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模糊C-均值聚类分析系统设计与实现 被引量:4
1
作者 白瑞祥 李若岩 宋辉 《天津科技大学学报》 CAS 2005年第4期52-55,共4页
采用模糊C-均值技术设计了工业监控数据聚类分析系统,给出了聚类算法及实现步骤,采用VC++程序来实现,通过实验测试和实例数据分析,表明该聚类算法针对工业监控数据存在不确定性、有噪声及多模态性等特点有较好的鲁棒性和适应性。
关键词 数据挖掘 模糊c-均值 聚类分析 VC++6.0
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基于模糊C-均值聚类分析与BP网络的短期负荷预测 被引量:2
2
作者 李芹 许强 吴琼 《上海电力学院学报》 CAS 2005年第4期321-324,共4页
提出了一种基于模糊Cˉ均值聚类分析与BP(Backˉpropagation)网络的短期负荷预测方法.通过模糊Cˉ均值聚类分析将历史负荷数据分成若干类,建立相应的BP网络模型,用LM(LevenbergˉM arquardt)优化法进行训练.找出与预测日相符的BP网络,... 提出了一种基于模糊Cˉ均值聚类分析与BP(Backˉpropagation)网络的短期负荷预测方法.通过模糊Cˉ均值聚类分析将历史负荷数据分成若干类,建立相应的BP网络模型,用LM(LevenbergˉM arquardt)优化法进行训练.找出与预测日相符的BP网络,预测一天中96点的负荷.实际负荷预测结果表明,该方法具有较好的训练速度和较高的预测精度. 展开更多
关键词 短期负荷预测 BP网络 电力系统 模糊c-均值聚类
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利用模糊C-均值聚类分析法实现织物组织结构自动识别 被引量:1
3
作者 陈春升 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2006年第4期50-52,共3页
文章提出了一种新的有效的织物组织结构识别算法。用彩色扫描仪输入紧密织物组织的灰度图像并将其转换为数字文件,然后通过灰度图像形态学处理获得增强图像。基于纱线间隙和经纬纱交叉区的存在,通过一阶和二阶的统计量可获取4种区域结... 文章提出了一种新的有效的织物组织结构识别算法。用彩色扫描仪输入紧密织物组织的灰度图像并将其转换为数字文件,然后通过灰度图像形态学处理获得增强图像。基于纱线间隙和经纬纱交叉区的存在,通过一阶和二阶的统计量可获取4种区域结构特征。利用模糊C-均值聚类分析法得出识别经纬浮点的非监督的判别准则。实验材料包括平纹、斜纹和缎纹织物,实验结果表明这3种基础组织结构模式可以得到有效识别。 展开更多
关键词 组织结构 识别 灰度图像 模糊c-均值 聚类分析
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模糊C-均值聚类分析的黑龙江省大豆种植业战略分区研究 被引量:1
4
作者 孙立娜 左鹏 +1 位作者 于金平 苏睿 《大豆科技》 2014年第2期10-17,共8页
基于黑龙江省大豆总产量、大豆总种植面积、大豆化肥(农药)施用量、以及气候因素(全年地表总积温、全年总降水量、全年光照)等影响因子,构建黑龙江省大豆种植业战略分区指标体系,采用模糊C-均值聚类算法为区划方法,对黑龙江省大豆种植... 基于黑龙江省大豆总产量、大豆总种植面积、大豆化肥(农药)施用量、以及气候因素(全年地表总积温、全年总降水量、全年光照)等影响因子,构建黑龙江省大豆种植业战略分区指标体系,采用模糊C-均值聚类算法为区划方法,对黑龙江省大豆种植业进行战略分区。研究结果将黑龙江省富锦市、海伦市、讷河县等6个县市分为大豆主产区,将克山县,宝清县,五大连池等7个县市分为大豆高产区,将穆棱市,密山市,庆安县等23个县市分为大豆中产区,将呼兰区,方正县,木兰县等43个县市分为大豆低产区。为黑龙江省大豆产业发展的进一步研究,高效利用现有土地资源,实现大豆产业腾飞提供科学决策依据。 展开更多
关键词 黑龙江 大豆种植业 战略分区 模糊c-均值聚类算法
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模糊C-均值聚类分析研究大亚湾水质空间分布规律 被引量:2
5
作者 杨志浩 刘基 《科技广场》 2010年第1期211-214,共4页
模糊C-均值聚类方法研究人类活动影响下大亚湾海域水体生态环境空间分布规律,揭示大亚湾水体生态环境空间分布分成两类区域:其一为受人类活动影响为主的大鹏澳、澳头以及大亚湾东北部区域;其二为受湾外南海海水交换影响较大的大亚湾南... 模糊C-均值聚类方法研究人类活动影响下大亚湾海域水体生态环境空间分布规律,揭示大亚湾水体生态环境空间分布分成两类区域:其一为受人类活动影响为主的大鹏澳、澳头以及大亚湾东北部区域;其二为受湾外南海海水交换影响较大的大亚湾南部、中部和东部海域。模糊C-均值聚类分析作为一种数据信息提取方法,为海洋环境生态研究提供新的方法。 展开更多
关键词 模糊c-均值聚类 大亚湾 生态环境 水质
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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
6
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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基于多阶段的模糊C-均值算法的模糊聚类分析研究 被引量:7
7
作者 黄力明 吴小俊 王士同 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1999年第4期19-22,共4页
对模糊聚类分析算法进行研究,在模糊C- 均值算法(FCM)的基础上加以改进,将聚类过程分为二个阶段,形成多阶段模糊C- 均值算法(MFCM),使其对Iris数据聚类.研究表明:多阶段的模糊C- 均值算法比模糊C- 均值算... 对模糊聚类分析算法进行研究,在模糊C- 均值算法(FCM)的基础上加以改进,将聚类过程分为二个阶段,形成多阶段模糊C- 均值算法(MFCM),使其对Iris数据聚类.研究表明:多阶段的模糊C- 均值算法比模糊C- 均值算法性能优越. 展开更多
关键词 隶属函数 模糊聚类分析 模糊c-均值算法
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柴油机故障诊断中的遗传与模糊C-均值混合聚类分析算法 被引量:10
8
作者 张邦礼 尹朝东 曹龙汉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第3期254-256,共3页
该文探讨了遗传算法与模糊C-均值算法相结合的混合聚类分析算法,给出了在柴油机故障诊断中的应用,效果良好。
关键词 柴油机 故障诊断 聚类分析 c-均值算法 遗传算法
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基于模糊核C-均值聚类分析的HRRP识别 被引量:3
9
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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基于最大树法和模糊C-均值算法的聚类分析 被引量:1
10
作者 刘小芳 吕炳朝 《四川轻化工学院学报》 2003年第4期7-10,共4页
对工程上常用的最大树法和模糊C-均值算法的聚类结果进行比较,从算法本身角度分析了其聚类结果的相似和不同之处。通过仿真验证:最大树法比较适合于低维的小样本集;模糊C-均值算法不仅适合于低维的小样本集,而且也适用于团状的、每类样... 对工程上常用的最大树法和模糊C-均值算法的聚类结果进行比较,从算法本身角度分析了其聚类结果的相似和不同之处。通过仿真验证:最大树法比较适合于低维的小样本集;模糊C-均值算法不仅适合于低维的小样本集,而且也适用于团状的、每类样本数相差不大的、类与类间有交叠的高维大样本集,更便于计算机上编程实现。 展开更多
关键词 模糊C—均值算法 最大树法 聚类分析
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模糊C均值地震属性聚类分析 被引量:20
11
作者 杨培杰 印兴耀 张广智 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期322-324,347,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 地震属性 聚类分析 模糊C均值
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模糊K-Harmonic-Kohonen网络的FTIR光谱数据聚类分析 被引量:7
12
作者 陈勇 郭云柱 +3 位作者 王威 武小红 贾红雯 武斌 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期268-272,共5页
食品的品种不同则其含有营养成分和功效存在差异,得到的傅里叶变换红外光谱也存在差异。为了准确的实现品种分类,设计了一种将傅里叶变换红外光谱与模糊聚类分析方法相结合的品种鉴别方法。在模糊Kohonen聚类网络(FKCN)基础上将模糊K调... 食品的品种不同则其含有营养成分和功效存在差异,得到的傅里叶变换红外光谱也存在差异。为了准确的实现品种分类,设计了一种将傅里叶变换红外光谱与模糊聚类分析方法相结合的品种鉴别方法。在模糊Kohonen聚类网络(FKCN)基础上将模糊K调和聚类(FKHM)引入到Kohonen聚类网络的学习速率和更新策略中,提出了模糊K-Harmonic-Kohonen网络(FKHKCN)算法。FKHKCN利用模糊C均值(FCM)聚类的模糊隶属度计算其学习速率,以FKHM的聚类中心为基础通过推导计算得到FKHKCN的聚类中心,可以解决模糊Kohonen聚类网络方法对于初始类中心敏感而导致聚类结果不稳定的问题。FKHKCN作为一种模糊聚类算法,可实现傅里叶变换红外光谱数据的聚类分析。采用三种数据集:(1)采集产自四川的三种茶叶(优质和劣质的乐山竹叶青以及峨眉山毛峰)作为实验样本,样本总数为96。(2)两个品种(robusta和arabica)的咖啡样本。(3)三个品种(鸡肉、猪肉和火鸡)的肉类样本。首先对三个光谱数据集进行预处理,利用多元散射校正降低茶叶样本原始光谱数据集的散射影响,使用Savitzky-Golay减少噪声对肉类和咖啡这两个光谱数据集的影响。再利用主成分分析将高维的三种光谱数据集压缩至低维。然后采用线性判别分析进行特征提取,将光谱数据投影到求得的鉴别向量上。最后分别采用FCM,FKCN和FKHKCN对茶叶、肉类和咖啡进行判别。最终结果如下:FCM,FKCN和FKHKCN对茶叶品种的聚类准确率分别为90.91%,90.91%和93.94%;对肉类品种的聚类准确率分别为90.83%,0.00%和92.50%;对咖啡品种的聚类准确率分别为89.17%,89.17%和90.83%。以上实验结果表明:采用傅里叶红外光谱技术结合主成分分析、线性判别分析和FKHKCN的方法能够较有效地对食品的品种进行鉴别,且鉴别准确率比FCM和FKCN更高,聚类结果更稳定。 展开更多
关键词 傅里叶变换红外光谱 模糊K调和均值聚类 多元散射校正 模糊KOHONEN聚类网络 聚类分析
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基于模糊c-均值聚类的微阵列基因表达数据分析 被引量:8
13
作者 宫改云 毛用才 +1 位作者 高新波 刘三阳 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期291-295,共5页
微阵列技术已成为染色体研究的主要工具,但是它所面临的挑战是如何对海量数据进行分析.利用模糊c 均值聚类对这些数据进行分析,从而发现有差异的基因表达.结果表明,模糊聚类是一种用来为微阵列基因表达数据寻找有差异的基因表达的一种... 微阵列技术已成为染色体研究的主要工具,但是它所面临的挑战是如何对海量数据进行分析.利用模糊c 均值聚类对这些数据进行分析,从而发现有差异的基因表达.结果表明,模糊聚类是一种用来为微阵列基因表达数据寻找有差异的基因表达的一种有用工具. 展开更多
关键词 模糊c-均值聚类 微阵列基因表达数据 差异基因表达 微阵列DNA芯片
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不同相似度测量方式的模糊C均值聚类分析 被引量:5
14
作者 李中 苑津莎 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第18期17-18,55,共3页
聚类技术是机器学习、模式识别及数据挖掘等领域中的一个重要研究内容。采用不同相似度测量方式,应用标准模糊C均值聚类算法在UCI的三个知名数据集上完成聚类实验,从正确率和运行效率两个方面对比分析其性能,为聚类分析研究提供了有益... 聚类技术是机器学习、模式识别及数据挖掘等领域中的一个重要研究内容。采用不同相似度测量方式,应用标准模糊C均值聚类算法在UCI的三个知名数据集上完成聚类实验,从正确率和运行效率两个方面对比分析其性能,为聚类分析研究提供了有益的参考。 展开更多
关键词 聚类分析 模糊C均值 相似度
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基于模糊C-均值聚类方法的石油钻井工作状态分析 被引量:5
15
作者 刘琪 张鸿辉 黄贞贞 《周口师范学院学报》 CAS 2009年第5期47-49,共3页
采用鄂北6个录井样本点的钻头位置、井深、大钩负荷、立压、钻压、出口流量等指标共100个实际钻井数据进行了模糊C-均值聚类分析;在经验知识匮乏、存在无效数据和干扰的情况下,计算出了较为符合实际情况的聚类中心矩阵和聚类结果矩阵;... 采用鄂北6个录井样本点的钻头位置、井深、大钩负荷、立压、钻压、出口流量等指标共100个实际钻井数据进行了模糊C-均值聚类分析;在经验知识匮乏、存在无效数据和干扰的情况下,计算出了较为符合实际情况的聚类中心矩阵和聚类结果矩阵;根据标志样本点工作状态对样本进行了基本正确的分类,画出了模糊聚类关系图. 展开更多
关键词 模糊c-均值 模糊聚类 石油钻井工作状态
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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
16
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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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
17
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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离差最大化特征加权模糊c-划分的聚类分析 被引量:2
18
作者 李正义 曾雪兰 覃菊莹 《模糊系统与数学》 CSCD 北大核心 2008年第4期170-174,共5页
聚类分析中每个样本用一个m维向量来表征,每个分量描述样本的一个特征,由于对特征的提取不够完善,使得m维向量的每个分量对聚类贡献不均。基于此本文利用向量间离差最大化对样本的每个分量即特征进行加权,提出一种新的加权模糊c-划分的... 聚类分析中每个样本用一个m维向量来表征,每个分量描述样本的一个特征,由于对特征的提取不够完善,使得m维向量的每个分量对聚类贡献不均。基于此本文利用向量间离差最大化对样本的每个分量即特征进行加权,提出一种新的加权模糊c-划分的聚类分析法,一定程度上克服了模糊c-划分的聚类分析对每个特征等同对待不足,又保持其算法的收敛性,最后给出一个算例说明此算法的优越性。 展开更多
关键词 模糊c-划分 聚类分析 离差最大化
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优化模糊C均值聚类的台区用户用电特征分析方法 被引量:3
19
作者 雷光远 张涛 +2 位作者 唐永聪 梁特 舒可心 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期99-105,共7页
精准的用户特性分析方法是配电网模型计算与电力服务制定的重要基础之一,为克服现有配电台区多样性用户划分的数量选择与特征选择难题,提出一种优化模糊C-均值聚类的用户用电特征分析方法。利用优化的模糊C-均值算法实现聚类分析,通过... 精准的用户特性分析方法是配电网模型计算与电力服务制定的重要基础之一,为克服现有配电台区多样性用户划分的数量选择与特征选择难题,提出一种优化模糊C-均值聚类的用户用电特征分析方法。利用优化的模糊C-均值算法实现聚类分析,通过聚类中心建立特征模型,从而获知多样化场景下配电台区用户特性。在聚类过程中,通过蜜獾算法优化选取模糊C-均值聚类初值,来应对易局部最优的难题,找到目标函数最小的结果;利用指标自适应极小值的原则选取最佳聚类数,使聚类中心代表性更强。通过天津地区的典型案例获取用户用电特征,实现聚类目标函数与结果综合性评价指标最优的目的。 展开更多
关键词 聚类分析 模糊C均值 蜜獾优化 用电特征
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基于改进的模糊c-均值聚类算法的负荷特性指标分析与分类 被引量:3
20
作者 李文华 贾玉雯 范新涛 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2016年第3期230-235,共6页
负荷侧管理是利用不同特性负荷作为需求响应资源,对具有多样性和复杂性的负荷种类进行较高精度的分类,提高负荷曲线的相似度,便于组合优化。为了对实际负荷更加精确地分类,提出一种基于改进的模糊c-均值聚类算法的负荷特性指标分类方法... 负荷侧管理是利用不同特性负荷作为需求响应资源,对具有多样性和复杂性的负荷种类进行较高精度的分类,提高负荷曲线的相似度,便于组合优化。为了对实际负荷更加精确地分类,提出一种基于改进的模糊c-均值聚类算法的负荷特性指标分类方法。该算法在聚类分割迭代中采用加权欧氏距离,对每种聚类中心进行负荷特性指标分析,并对各类别中的负荷采用不同控制方法。最后分类结果表明,所提方法使各分类中负荷具有较高相似性,为后续负荷的预测和控制奠定了基础。 展开更多
关键词 负荷分类 模糊c-均值聚类算法 加权欧氏距离 负荷特性指标
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