基于聚类的一种改进模糊辨识算法

针对一类以往的聚类算法不能很好的优化输入空间的问题，从模型简化的思想出发，充分考虑了样本输出对系统的作用，将无导师的学习算法与基于梯度的信息寻优算法相结合，并根据数据分布的密度自适应的调整聚类点的分布情况，给出了基于该算法的T－S模糊神经网络实现，并以函数逼近为例说明新算法在自适应能力，建模精度及计算量等方面均优于原算法，从而达到优化系统结构的目的。     

一种基于改进聚类算法的模糊模型辨识

传统建模方法对于建立精确的存在多变量、强耦合、大时滞以及不确定性的非线性系统模型无能为力,从而难于精确表达复杂系统及实施整体优化控制.针对传统模糊C-均值聚类算法对初始值敏感及无法确定最优规则数的缺陷,提出了一种基于改进聚类算法的模糊辨识方法.它通过减法聚类和有效性函数确定初始聚类中心,然后采用一种全局模糊C-均值聚类算法寻找出最终聚类中心,并利用最近临域法确定合适的区域半径,最后通过递推最小二乘法建立系统的T-S模糊模型,对电阻炉温度系统进行仿真,说明本文所述方法的有效性.     

基于聚类算法的C-R模糊模型结构辨识

工业过程中多数系统呈现出非线性、时变性和多模态性等特征,往往难于用机理建模的方法建立它的模型,因此利用系统的输入和输出数据进行非机理建模是非常有意义的。对C-R模糊模型进行了改进,应用关系度聚类算法在线辨识出系统的模态,即系统C-R模型的模糊子空间的数目,提出了C-R模糊模型的聚类建模方法,仿真结果表明了该算法的有效性,节省了运算时间,简化了运算过程。     

基于模糊聚类的Web用户聚类方法与实现

提出了一种基于传递闭包的模糊聚类方法,并应用于Web日志聚类中,实验结果表明,该算法能够有效实现Web用户聚类,并且能够避免陷入局部最优解。最后与模糊C均值算法进行比较,并讨论了算法的运行时间和错分率。     

基于链接的模糊聚类集成方法

针对多数聚类集成方法忽视潜在信息或获取潜在信息方法复杂这一缺点,提出一种基于链接的模糊聚类集成方法。该算法首先利用模糊聚类算法建立集成信息矩阵,然后使用相应的链接方法将集成信息矩阵转化为反映数据相关性的权重图,最后运用图划分技术得到最终结果。实验结果表明,新提出的算法可以有效地获取潜在信息,同时提高聚类质量。     

多变量模糊控制器及其应用

提出了多变量模糊控制器的概念、结构及其实现方法；同时介绍多变量模糊控制器在工业锅炉微机控制系统中的应用，该多变量模糊控制器有效克服了工业锅炉虚假水位现象，提高了水位控制系统的稳定性。     

类多变量输出误差系统的耦合多新息辨识方法

辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、耦合辨识概念是研究复杂多变量系统辨识的新理念和原理.将它们结合起来研究类多变量输出误差系统的辨识问题,提出了多元辅助模型辨识方法、多元辅助模型多新息辨识方法、变递推间隔多元辅助模型多新息辨识方法.为减小算法的计算量和提高参数估计精度,将系统模型分解为一些子辨识模型,应用辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、耦合辨识概念,研究和推导了部分耦合辅助模型辨识方法、部分耦合辅助模型多新息辨识方法.讨论了几个典型辨识算法的计算量,给出了参数估计的计算步骤和计算流程图.     

基于规则选取和补偿运算的模糊系统建立方法

为了解决模糊系统建立过程中规则数目的选择问题,提出了一种模糊系统建立方法。该方法利用K均值法计算聚类中心,不需要预先给出聚类的数目,聚类的数目根据聚类准则函数的收敛性决定,同时在算法结构中引入补偿因子以增强算法的稳定性,再结合梯度下降法辨识后件参数,从而得到模糊系统。与传统的模糊系统建立方法进行比较,该方法提高了辨识精度且能自动生成模糊规则,避免了规则数目选取的盲目性。最后将该方法用于辨识单元机组的协调控制系统,仿真结果表明了该算法的有效性和快速性。     

基于模糊对向网络的非线性动态系统辨识新算法

以模糊对向网络为辨识模型,利用它所具有的模糊逻辑系统和神经网络两者的优点,在模糊C－均值聚类方法的基础上引入新的聚类目标函数,并证明了它的优化条件,将模糊聚类和最小二乘法相结合,提出一种模型参数学习的新算法,在直流电弧燃弧时间建模研究中的应用结果表明提出的算法是有效的。     

基于遗传算法的动态模糊聚类基于遗传算法的动态模糊聚类

提出了一种基于遗传算法的动态模糊聚类方法。通过计算样本之间的模糊相似性,不失真地反映它们之间的内在关联。同时将样本之间的模糊相似性映射到样本之间的欧氏距离,即将高维样本映射到二维平面。利用遗传算法不断优化两者之间的映射,使样本之间的欧氏距离逐步趋近于其模糊相似性,实现动态模糊聚类。克服了聚类有效性对样本分布的依赖性;同时,增加了聚类的灵活性和可视化。该方法在性能上较经典的模糊聚类算法有一定改进,具有较好的聚类效果和较快的收敛速度。仿真实验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

基于模糊聚类建立模糊模型的新方法

为了实现自动建立Mamdani模糊模型,提出了一种基于局部数据密度的新方法.该方法采用局部近似隶属函数的模糊聚类算法对数据进行学习,从而挖掘出潜在的模糊规则集和隶属函数的参数,实现自动建立Mamdani模糊模型.在聚类时,不需要事先指定类的数目,确定类中心的同时能自动识别噪声,因此在建模时不需要做额外的去噪声处理.使用该方法对交通信息预测进行了仿真实验,结果表明本文提出的模糊建模方法行之有效.     

基于模糊聚类算法的虚拟企业核心能力定量识别

详尽论述了模糊聚类算法过程以及如何利用该算法定量识别虚拟企业核心能力，通过实例计算结果，证实了本文给出的计算方法的准确性与实用性．     

基于粒子群的模糊聚类算法研究

利用模糊c均值（FCM）算法是一种最流行的模糊聚类的方法,因为它的效率,计算简单,容易实现.但是针对FCM对初始化敏感和易陷入局部最优解,在本文出了一种基于粒子群算法的模糊聚类.仿真实验结果表明了该方法对有效性和全局性优化.     

道德接受的为我性与道德教育的实效性

从道德教育接受者的接受新视角解析道德接受的内涵,提出了“以我为主”是道德接受的基本规律、“我的需要”是受体接受道德教育的驱动力、“我的情感体验”是道德教育接受活动中正负效应的关键等新观点。     

Identification of Fuzzy System Via Fuzzy Competitive Learning Method

omInretentyeare,researchershavestUdiedfhazyInodelidenhficationtodealwithcomplex,ill-conditionedanduncertainsystems,inwhichtheconvenhonalmathematicalrnodlrnayfailtogivesatisfactoryresu1tS.Thestudieshavemainlyincludedtwodifferentapproaches.oneaPproachisbasedonfhazyrelationaleqUahonst'.'].ItistheoreticanYclear,hutInaystherdifficultiessincethesolutionofafhazyrelationaleqUationisusuallynotuniope,andsomehmesitevendoesnotealstatall.Theotherismorepop.l.['-'1,inwhichafhazywheliscom~offhazylingUisti…     

模糊加权流数据软子空间的聚类算法

现有的软子空间聚类算法都是基于批处理技术的聚类算法,不能很好地应用于高维数据流或大规模数据的聚类研究．利用模糊可扩展聚类框架,与模糊加权软子空间聚类算法相结合,提出了一种有效的模糊加权流数据软子空间聚类算法（FWSSC）．实验结果表明,FWSSC对于高维流数据可以得到与批处理软子空间聚类方法近似一致的实验结果．     

增量式模糊C有序均值聚类算法

针对传统聚类算法难以处理大规模数据和对噪声数据敏感等问题,基于模糊C有序均值聚类算法（FCOM）,结合single-pass和online增量架构,分别提出了single-pass模糊C有序均值聚类算法（SPFCOM）和online模糊C有序均值聚类算法（OFCOM）.SPFCOM和OFCOM算法首先对FCOM算法加权,然后以数据块为单位对数据集合进行增量式处理.实验结果表明,相较于对比算法,SPFCOM和OFCOM算法在聚类准确率方面得到了提高,还具有更强的鲁棒性.     

基于BP特征筛选的模糊聚类手写体数字识别

运用BP神经网络对无约束手写体数字的识别过程中的数字样本进行筛选,将筛选的结果纳入聚类源,再通过构造模糊关系矩阵,进行模糊聚类。实验证明,该方法具有很高的抗干扰性能,克服了传统算法单因子识别的局限性,识别率和准确率都有很大提高。