稳态函数 核聚类 核模糊属性c-均值聚类

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基于核模糊c-均值聚类与阈值分割的SAR影像分割算法 被引量：1

7

作者 邱双双 《科技创新与应用》 2014年第35期15-15,共1页

由于SAR影像存在强烈的相干斑点噪声,传统的方法分割方法存在缺陷。文章在SAR影像分割研究中引入模糊聚类分析,设计了基于核模糊c-均值聚类与阈值分割结合的SAR影像分割算法,对SAR影像实现分割实验,通过实验分割结果的分析,证明了算法... 由于SAR影像存在强烈的相干斑点噪声,传统的方法分割方法存在缺陷。文章在SAR影像分割研究中引入模糊聚类分析,设计了基于核模糊c-均值聚类与阈值分割结合的SAR影像分割算法,对SAR影像实现分割实验,通过实验分割结果的分析,证明了算法的可靠性。 展开更多

关键词 SAR影像分割 多项式核模糊c-均值聚类 阈值分割

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基于自适应正则化的核模糊C-均值聚类图像分割

8

作者 袁健 肖化 《电子技术与软件工程》 2017年第18期84-84,共1页

模糊聚类是将模糊集的概念应用到传统聚类分析中,让数据集的对象在分组中的隶属用隶属函数来确定,隶属度函数更好地描述边缘像素亦此亦彼得特点,对象在各分组中的隶属度为连续区间[0,1]之间的某个值,以不同程度隶属于多个簇,而非确定硬... 模糊聚类是将模糊集的概念应用到传统聚类分析中,让数据集的对象在分组中的隶属用隶属函数来确定,隶属度函数更好地描述边缘像素亦此亦彼得特点,对象在各分组中的隶属度为连续区间[0,1]之间的某个值,以不同程度隶属于多个簇,而非确定硬聚类中的0或1的二值逻辑。模糊C-均值聚类算法是模糊聚类中的一种经典算法,如果样本空间是非线性可聚的,该聚类不能效果就不理想。而核模糊C-均值聚类利用特征映射很好解决了这个问题。最后用正则化参数来提高分割的鲁棒性和提高图像的细节。提出了加权图像,并采用高斯径向基函数。 展开更多

关键词 模糊聚类 核模糊c-均值聚类 自适应正则化

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基于直觉模糊核聚类的弹道中段目标识别方法 被引量：11

9

作者 范成礼 邢清华 +1 位作者 付强 范学渊 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1362-1367,共6页

针对现有的模糊核聚类算法性能的问题,汲取直觉模糊c-均值聚类(intuitionistic fuzzy c-means,IFCM)算法的动态聚类特性优势,引入高斯核函数,改良归一化条件,提出直觉模糊核c-均值聚类(intuitionisticfuzzy kernel c-means,IFKCM)算法,... 针对现有的模糊核聚类算法性能的问题,汲取直觉模糊c-均值聚类(intuitionistic fuzzy c-means,IFCM)算法的动态聚类特性优势,引入高斯核函数,改良归一化条件,提出直觉模糊核c-均值聚类(intuitionisticfuzzy kernel c-means,IFKCM)算法,并通过实际数据测试,证实了该算法的可行性和有效性。最后,根据弹道中段目标识别仿真系统的要求及弹道目标识别的特点,设计并实现了基于直觉模糊核c-均值聚类的弹道中段目标识别(intuitionistic fuzzy kernel c-means-target recognition in ballistic midcourse,IFKCM-TRBM)原型系统,仿真实验及对比分析充分表明该原型系统的稳健可行性,为弹道中段目标识别提出了一种新的参考和尝试。 展开更多

关键词 直觉模糊聚类 模糊核c-均值 高斯核函数 弹道中段 目标识别

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基于核的直觉模糊聚类算法 被引量：3

10

作者 范成礼 雷英杰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第9期2538-2541,共4页

针对现有的直觉模糊聚类算法性能的问题,提出一种基于核的直觉模糊聚类算法(IFKCM)。该算法引入高斯核函数,将直觉模糊集合从原始观察空间映射到高维特征空间,减少了计算时间且提高了聚类精度;同时改进了现有的直觉模糊聚类算法中的概... 针对现有的直觉模糊聚类算法性能的问题,提出一种基于核的直觉模糊聚类算法(IFKCM)。该算法引入高斯核函数,将直觉模糊集合从原始观察空间映射到高维特征空间,减少了计算时间且提高了聚类精度;同时改进了现有的直觉模糊聚类算法中的概率型约束条件,使其对噪声和野值点具有较好的鲁棒性。最后,通过实际数据和人工数据与常用聚类算法进行了对比实验,结果表明该算法较大幅度地提高了直觉模糊聚类算法的性能。 展开更多

关键词 直觉模糊集 直觉模糊聚类 模糊核c-均值 核函数 高斯核函数

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一种模糊核聚类算法的改进 被引量：5

11

作者 汪长娥 赵曙光 付新林 《电子科技》 2008年第10期49-51,55,共4页

从计算方法角度对算法进行改进,引入高斯核函数,改良归一化条件并对迭代过程加以简化,从而改进了模糊核C均值算法。算法性能速度较经典的聚类算法有了较大改进,聚类结果更为快速稳定,并可在多种数据结构条件下进行有效的聚类,计算时间... 从计算方法角度对算法进行改进,引入高斯核函数,改良归一化条件并对迭代过程加以简化,从而改进了模糊核C均值算法。算法性能速度较经典的聚类算法有了较大改进,聚类结果更为快速稳定,并可在多种数据结构条件下进行有效的聚类,计算时间显著减少,克服了传统的模糊核C-均值算法计算时间较长,在样本集不理想的情况下可能导致结果不好等不足。实验结果证实了该改进算法有效性。 展开更多

关键词 模糊c-均值算法 核函数 高斯核函数 模糊核c-均值算法

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基于核模糊聚类的变分水平集医学图像分割方法 被引量：10

12

作者 刘雅婧 宋余庆 +1 位作者 廖定安 夏倩倩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第11期3510-3513,共4页

针对现有无须重新初始化的变分水平集分割模型,存在对边缘模糊、对比度差等图像不是很敏感、分割效果不理想的问题,提出了一种基于核模糊聚类的变分水平集医学图像分割方法。将原始图像进行核模糊C-均值聚类,把得到的聚类结果带入初始... 针对现有无须重新初始化的变分水平集分割模型,存在对边缘模糊、对比度差等图像不是很敏感、分割效果不理想的问题,提出了一种基于核模糊聚类的变分水平集医学图像分割方法。将原始图像进行核模糊C-均值聚类,把得到的聚类结果带入初始化水平集函数得到初始轮廓,最后利用李模型的分割方法实现最终的图像分割。实验结果表明,该方法具有良好的分割质量,适应性强,同时可减少迭代次数。 展开更多

关键词 核模糊c-均值聚类算法 水平集 变分水平集 李模型 图像分割

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基于核模糊聚类优化算法的脑核磁共振图像分割研究 被引量：4

13

作者 万春圆 叶明全 +1 位作者 姚传文 徐争元 《中国数字医学》 2020年第11期10-15,共6页

目的:脑核磁共振(MR)图像中普遍存在噪声的影响,传统的核模糊C-均值(Kernel Fuzzy C-means,KFCM)算法无法得到理想的脑组织分割结果,为此提出一种基于核模糊聚类优化算法的分割模型。方法:首先通过粒子群算法确定KFCM的初始聚类中心,然... 目的:脑核磁共振(MR)图像中普遍存在噪声的影响,传统的核模糊C-均值(Kernel Fuzzy C-means,KFCM)算法无法得到理想的脑组织分割结果,为此提出一种基于核模糊聚类优化算法的分割模型。方法:首先通过粒子群算法确定KFCM的初始聚类中心,然后利用自适应中值滤波消除图像中的噪声,最后采用该模型分别对不同的图像进行实验。结果:该方法不仅能迅速确定图像的初始聚类中心,并且有效地消除图像中的噪声。结论:与传统KFCM算法相比,提出的模型具有更高的精确度和分割效率。 展开更多

关键词 脑磁共振图像 核模糊c-均值 图像分割 自适应中值滤波 粒子群算法

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自适应半监督模糊谱聚类算法 被引量：4

14

作者 戴月明 高倩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第33期212-214,共3页

半监督聚类利用少部分标签的数据辅助大量未标签的数据进行非监督的学习,从而提高聚类的性能。大部分的谱聚类算法都需事先确定聚类数目,利用半监督机器学习技术和自适应聚类算法,解决算法中存在的聚类数目需要事先确定、易陷入局部最... 半监督聚类利用少部分标签的数据辅助大量未标签的数据进行非监督的学习,从而提高聚类的性能。大部分的谱聚类算法都需事先确定聚类数目,利用半监督机器学习技术和自适应聚类算法,解决算法中存在的聚类数目需要事先确定、易陷入局部最优、收敛速度缓慢、对孤立点敏感等缺陷。实验证明该算法有很好的聚类效果。 展开更多

关键词 谱聚类 半监督 自适应 模糊核c-均值(FKCM)

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联合改进核FCM与智能优化SVR的WSNs链路质量预测 被引量：3

15

作者 刘洲洲 李士宁 +1 位作者 张筱 郭文强 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期90-97,共8页

为提高无线传感器网络(WSNs)链路质量预测精度和降低噪声影响,提出了一种联合改进核FCM与智能优化SVR(improved kernel furry c-means and intelligent support vector regression,IKFCM-ISVR)的WSNs链路质量预测方案.首先将基于紧致度... 为提高无线传感器网络(WSNs)链路质量预测精度和降低噪声影响,提出了一种联合改进核FCM与智能优化SVR(improved kernel furry c-means and intelligent support vector regression,IKFCM-ISVR)的WSNs链路质量预测方案.首先将基于紧致度和离散度的有效性指数引入核FCM方法,实现样本集聚类个数自动划分;然后采用改进核FCM方法对链路质量样本数据进行处理,获得样本聚类隶属度;在此基础上,构建群居蜘蛛优化SVR预测模型,采用基于"动态折射"学习机制的群集蜘蛛对模型参数进行优化,得到不同聚类最佳SVR参数组合;最后采用IKFCM-ISVR算法对不同实验场景下的WSNs链路数据进行预测评估.仿真结果表明,同其它预测算法相比,该算法预测精度提高了36.8~68.4%. 展开更多

关键词 链路质量预测 核模糊c-均值聚类 支持向量回归(SVR) 群居蜘蛛优化

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基于PS-IFKCM的弹道中段目标识别方法 被引量：5

16

作者 余晓东 雷英杰 +1 位作者 孟飞翔 雷阳 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期17-23,共7页

针对现有直觉模糊核c-均值(intuitionistic fuzzy kernel c-means,IFKCM)聚类算法对初始值敏感、易陷入局部最优解及收敛速度慢等缺陷,汲取了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优势,对初始聚类中心进行优化,提出了基于... 针对现有直觉模糊核c-均值(intuitionistic fuzzy kernel c-means,IFKCM)聚类算法对初始值敏感、易陷入局部最优解及收敛速度慢等缺陷,汲取了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优势,对初始聚类中心进行优化,提出了基于粒子群优化的直觉核c-均值(particle swarm-based intuitionistic fuzzy kernel c-means,PS-IFKCM)聚类算法,选取4组标准数据集实际样本数据对算法的有效性进行了试验。最后选取弹道中段目标识别常用的雷达截面积(radar cross section,RCS)这一特征属性进行弹道中段目标识别仿真实验,并将其与模糊c-均值(fuzzy c-means,FCM)算法、IFKCM算法的识别效果及运行时间进行比较分析,表明了该算法应用于弹道中段目标识别的有效性及优越性。 展开更多

关键词 直觉模糊集 模糊核c-均值 粒子群优化 弹道中段 目标识别

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一种新的支持向量机决策树设计算法 被引量：8

17

作者 张先武 郭雷 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第10期31-35,共5页

支持向量机决策树的精度和速度取决于树结构。为了获得好的泛化性能,应由可分性强的类为树的上层结点定义分类子任务。提出了一种新的支持向量机决策树设计算法。决策树中每个结点的分类子任务定义规则如下:采用模糊核C-均值将当前训练... 支持向量机决策树的精度和速度取决于树结构。为了获得好的泛化性能,应由可分性强的类为树的上层结点定义分类子任务。提出了一种新的支持向量机决策树设计算法。决策树中每个结点的分类子任务定义规则如下:采用模糊核C-均值将当前训练集粗分为两个子集,然后基于隶属度从各个子集中选择可分性强的子类定义当前结点的分类子任务,并将可分性弱的子类移至下层结点。实验结果表明,该方法的精度和速度都优于其他传统的多类分类方法。 展开更多

关键词 支持向量机 多类分类 模糊核c-均值 决策树

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分割多发性硬化症白质病灶的新方法 被引量：1

18

作者 相艳 贺建峰 +2 位作者 马磊 易三莉 徐家萍 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第6期1737-1738,1741,共3页

多发性硬化症(MS)是一种慢性的中枢神经系统疾病,其病灶可由常规脑部核磁共振成像(cMRI)进行检测。为提高图像处理的效率,提出了一种自动分割cMRI图像中的MS白质病灶(WML)的新方法。首先将模糊核聚类(KFCM)用于预处理后的T1加权像,得到... 多发性硬化症(MS)是一种慢性的中枢神经系统疾病,其病灶可由常规脑部核磁共振成像(cMRI)进行检测。为提高图像处理的效率,提出了一种自动分割cMRI图像中的MS白质病灶(WML)的新方法。首先将模糊核聚类(KFCM)用于预处理后的T1加权像,得到白质图像;然后利用一个种子点的区域生长处理白质图像,提取出一个二值模板。该模板与对应的T2加权像进行乘积,得到一幅仅包含白质、病灶及背景的图像;最后再次利用KFCM分割图像,得到病灶的核心部分。实验结果表明,所提出的方法能快速、有效地分割出低噪声仿真图像中的WML,且Dice相似性系数平均值在80%以上。 展开更多

关键词 多发性硬化症 模糊核c-均值聚类 常规磁共振成像 分割 白质

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基于改进FKCM方法的针织纱质量评价 被引量：1

19

作者 刘皓 成玲 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期37-41,共5页

为对针织纱线的质量进行更客观准确的评价,提出应用改进的模糊核C-均值(FKCM)聚类算法对针织纱测量数据集聚类,改进FKCM聚类方法,将低维输入空间数据通过核函数映射到高维的特征空间,然后在特征空间应用FCM聚类分析对数据进行聚类分析,... 为对针织纱线的质量进行更客观准确的评价,提出应用改进的模糊核C-均值(FKCM)聚类算法对针织纱测量数据集聚类,改进FKCM聚类方法,将低维输入空间数据通过核函数映射到高维的特征空间,然后在特征空间应用FCM聚类分析对数据进行聚类分析,构造了核F(KF)统计量寻找合理的聚类数,最后建立聚类类别和质量等级之间的对应关系模型。通过对IRIS数据分析,显示应用改进的FKCM具有较好的分类效果,将这种方法应用到实测数据,KF指标显示样本分2类是较合理的。依据建立的类别质量等级函数即可确定每类样本的质量等级。改进的FKCM方法和KF指标结合能够有效地对多指标数据集进行分析。 展开更多

关键词 针织纱 质量评价 模糊核c-均值 核方法 聚类

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一种基于KFCM的SVM遥感图像机场目标分类算法

20

作者 刘峰 张立民 张瑞峰 《海军航空工程学院学报》 2013年第2期161-166,共6页

在遥感图像机场目标分类方面,支持向量机(SVM)有着广泛的应用,但由于样本不平衡问题以及不确定性数据的存在,传统SVM算法的分类精度与效果还无法令人满意。为提高传统SVM分类器的性能,文章将建立在模糊理论基础上的模糊核C-均值聚类算法... 在遥感图像机场目标分类方面,支持向量机(SVM)有着广泛的应用,但由于样本不平衡问题以及不确定性数据的存在,传统SVM算法的分类精度与效果还无法令人满意。为提高传统SVM分类器的性能,文章将建立在模糊理论基础上的模糊核C-均值聚类算法(KFCM)用于处理遥感数据的不确定性问题,并通过聚类分析后的目标子图,剔除非目标样本的同时保留了目标样本,较好地解决了样本不平衡问题。将基于KFCM的SVM分类算法用于遥感图像机场目标的分类,实验结果和性能分析表明该算法分类性能优于传统SVM算法。 展开更多

关键词 目标分类算法 支持向量机 模糊核c-均值聚类算法 遥感图像

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