基于改进的粒子群优化的模糊C-均值聚类算法

利用粒子群优化（PSO）算法全局寻优的特点,很大程度上避免了模糊C-均值聚类（FCM）算法对初值敏感、易陷入局部收敛的缺陷.利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为PSO算法初始聚类中心的参考,提出一种新的模糊C-均值聚类算法Improved PSO FCM.实验结果表明,论文算法提高了FCM的搜索能力,聚类更为准确,效率更高.     

基于粒子群模糊C-均值聚类在入侵检测中的应用

在模糊C-均值（FCM）聚类算法基础上,提出一种将粒子群优化算法与FCM聚类算法相结合产生基于粒子群的C均值算法（PSO-FCM均值算法）。用KDD cup99数据集进行比较FCM算法和PSO-FCM算法检测性能。试验结果表明,PSO-FCM算法能够避免FCM算法固有的缺点,检测率提高和漏报率、误报率下降,并且有较高的检测性能。     

改进的粒子群模糊聚类算法

针对传统的模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心较敏感、易陷入局部最优的缺点,将粒子群优化算法和FCM算法相结合,提出一种改进的模糊聚类算法。该算法利用粒子群算法的全局搜索能力代替FCM算法寻找初始聚类中心,使其跳出局部最优,实现模糊聚类。主要从反映数据集分类的类内紧致性程度和类间分离性程度的角度考虑,重新设计适应度函数。实验结果表明,提出的算法在聚类正确率和有效性指标上有更好的效果。     

结合Total-Bregman距离的模糊聚类算法

模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法是一种常用的基于目标函数最小化的聚类算法。目前已经提出了相当数量的聚类算法是对模糊C均值聚类算法的改进,例如AFCM算法、GK算法等。对最近发表的基于Bregman距离的模糊聚类算法进行了改进,通过在FCM模糊聚类框架中引入Total-Bregman距离提升了聚类算法的聚类性能。同时对基于Total-Bregman距离的模糊聚类算法的收敛性质进行了理论分析。实验部分对来自UCI数据库的几个数据集进行了聚类,证明了算法的有效性和收敛性。     

基于PSO的可能性C均值聚类算法的研究

可能性C均值算法(PCM)是为了克服模糊C均值算法对噪声的敏感性而提出来的,但是它也存在一些缺陷,如易陷入局部最优,对初始条件敏感,导致聚类结果一致性等问题.针对以上问题,通过引进粒子群算法对其进行改进可以有效地避免这些问题,即提出了基于粒子群优化的可能性C均值聚类算法(PSO-PCM).基于粒子群优化的可能性C均值聚类方法首先对编码过的数据点进行优化,然后对该方法产生的中心点进行聚类,在聚类的过程中根据适应度函数再进行调节.通过对给定数据集的聚类测试,结果表明,基于粒子群优化的可能性C均值聚类方法在收敛速度和全局寻优能力等方面有较大的改进.     

一种基于核的快速可能性聚类算法

传统的快速聚类算法大多基于模糊C均值算法（Fuzzy C-means,FCM）,而FCM对初始聚类中心敏感,对噪音数据敏感并且容易收敛到局部极小值,因而聚类准确率不高。可能性C-均值聚类较好地解决了FCM对噪声敏感的问题,但容易产生一致性聚类。将FCM和可能性C-均值聚类结合的聚类算法较好地解决了一致性聚类问题。为进一步提高算法收敛速度和鲁棒性,提出一种基于核的快速可能性聚类算法。该方法引入核聚类的思想,同时使用样本方差对目标函数中参数η进行优化。标准数据集和人造数据集的实验结果表明这种基于核的快速可能性聚类算法提高了算法的聚类准确率,加快了收敛速度。     

新的混合模糊C-均值聚类算法

基于量子行为的粒子群算法(QPSO)是一种改进的粒子群优化算法.它使用的参数个数少,在解的收敛性和全局搜索能力上优于基本的粒子群算法(PSO).将QPSO算法与模糊C-均值(FCM)算法相结合提出一种新的混合模糊C-均值聚类算法(QPSO-FCM),新算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程,在一定程度上克服了FCM算法易陷入局部极小的缺陷,降低了FCM算法的初值敏感度.实验结果表明,改进后的新算法与FCM算法和PSO与FCM结合算法相比,具有良好的收敛性,聚类效果也有较好的改善.     

基于粒子群优化的模糊c均值聚类算法——在丙烯腈反应器参数优化上的应用

采用粒子群优化(PSO)算法,代替遗传算法(GA),将其和模糊c均值(FCM)聚类算法结合,形成基于粒子群优化的模糊c均值聚类(PSO-FCM)算法,同时引进混沌优化算法加强PSO-FCM算法的局部搜索能力。以某工厂丙烯腈反应器数据为研究对象,对比GA-FCM算法和FCM算法,研究结果表明PSO-FCM算法能够得到较优的聚类,且该算法实现简单,便于工程应用,对丙烯腈反应器参数调整的指导作用更加显著。     

基于粒子群优化的模糊C-均值聚类改进算法

针对模糊C-均值聚类算法(FCM)存在易陷入局部优化的问题,将粒子群优化算法(PSO)和模糊C-均值聚类算法FCM相结合,提出了一种新的模糊聚类算法PSO-FCM.该算法使用PSO算法来代替FCM的迭代过程以实现模糊聚类,具有了很强的全局搜索能力,从而不用再为得到好的聚类效果而反复选择初值.仿真实验结果表明,提出的模糊聚类算法提高了FCM的搜索能力,具有更好的稳定性和健壮性,优化能力增强,提高了聚类的效率和效果.     

基于混沌粒子群的模糊C-均值聚类算法

为了解决模糊C-均值(FCM)聚类算法的固有缺陷,提出基于混沌粒子群的模糊C-均值聚类算法(CPSO-FCM).针对FCM对聚类初始值的敏感度问题,辅以粒子群算法以避免随机选取的聚类数和聚类中心所导致的结果不一致.通过引入混沌序列,在粒子的位置和速度上与原有粒子群优化算法所得计算值加以比较,取优者.这样不仅能够提高算法全局搜索能力,也可有助于粒子跳出局部最优.同时定义加速因子与逃逸算子对粒子移动速度加以优化,以加速收敛.实验结果表明,CSPO-FCM算法稳定性强,收敛速度快,且聚类的准确率高,效果较好.     

色彩量化的模糊粒子群优化技术

把粒子群算法应用到色彩量化中,结合已有的模糊C均值聚类量化方法,提出了一种基于粒子群优化的色彩量化算法。模糊C均值聚类量化算法是一种局部搜索算法,对初始值较为敏感,容易陷入局部极小值而不能得到全局最优解;PSO算法是一种基于群体的具有全局寻优能力的优化方法。将模糊C均值聚类量化算法和PSO算法结合起来,把模糊C均值聚类量化算法的聚类准则函数作为PSO算法中的粒子适应度函数。仿真实验表明,新算法在均方根误差和峰值信噪比评判准则下能够得到最优的量化结果。     

基于PSO的模糊聚类算法

提出了一种基于模糊C-均值算法和粒子群算法的混合聚类算法。该算法结合PSO的全局搜索和FCM局部搜索的特点，将PSO优化聚类结果作为后续FCM算法的初始值，有效地克服了FCM对初始值敏感、易陷入局部最优和PSO算法局部搜索较弱的问题，同时增强了跳出局部最优的能力。实验表明，新算法得到的目标函数值更小，并能减小分类错误率，聚类效果优于单一使用FCM或PSO。     

基于改进PSO和FCM的模糊辨识

为了提高T-S模糊模型的辨识精度和效率,本文提出了一种改进的粒子群算法和模糊C均值聚类算法相结合的模糊辨识新方法。在该方法中,针对粒子群算法在处理高维复杂函数时容易陷入局部极值的问题,提出了一种粒子群局部搜索和全局搜索动态调整的全新优化算法。模糊C均值聚类算法是模糊辨识最常用的方法之一,该算法简单,计算效率高,但是对初始化特别敏感,容易陷入局部最优。为了解决这一问题,利用改进粒子群算法的全局搜索能力优化聚类中心,显著地提高了算法的辨识精度和效率。最后,针对非线性系统进行建模仿真,仿真结果表明了本文方法的有效性和优越性。     

混沌粒子群与模糊聚类在图像分割中的应用

模糊C均值聚类算法是目前使用最广泛的模糊聚类算法,但是该算法也有其局限性,比如在迭代过程中对初始值非常敏感,极容易陷入局部极小值,以至于得不到最佳聚类结果。将粒子群优化算法应用到模糊C均值聚类算法中,提出一种基于混沌粒子群的模糊C均值聚类算法。它能够利用粒子群算法强大的全局寻优能力避免算法收敛于局部极值,最大程度上达到全局最佳聚类结果。为了避免粒子在迭代过程中停滞,该算法引入了混沌变量,以当前的全局最优位置来产生一个混沌序列,用混沌序列中拥有最优适应值的粒子随机代替当前粒子群中的一个粒子。将基于混沌粒子群的模糊C均值聚类算法应用于图像分割中,实验结果表明该算法能够有效地分割图像,并具有良好的鲁棒性和适应性。     

改进的模糊C均值的增量聚类算法

针对FCM算法的缺点,提出了一种基于改进的FCM的增量式聚类方法。该算法首先对模糊C均值算法进行加权,并将权系数归一化,然后将改进的算法与增量式聚类算法结合。改进的方法既提高了FCM算法的性能,避免了FCM算法的缺陷,并能够实现增量式聚类,避免了大量的重复计算,并且不受孤立点的影响。实验表明该算法的有效性。     

基于混合粒子群优化算法的聚类分析

针对模糊C-均值聚类算法易陷入局部最优和算法收敛速度慢等问题,提出了一种新的基于混合粒子群优化的模糊C-均值聚类算法.新算法在基本粒子群优化的模糊C-均值聚类算法的基础上结合了遗传算法的交叉、变异算子及混沌优化算法,并引入逃逸算子.仿真结果表明,该算法有效地避免了通常聚类方法易出现的早熟现象,同时也具有较快的收敛速度和较高的准确度.     

基于改进的粒子群算法和信息熵的知识获取方法

针对粒子群优化算法（PSO）易陷入局部优化的问题,在PSO算法加入交叉变异算子,克服了标准PSO算法易陷入局部最优的不足;并将改进的PSO算法和模糊C 均值聚类相结合,提出了一种新的模糊聚类算法CMPSO FCM,该算法具有良好的搜索能力和聚类效果。进而将聚类得到的属性隶属矩阵用于属性约简,并提出一种基于信息熵的模糊粗糙集知识获取的方法。实验和实例分析表明该方法的正确性和有效性。     

A target-based color space for sea target detection

Sea target detection is a vital application for military and navigation purposes. A new supervised clustering method based on the combination of the PSO and FCM techniques is presented for the sea target detection problem. The color components of the target and non-target pixels in the RGB color space are used as features to train the classification algorithm. The new classifier is presented in the form of a new color space which we call the Target-based Color Space (TCS); in fact the RGB color space is converted to this new space through a 3×3 matrix. The Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is then used to search for the optimum weights of the conversion matrix which results in a more discriminating clustering space between the target and non-target pixels. In other words, solving the optimization problem, minimization of the objective function of the FCM clustering technique in linear and quadratic transform domain (with a NP-hard problem in quadratic conversion), is done using the PSO algorithm. The main objective of this work is to demonstrate the efficiency of using just color features, as well as color space conversion in the classification domain. Experimental results show the efficiency of new method in finding sea targets in color images.