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满足本地差分隐私的混合噪音感知的模糊C均值聚类算法
1
作者 张朋飞 程俊 +4 位作者 张治坤 方贤进 孙笠 王杰 姜茸 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第3期739-757,共19页
在大数据和物联网应用中,本地差分隐私(LDP)技术用于保护聚类分析中的用户隐私,但现有方法要么在LDP下交互式地进行聚类,需要消耗大量隐私预算,要么没有同时考虑到聚类数据中蕴含的表示数据质量的高斯噪音以及为满足LDP保护的拉普拉斯噪... 在大数据和物联网应用中,本地差分隐私(LDP)技术用于保护聚类分析中的用户隐私,但现有方法要么在LDP下交互式地进行聚类,需要消耗大量隐私预算,要么没有同时考虑到聚类数据中蕴含的表示数据质量的高斯噪音以及为满足LDP保护的拉普拉斯噪音,致使聚类精度低下。同时,对于衡量用户提交数据和簇心之间的距离选择较为武断,没有充分利用到用户提交的噪音数据中蕴含的噪音模式。为此,该文创新性地提出一种满足LDP的混合噪音感知的模糊C均值聚类算法(mnFCM),该算法的主要思想是同时建模用户上传数据中蕴含的表示用户质量的高斯噪音以及为保护用户数据注入的拉普拉斯噪音,进而设计出混合噪音感知的距离替代传统的欧式距离,来衡量样本数据与簇心间的相似性。特别地,在mnFCM中,该文首先设计了混合噪音感知的距离计算方法,在此基础上给出算法新的目标函数,并基于拉格朗日乘子法设计了求解方法,最后理论上分析了求解算法的收敛性。该文进一步理论分析了mnFCM的隐私、效用和复杂度,分析结果表明所提算法严格满足LDP、相对于对比算法更接近非隐私下的簇心以及和非隐私算法具有接近的复杂度。在两个真实数据集上的实验结果表明,mnFCM在满足LDP下,聚类精度提高了10%~15%。 展开更多
关键词 聚类分析 隐私保护 本地差分隐私 模糊c均值聚类 拉普拉斯机制
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基于VMD和FCM聚类算法的海上风机支撑结构损伤识别方法
2
作者 任义建 刁延松 +1 位作者 吕建达 侯敬儒 《振动与冲击》 北大核心 2025年第8期184-191,286,共9页
利用响应和有监督学习算法对运行状态下海上风机支撑结构进行损伤识别时,会遇到响应中能量占比很高的谐波成分影响和有监督学习算法需人工定义标签等问题。为此,利用变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和模糊C均值(fuzz... 利用响应和有监督学习算法对运行状态下海上风机支撑结构进行损伤识别时,会遇到响应中能量占比很高的谐波成分影响和有监督学习算法需人工定义标签等问题。为此,利用变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法进行海上风机支撑结构损伤识别。为剔除响应中的谐波成分,首先利用VMD对加速度响应进行分解,选取结构模态响应(仅含有结构自振频率)作为分析信号。然后计算模态响应的时域、能量和能量比值及样本熵特征构造特征矩阵,利用主成分分析对特征矩阵进行降维,得到损伤特征矩阵。将损伤特征矩阵输入FCM聚类算法,通过聚类分析得到结构的损伤状态。位移激励下海上风机支撑结构损伤识别模型试验数据验证了该方法的有效性。该方法属于无监督学习算法,无需标注标签且不受谐波成分的影响。 展开更多
关键词 海上风机支撑结构 损伤识别 变分模态分解(VMD) 模糊c均值(fcm)聚类算法 无监督学习算法
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基于改进模糊C均值聚类与SMO算法的地铁轨道健康状态评价
3
作者 许以凯 杨艺 +2 位作者 张明凯 赵才友 万壮 《铁道标准设计》 北大核心 2024年第11期53-59,共7页
轨道健康状态评价技术对于保障列车的运行安全与乘客的舒适性有重要意义,为寻求一种新的轨道设备综合评价方法,实现对轨道健康状态的科学评价,提出一种基于改进模糊C均值聚类和序列最小优化算法(SMO)构建轨道健康状态评估分析模型。该... 轨道健康状态评价技术对于保障列车的运行安全与乘客的舒适性有重要意义,为寻求一种新的轨道设备综合评价方法,实现对轨道健康状态的科学评价,提出一种基于改进模糊C均值聚类和序列最小优化算法(SMO)构建轨道健康状态评估分析模型。该模型首先提出包含轨道几何状态和结构状态的综合评价指标体系;其次采用变异系数法计算评价指标的权重系数并代入模糊C均值聚类法,得到各轨道样本的分类结果;在此基础上,再利用序列最小优化算法通过划分数据对轨道健康状态进行评价;最后通过实例分析对该评价模型进行验证并开展研究。研究结果表明,经模型评价的855个轨道单元评价结果中优良比例为94%,预测效果良好,平均误差为5%,进而验证了该模型的指标体系和评价方法的科学性和合理性,并给出了进一步研究优化的方向。本文对各轨道指标统筹综合评价,为地铁轨道工务管理线路质量评价提供一种新思路,使轨道设备管理变得有序可控,减少人力、物力资源的浪费。 展开更多
关键词 地铁 轨道 健康状态评价 变异系数法 模糊c均值聚类 SMO算法
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基于空间信息的鲁棒模糊C均值聚类的苗族服饰图像分割算法 被引量：1
4
作者 覃小素 黄成泉 +3 位作者 彭家磊 陈阳 雷欢 周丽华 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2024年第1期91-98,共8页
针对苗族服饰图像中破损污渍、折叠痕迹、色彩差异大和噪声破坏等现象所导致的传统模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)算法分割质量不佳问题,提出了基于空间信息鲁棒FCM算法,用于苗族服饰图像分割。通过均值滤波和中值滤波处理空间邻域信... 针对苗族服饰图像中破损污渍、折叠痕迹、色彩差异大和噪声破坏等现象所导致的传统模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)算法分割质量不佳问题,提出了基于空间信息鲁棒FCM算法,用于苗族服饰图像分割。通过均值滤波和中值滤波处理空间邻域信息,对应获得2种方法,并用一个加权参数调节模糊隶属度的稀疏性,旨在加强细节的提取和提高算法对噪声的鲁棒性。实验表明,对于被高斯噪声破坏的图像,基于均值滤波处理的改进算法,其划分系数提高约3.6%,划分熵降低约5.6%;对于被椒盐噪声破坏的图像,基于中值滤波处理的空间约束项的改进算法,划分系数提高约2.7%,划分熵降低约4.3%。该算法提高了对这类苗族服饰图像分割的质量,对于传统文化的传承具有非凡的意义。 展开更多
关键词 苗族服饰图像 模糊c均值聚类 均值滤波 中值滤波 模糊隶属度的稀疏性
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基于高斯核函数的差分隐私模糊C均值聚类算法的构建与应用 被引量：1
5
作者 曹自雄 陈宇鲜 蒋秀梅 《中国医学装备》 2024年第8期106-112,共7页
目的:提出一种基于高斯核函数的差分隐私模糊C均值聚类算法(DPFCM_GF),旨在优化大数据背景下医疗数据分析和挖掘带来的数据隐私安全问题,为数据隐私保护提供理论基础。方法:针对随机初始化模糊C-均值隶属度矩阵降低算法精度问题,采用最... 目的:提出一种基于高斯核函数的差分隐私模糊C均值聚类算法(DPFCM_GF),旨在优化大数据背景下医疗数据分析和挖掘带来的数据隐私安全问题,为数据隐私保护提供理论基础。方法:针对随机初始化模糊C-均值隶属度矩阵降低算法精度问题,采用最大距离法确定初始中心点,使用聚类中心点的高斯值计算隐私预算分配比率,并添加拉普拉斯噪声以完成差分隐私保护,构建DPFCM_GF。收集整理美国加州大学欧文分校机器学习存储库的心脏病、乳腺癌、甲状腺疾病及糖尿病公开数据集对DPFCM_GF有效性进行验证,收集2019年1月1日至2022年12月31日淮安市第二人民医院收治的756例胃癌和肺癌患者病例数据集,对DPFCM_GF的可用性进行验证,并将分析结果与模糊C均值聚类算法(FCM)以及差分隐私模糊C均值聚类算法(DPFCM)进行对比分析。结果:对于心脏病、乳腺癌、甲状腺疾病及糖尿病公开数据集,DPFCM_GF和DPFCM的最优聚类效果与FCM聚类效果相当;相较于DPFCM,DPFCM_GF迭代时间更快,聚集速度显著,差异有统计学意义(t=4.01、4.71、4.01、12.38,P<0.05)。对于肺癌和胃癌数据集,随着隐私预算ε的增大,DPFCM_GF正确识别率逐渐聚集于91.9%和93.9%,受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)值分别为0.79和0.81;当隐私函数ε为0.1、0.5、1和2(ε<3)时,DPFCM_GF聚类效果显著优于DPFCM,且聚类效果更佳,差异有统计学意义(χ^(2)=12.25、87.12、68.58、7.76,P<0.05;χ^(2)=4.74、43.51、42.47、4.89,P<0.05)。结论:DPFCM_GF是一种有效保护医疗数据隐私的方法,同时也可进行数据分析和挖掘任务,具有一定的研究意义和研究前景。 展开更多
关键词 数据隐私 差分隐私 模糊c均值聚类算法 高斯核函数 数据挖掘 隐私预算
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基于模糊逻辑COOT优化K调和均值的数据聚类算法
6
作者 戴峦岳 梁宵月 +1 位作者 王帅 王震坡 《广西科学》 北大核心 2024年第5期900-911,共12页
针对K调和均值(K-Harmonic Means, KHM)聚类算法易陷入局部最优的不足,本文结合KHM聚类算法的快速局部开发和白骨顶鸡优化算法(Coot optimization algorithm, COOT)的全局勘探能力,提出一种模糊逻辑COOT优化KHM的数据聚类算法(Fuzzy COO... 针对K调和均值(K-Harmonic Means, KHM)聚类算法易陷入局部最优的不足,本文结合KHM聚类算法的快速局部开发和白骨顶鸡优化算法(Coot optimization algorithm, COOT)的全局勘探能力,提出一种模糊逻辑COOT优化KHM的数据聚类算法(Fuzzy COOT K-Harmonic Means, FCOOTKHM)。将KHM聚类算法生成的初始聚类解输入白骨顶鸡初始种群结构再进行迭代寻优。同时,为了进一步提升COOT的搜索精度,设计模糊逻辑对COOT的收敛因子和领导者种群占比进行自适应调整,均衡算法的搜索与开发能力。使用聚类调和平均值评估种群个体的适应度,结合智能算法启发式搜索对聚类结果迭代寻优。利用加州大学欧文分校(University of California Irvine, UCI)数据库中的7个数据集对FCOOTKHM的聚类性能进行验证分析。结果表明,FCOOTKHM在准确率、精确度、召回率、F度量、Kappa系数和收敛效率等指标上均表现更好,该算法能够实现更精确的数据聚类。 展开更多
关键词 模糊逻辑 模糊系统 白骨顶鸡优化算法 K调和均值 聚类 收敛性
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一种改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法 被引量：13
7
作者 安良 胡勇 +1 位作者 胡良梅 孟玲玲 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2003年第3期354-358,共5页
模糊C-均值(FCM)聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小,鉴于遗传算法(GA)的并行全局搜索能力,文章将遗传算法引入进来对FCM聚类算法加以改进,并对所提出的新算法与经典算法的迭代步数和运行时间进行比较。实验结果表明:... 模糊C-均值(FCM)聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小,鉴于遗传算法(GA)的并行全局搜索能力,文章将遗传算法引入进来对FCM聚类算法加以改进,并对所提出的新算法与经典算法的迭代步数和运行时间进行比较。实验结果表明:该算法与FCM聚类算法相比收敛速度更快,迭代步数更少。 展开更多
关键词 改进模糊c-均值聚类算法 fcm聚类算法 遗传算法 迭代步数 运行时间
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模糊C-均值(FCM)聚类算法的实现 被引量：34
8
作者 孙晓霞 刘晓霞 谢倩茹 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第3期48-50,共3页
传统的FCM算法能够将靠近边界的具有固有形状的两个簇合并成为一个大的簇。然而,对于一些稍微复杂的数据,如果没有其它的像去除小簇之类的机制的话,FCM算法很难将非常接近的类聚类到一起。给出的聚类算法是在传统FCM算法的循环之后添加... 传统的FCM算法能够将靠近边界的具有固有形状的两个簇合并成为一个大的簇。然而,对于一些稍微复杂的数据,如果没有其它的像去除小簇之类的机制的话,FCM算法很难将非常接近的类聚类到一起。给出的聚类算法是在传统FCM算法的循环之后添加了去除掉空簇的步骤,解决了上述很难将非常接近的类聚到一个簇中的问题。另外,为便于选出最优结果,在递归之后又添加了计算聚类有效性的步骤。最后用Java实现了该算法并在数据集上进行了实验,证实了改进方法的有效性。 展开更多
关键词 模糊聚类 fcm算法 聚类有效性
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CRM中的模糊C均值(FCM)客户聚类算法研究 被引量：8
9
作者 梁静国 张亚光 戈华 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 2004年第2期257-260,共4页
客户关系管理(CRM)中的客户聚类分析是一个新的研究领域,属于数据挖掘的应用范畴.CRM利用数据挖掘技术发现客户数据背后隐藏的、有用的、未曾预料的知识.包括利用聚类方法划分顾客类别.本文提出用模糊C均值(FuzzyC Means,FCM)聚类算法... 客户关系管理(CRM)中的客户聚类分析是一个新的研究领域,属于数据挖掘的应用范畴.CRM利用数据挖掘技术发现客户数据背后隐藏的、有用的、未曾预料的知识.包括利用聚类方法划分顾客类别.本文提出用模糊C均值(FuzzyC Means,FCM)聚类算法作为客户聚类的方法,得到不同客户群的聚类中心以及客户的隶属度矩阵,为客户群的特征分析提供了量化依据.并采用Matlab6.1为计算工具,最后给出了一个聚类分析实例.实验证明,本文采纳的方法可以得到满意的客户聚类结果. 展开更多
关键词 顾客关系管理(cRM) 模糊c均值(fcm)聚类 客户聚类
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IFCM:改进的区间值数据的模糊C-均值聚类算法 被引量：2
10
作者 张忠平 陈丽萍 王爱杰 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第24期6320-6322,共3页
对基于区间值数据的模糊聚类算法进行了研究,介绍了具有控制区间大小对聚类结果影响的加权因子的模糊C-均值聚类新算法。针对区间值数据模糊C-均值聚类新算法提出了一个适应距离的弹性系数,使算法得到改进,既能利用传统的FCM算法,又考... 对基于区间值数据的模糊聚类算法进行了研究,介绍了具有控制区间大小对聚类结果影响的加权因子的模糊C-均值聚类新算法。针对区间值数据模糊C-均值聚类新算法提出了一个适应距离的弹性系数,使算法得到改进,既能利用传统的FCM算法,又考虑了区间大小对聚类结果的影响,同时也能发现不规则的聚类子集,使聚类结果更加准确。 展开更多
关键词 区间值数据 模糊c-均值聚类 Ifcm算法 自适应系数 聚类原型
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基于自适应近邻信息的模糊C均值聚类算法
11
作者 高云龙 李建鹏 +3 位作者 郑兴莘 邵桂芳 祝青园 曹超 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1045-1058,共14页
传统的模糊C均值算法直接基于原始数据进行聚类,数据的内在结构可能会被噪声、异常值或其他因素破坏,因此聚类性能会受到影响。为提升FCM算法的鲁棒性,提出了一种基于自适应近邻信息的模糊C均值聚类算法。近邻信息指的是一种基于数据点... 传统的模糊C均值算法直接基于原始数据进行聚类,数据的内在结构可能会被噪声、异常值或其他因素破坏,因此聚类性能会受到影响。为提升FCM算法的鲁棒性,提出了一种基于自适应近邻信息的模糊C均值聚类算法。近邻信息指的是一种基于数据点之间相似度的度量,每个数据点都可以看作其他数据点的近邻,但是不同数据点之间的相似度是不同的。将样本点的近邻信息GX和类中心点的近邻信息GV融入基础FCM模型中,为聚类过程提供更多的数据结构信息,用于指导聚类算法中的簇划分过程,以提升算法的稳定性,并提出了3个迭代算法求解本文提出的聚类模型。与其他先进聚类算法对比,在部分基准数据集上聚类性能有10%以上的提升,同时还从参数敏感性、收敛性、消融实验等方面对算法进行评价。实验结果可以充分显示本文提出的聚类算法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 模糊c均值聚类 自适应近邻 算法鲁棒性 迭代算法
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基于快速鲁棒模糊C有序均值聚类的苗族服饰图像分割算法
12
作者 陈阳 黄成泉 +3 位作者 雷欢 彭家磊 覃小素 周丽华 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2024年第8期81-89,共9页
苗族服饰图像具有绣线纹理复杂、色彩形状多样等特征,针对模糊C有序均值(Fuzzy C-Ordered-Means,FCOM)聚类算法在进行苗族服饰图像分割时,存在耗时长、分割效果不理想的问题,提出了一种快速鲁棒模糊C有序均值聚类算法。在FCOM算法基础... 苗族服饰图像具有绣线纹理复杂、色彩形状多样等特征,针对模糊C有序均值(Fuzzy C-Ordered-Means,FCOM)聚类算法在进行苗族服饰图像分割时,存在耗时长、分割效果不理想的问题,提出了一种快速鲁棒模糊C有序均值聚类算法。在FCOM算法基础上加入了竞争学习的思想,通过构造新的隶属度约束函数,对像素点进行更加强制清晰的划分,提高图像像素定位的准确性,从而加快算法的收敛速度。结果表明,本文算法在图像分割过程中能有效地降低异常值的影响,获得更加准确的分割结果。该算法在Jaccard相似系数、分割精度、Dice相似系数、模糊划分系数及模糊划分熵等性能方面均优于其他几种模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法,且分割时间与迭代次数也优于FCOM算法。 展开更多
关键词 苗族图像分割 聚类算法 模糊c有序均值 竞争学习 鲁棒性
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引导模糊C均值聚类算法在联合反演综合解释中的应用
13
作者 陈易周 刘江 +2 位作者 涂齐催 李炳颖 娄敏 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期865-874,共10页
不同地球物理方法的反演结果常常存在差异,根据不同方法的联合反演结果得到最终合理解释是了解地下结构的关键。为此,提出了一种引导式模糊C均值(FCM)聚类算法,即在FCM聚类算法的基础上,结合现有地质认识,引入先验约束信息指导聚类中心... 不同地球物理方法的反演结果常常存在差异,根据不同方法的联合反演结果得到最终合理解释是了解地下结构的关键。为此,提出了一种引导式模糊C均值(FCM)聚类算法,即在FCM聚类算法的基础上,结合现有地质认识,引入先验约束信息指导聚类中心的确定,对地球物理联合反演结果进行综合定量解释,旨在降低传统人工解释的主观性和局限性。模型测试表明,与传统FCM聚类技术相比,引导FCM聚类技术效果更好,特别是处理复杂地质结构的反演数据时,能够有效地区分不同地质体。实际数据的应用结果证明了引导FCM聚类技术在多属性地球物理联合反演结果综合解释中的应用潜力较大。该技术不仅提升了地球物理数据解释的科学性,而且为地下资源勘探提供了一个更可靠和精确的工具。 展开更多
关键词 模糊c均值聚类 联合反演 综合解释 先验约束信息 多属性
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关于模糊C-均值(FCM)聚类算法的改进 被引量：12
14
作者 姜伦 丁华福 《计算机与数字工程》 2010年第2期4-6,14,共4页
针对模糊C-均值(FCM)聚类算法的容易收敛于局部极值的不足,提出了一种改进的模糊FCM聚类算法,此新算法在聚类中心选取和优化过程中进行了充分的考虑,是一种用于确定最佳聚类数的聚类算法,并且利用了分阶段思想,结合动态直接聚类算法和... 针对模糊C-均值(FCM)聚类算法的容易收敛于局部极值的不足,提出了一种改进的模糊FCM聚类算法,此新算法在聚类中心选取和优化过程中进行了充分的考虑,是一种用于确定最佳聚类数的聚类算法,并且利用了分阶段思想,结合动态直接聚类算法和标准聚类算法,来尽量避免模糊C-均值(FCM)聚类算法的不足。新算法与传统(FCM)聚类算法方法相比,提高了算法的寻优能力,并且迭代次数更少,在准确度上也有较大的提高,具有很好的实际应用价值。 展开更多
关键词 模糊聚类 fcm算法 模糊划分
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基于模糊C-均值聚类算法的动态等值研究
15
作者 杨濛濛 《中国设备工程》 2024年第1期97-98,共2页
近年来,随着特高压交直流输电线路的不断建立,需要准确地模拟交直流大电网故障期间的暂态特性已十分困难。电磁暂态仿真计算结果较为准确,但计算量太大,因此需要在计算前对被仿真网络进行动态等值。本文首先介绍了模糊C-均值聚类算法(F... 近年来,随着特高压交直流输电线路的不断建立,需要准确地模拟交直流大电网故障期间的暂态特性已十分困难。电磁暂态仿真计算结果较为准确,但计算量太大,因此需要在计算前对被仿真网络进行动态等值。本文首先介绍了模糊C-均值聚类算法(FCM)及基于物理等效的动态等值计算方法;然后,提出了基于模糊C-均值聚类算法的动态等值计算方法及其流程图。最后,对某区域进行FCM机组分群,并进行动态等值计算,结果表明,采用基于FCM的动态等值方法,等值前后的动态特性基本一致,该方法具有良好的实用性。 展开更多
关键词 模糊c-均值聚类算法 动态等值 参数聚合
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基于模糊C均值聚类算法的浆液循环泵节能运行优化方法研究
16
作者 闫庚 《自动化应用》 2024年第14期175-177,共3页
在浆液循环泵运行阶段,受客观应用需求波动的影响,其功耗相对较高。为此,提出基于模糊C均值聚类算法的浆液循环泵节能运行优化方法。在浆液循环泵运行数据特征提取阶段,采用基于无监督的深度学习模型,借助随机初始化的卷积核,对输入的... 在浆液循环泵运行阶段,受客观应用需求波动的影响,其功耗相对较高。为此,提出基于模糊C均值聚类算法的浆液循环泵节能运行优化方法。在浆液循环泵运行数据特征提取阶段,采用基于无监督的深度学习模型,借助随机初始化的卷积核,对输入的数据进行卷积计算,获取低维空间的特征映射,随后通过反卷积确定浆液循环泵运行参数特征;在节能运行优化阶段,引入模糊C均值聚类算法,通过聚类具有相同特征的数据,将相同聚类内功耗最小的参数作为同类运行工况下的优化结果。结果显示,测试循环泵的功耗虽然会随着通过的最大颗粒粒度的增加而呈稳定增大的趋势,但对应的增幅较小,与对照组相比,其分别在节能程度和节能适应性方面表现出了明显优势。 展开更多
关键词 模糊c均值聚类算法 浆液循环泵 深度学习模型 特征提取
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基于模糊c-均值(FCM)聚类算法的给水管网压力监测点优化布置 被引量：1
17
作者 林英姿 刘览 +1 位作者 刘思宏 吕尊敬 《吉林建筑大学学报》 2018年第5期51-56,共6页
利用模糊c-均值(FCM)聚类算法,并结合EPANET软件,对给水管网水力模型进行了水力计算,在不同聚类类别数c值的划分下,以某市给水管网为对象,对其给水管网中节点流量变化的压力监测点进行了优化布置,以有效监测管网漏失和爆管事故.
关键词 模糊c-均值(fcm)聚类算法 压力监测 优化布置 给水管网
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网页优化策略的模糊C均值(FCM)聚类算法研究 被引量：2
18
作者 王玉龙 叶新铭 李秀华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第10期154-156,共3页
在对Web站点进行优化时,为了降低成本,往往需要在不改变硬件和网络配置的情况下提高网站的性能.此时,对构成网站的网页的修改就成为提高站点性能的主要途径.对网页的访问速度的测量已有很多成熟的方法,但是如何根据测试的结果指定合理... 在对Web站点进行优化时,为了降低成本,往往需要在不改变硬件和网络配置的情况下提高网站的性能.此时,对构成网站的网页的修改就成为提高站点性能的主要途径.对网页的访问速度的测量已有很多成熟的方法,但是如何根据测试的结果指定合理的优化策略,却鲜有论述.本文使用FCM算法对测试结果和网站日志进行聚类分析,从而得到一个良好的优化策略. 展开更多
关键词 Web 优化 模糊c均值(fcm) 聚类算法 模糊c均值(fcm)聚类 优化策略 算法研究 网页 WEB站点 fcm算法 降低成本 网络配置 访问速度
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基于改进模糊C-均值聚类的陆上风电场集电线路回路划分与拓扑结构优化 被引量：2
19
作者 易海 吕宙安 +5 位作者 张伶俐 陈希 柳典 黄雨薇 韩星星 许昌 《发电技术》 CSCD 2024年第4期675-683,共9页
【目的】在“双碳”目标以及我国能源结构加速转型的双重驱动下,风电产业规模不断快速增长,亟须降本增效以应对平价上网压力。集电线路的造价在投资中占比较大,存在可观的优化空间。为了降低投资成本,提出了一种改进模糊C-均值(fuzzy C-... 【目的】在“双碳”目标以及我国能源结构加速转型的双重驱动下,风电产业规模不断快速增长,亟须降本增效以应对平价上网压力。集电线路的造价在投资中占比较大,存在可观的优化空间。为了降低投资成本,提出了一种改进模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法。【方法】利用改进FCM聚类算法对陆上风电场集电线路回路进行划分。该算法综合考虑了方位角与欧式距离,以保障回路间线路不交叉,并使相邻机组聚集到同一回路;引入机位到聚类中心距离的修正因子,通过调节其数值限制回路容量。在回路划分的基础上,利用动态Prim算法对各回路进行集电线路优化选线。最后,通过某陆上风电场算例验证方法的有效性。【结果】与只考虑方位角的聚类方法相比,考虑方位角和间距的改进FCM算法优化效果更好,单回、双回连接对应的集电线路总造价分别降低了2.6%和5.4%。【结论】所提算法能够有效降低集电线路的总造价,具有一定的应用价值,可为风电场集电线路设计提供参考。 展开更多
关键词 陆上风电场 集电线路 拓扑结构优化 模糊c-均值(fcm)聚类算法 动态Prim算法
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基于EEMD和模糊C均值聚类算法诊断发动机曲轴轴承故障 被引量：36
20
作者 张玲玲 廖红云 +2 位作者 曹亚娟 骆诗定 赵懿冠 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期332-336,共5页
针对发动机振动信号的非平稳性以及特征参数的模糊性特点,提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和模糊C均值聚类(Fuzzy Center Mean,FCM)的故障诊断方法,通过对已知故障样本信号进行EEMD分解,... 针对发动机振动信号的非平稳性以及特征参数的模糊性特点,提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和模糊C均值聚类(Fuzzy Center Mean,FCM)的故障诊断方法,通过对已知故障样本信号进行EEMD分解,形成初始特征向量矩阵;对该矩阵进行奇异值分解,将矩阵的奇异值组成故障特征向量,标准化后作为FCM的输入,得到分类矩阵和聚类中心;最后通过计算待测故障样本与已知故障样本聚类中心的贴近度实现故障模式识别.故障诊断实例表明,该方法能有效地诊断柴油机曲轴轴承故障. 展开更多
关键词 模糊c均值聚类算法 奇异值分解 经验模式分解 故障诊断 曲轴轴承
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