一种基于广义熵的模糊聚类算法

针对熵模糊聚类算法只考虑特殊的加权指数问题,将广义熵引入到模糊聚类的目标函数,获得一种基于广义熵的模糊聚类模型和模糊聚类算法。将核函数引入到该模糊聚类模型中,提出基于广义熵的核模糊聚类算法。实验研究广义熵模糊聚类算法与核模糊聚类算法,证明当使用熵模糊聚类算法对数据聚类时,选取加权指数大于2的值可获得较好的聚类结果,同时参数对核算法的聚类结果有较大的影响。     

一种基于模糊聚类的模糊辨识方法

介绍一种基于模糊聚类的模糊辨识方法。首先利用含有聚类准则函数的模糊聚类方法来确定模糊规则数和模型前提参数,然后利用最小二乘法来辨识模型的结论参数,最后采用梯度下降法来调整模型的参数。该方法应用于Box-Jenkins数据仿真实例,仿真结果表明该方法简单有效。     

基于混沌差分进化模糊聚类的多模型建模

针对模糊C-均值聚类算法存在对初始聚类中心敏感和聚类目标函数容易陷入局部最优的问题,提出了1种基于混沌差分进化模糊C-均值聚类的多模型建模方法.该方法采用混沌差分进化算法对模糊C-均值聚类的目标函数进行全局寻优,能有效的解决上述问题.将该方法应用于双酚A生产过程的质量指标软测量建模,仿真结果表明了该算法的有效性.     

一种基于模糊度的聚类有效性函数

根据模糊集理论,结合模糊C-均值聚类算法的约束条件,提出聚类模糊集概念,定义聚类模糊度.通过深入分析聚类模糊集的模糊度和贴近度在聚类评价中的作用,设计出一种模糊聚类有效性函数,并给出应用该函数实现模糊C-均值聚类有效性判定的具体步骤.实验结果表明,本文提出的聚类有效性函数是合理的.     

基于有效性测度的基因表达数据的模糊聚类分析

本文讨论了模糊聚类中的模糊C均值算法和聚类有效性测度。结合基因微阵列的特点，设计并实现了一种基于聚类有效性函数的模糊C均值模型。将该种模型运用于公开的白血病基因表达数据，取得了与实际情况相吻合的实验结果。     

启发式模糊聚类学习在函数逼近和非线性系统建模中的应用

在基于模糊G均值(FCM)聚类的模糊建模和神经模糊建模中,模糊聚类数是一个非常重要的参数,其决定了模型结构的复杂程度.本文提出了基于误差回溯的启发式模糊聚类学习方法.在建模过程中,该方法可以从较小的聚类数开始,根据误差检测,逐步填补输入聚类空间的"空洞",从而获得合适的模型规则数.函数逼近和非线性动态系统建模实验结果表明这种方法是简便而有效的.     

基于加权直觉模糊集合的聚类模型

针对已有基于直觉模糊集的聚类方法的局限性,提出了一种基于加权直觉模糊集合的聚类模型——WIFSCM。在该模型中,提出了特定特征空间下的等价样本和加权直觉模糊集合的概念;并推导出基于等价样本和加权直觉模糊集合的直觉模糊聚类算法的目标函数,利用该目标函数推导出直觉模糊聚类中心迭代算法和隶属度矩阵迭代算法;定义了基于加权直觉模糊集合的密度函数,确定了初始聚类中心,减少了迭代次数。通过灰度图像分割实验,证明了该模型的有效性,同时与普通直觉模糊集FCM聚类算法(IFCM)相比,聚类速度提高近百倍。     

基于变分水平集的图像模糊聚类分割

结合变分水平集方法和模糊聚类,提出了一个基于变分水平集的图像聚类分割模型.该模型引入了一个基于图像局部信息的外部模糊聚类能量和一个新的关于零水平集的正则化能量,使得该模型对噪声图像的聚类分割更具鲁棒性.通过在能量泛函中加入一个内部约束能量约束水平集函数为符号距离函数,可以使水平集演化过程无需重新初始化.进一步提出了一种变分形式的聚类中心更新方法,实现了半监督的图像聚类分割.实验中采用不同类型的图像与FCM聚类模型、CV模型、Samson模型进行了对比实验,实验结果显示,该模型能够克服图像中噪声的影响,取得较满意的聚类分割效果.     

一种新的聚类有效性函数:模糊划分的模糊熵

模糊聚类分析结果是否合理的问题属于模糊聚类有效性判定课题,其核心是模糊聚类有效性函数的构造。文中基于序关系定义了模糊划分模糊熵来描述模糊划分的模糊程度。考虑到现有的一类有效的模糊聚类有效性函数就是基于数据集的模糊划分的,因此文中也用模糊划分的模糊熵作为聚类有效性函数。实验表明,模糊划分的模糊熵作为模糊聚类的有效性函数是合理的、可行的。     

模糊聚类与最小二乘相结合建立非线性系统模型

提出一种模糊聚类与最小二乘相结合的辨识方法.该方法利用基于模糊似然函数的模糊聚类算法确定系统的模糊划分数目,进而对应聚类个数建立相应的Takagi-Sugeno局部线性化模型,并结合递推最小二乘法,完成系统的辨识.该方法可使模糊模型的结构辨识和参数辨识同时完成,从而实现模糊模型的在线辨识.该方法辨识速度快,精确度高.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于FCM和遗传算法的图像模糊聚类分析

聚类分析在模式识别和图像处理领域中有着极为重要的意义和广泛的应用前景。常用的聚类分析的方法是模糊C均值算法（FCM）,但是FCM算法容易陷入局部最优解。提出一种基于FCM和遗传算法对图像进行模糊聚类分析的方法。对输入图像进行纹理特征提取,通过主成分分析法对提取的特征向量进行降维处理,降低图像聚类分析算法的复杂度,提高结果的精确度,结合FCM和遗传算法对图像数据进行模糊聚类分析。实验结果表明该方法可以得到较好的分类效果。     

基于直觉模糊集和最优推荐的信任评价模型

提出一种基于直觉模糊集和最优推荐的信任评价模型。用直觉模糊集描述固有信任属性,对固有信任直觉模糊集构成的集合进行模糊聚类,构造信任向量库存储各节点的信任向量,设计推荐信任的计算公式,并应用离散空间的最优搜索理论提高评价效率。实验结果表明,当网络节点数较大时,该模型能计算推荐信任度,且具有较高的评价效率。     

Image segmentation method based on improved fuzzy Chan-Vese model

Medical image segmentation is a hot topic in the field medical image processing. The segmentation methods based on level set and the ones based on fuzzy set are currently very popular in the field of medical image segmentation. But these methods do not balance between global and local features of the image. This paper combines the advantages of these two methods, proposes a fuzzy Chan-Vese model, which introduces fuzzy clustering into Chan-Vese model. This model extends the regional energy part of Chan-Vese model to regional energy based on fuzzy clustering, meanwhile adds fuzzy cluster objects as the constraint of the model, so it can take account of global and local features of the image. In the medical image segmentation experiments, this paper uses OTSU method to execute initial segmentation for getting the initial segmentation curve, and then uses fuzzy Chan-Vese model to realize image segmentation. Experimental results show that, with the help of prior knowledge of segmentation prototypes of medical images, the proposed method has achieved very good segmentation results.

     

Sugeno模糊模型的辨识与控制

提出了一种新的Sugeno模糊模型辨识算法和对非线性系统进行并行化设计的方 法.在Sugeno模糊模型辨识中,应用模糊聚类方法可将其前提结构和结论参数的辨识分开进 行,减少了计算量;对于非线性系统的控制,Sugeno模糊模型实际上是动态系统的局部线性 化,可采用并行设计的方法设计控制器,然后通过模糊推理得到全局控制量.最后通过倒立摆 系统的控制说明了本文算法的有效性.     

A Selection Model for Optimal Fuzzy Clustering Algorithm and Number of Clusters Based on Competitive Comprehensive Fuzzy Evaluation

Fuzzy $c$-means (FCM) and its variants suffer from two problems---local minima and cluster validity---which have a direct impact on the formation of final clustering. There are two strategies---optimization and center initialization strategies---that address the problem of local minima. This paper proposes a center initialization approach based on a minimum spanning tree to keep FCM from local minima. With regard to cluster validity, various strategies have been proposed. On the basis of the fuzzy cluster validity index, this paper proposes a selection model that combines multiple pairs of a fuzzy clustering algorithm and cluster validity index to identify the number of clusters and simultaneously selects the optimal fuzzy clustering for a dataset. The promising performance of the proposed center-initialization method and selection model is demonstrated by experiments on real datasets.      

基于群进化策略的模糊聚类算法

针对传统的聚类算法需要知道类的真实数目,以及容易陷入局部最优的缺陷,提出基于群进化策略的模糊聚类算法,简称fuzzyGAC。该算法将群进化策略与模糊聚类结合起来,通过两个阶段（继承阶段和重新分配阶段）来产生新的聚类结果。将提出的算法与模糊C均值算法、差分算法、粒子群算法进行比较,实验结果表明,就类的数目和聚类中心而言,该算法可以自适应地修正类的数目并且提供最优的聚类中心。     

基于减法聚类与模糊c-均值的模糊聚类的研究

模糊c-均值算法在进行模糊聚类的时候对初始值非常的敏感,初始值设置得不好,就会陷入局部最优解。该文在使用模糊c-均值之前利用减法聚类对其设置初始值,不但能够获得最优解,还能加快收敛速度,并且自动获得最佳的聚类个数。     

基于量子粒子群优化的网络入侵检测算法

提出了一种将量子粒子群优化算法和半监督模糊核聚类算法相结合的混合算法,用以解决入侵检测算法中模糊聚类算法对初始值敏感,容易陷入局部最优的问题。该算法对少量标记数据进行监督聚类得到正确模型,运用这个模型指导大量未标记数据进行聚类,扩充标记数据集合,对仍没有确定标记的数据利用量子粒子群优化的模糊核聚类算法进行聚类,确定其标记类型。通过KDDCUP99实验数据的仿真,实验结果表明,该算法在入侵检测中能获得理想的检测率和误检率。     

Linear Fuzzy Clustering With Selection of Variables Using Graded Possibilistic Approach

Linear fuzzy clustering is a useful tool for knowledge discovery in databases (KDD), and several modifications have been proposed in order to analyze real world data. This paper proposes a new approach for estimating local linear models, in which linear fuzzy clustering is performed by selecting variables that are useful for extracting correlation structure in each cluster. The new clustering model uses two types of memberships. One is the conventional membership that represents the degree of membership of each sample in each cluster. The other is the additional parameter that represents the relative responsibility of each variable for estimation of local linear models. The additional membership takes large values when the variable has close relationship with local principal components, and is calculated by using the graded possibilistic approach. Numerical experiments demonstrate that the proposed method is useful for identifying local linear model taking typicality of each variable into account.