一种基于三角模糊数多指标信息的FCM 聚类算法

针对一类具有不确定性三角模糊数多指标信息的聚类分析问题，基于传统的数值信息FCM聚类算法，提出一种新的聚类分析算法．首先描述了具有三角模糊数多指标信息的聚类分析问题，提出并证明了基于三角模糊数多指标信息的关于最优划分和最优聚类中心确定的两个定理；然后根据这两个定理，进一步给出了基于三角模糊数信息的FCM聚类算法的迭代步骤；最后通过一个算例说明了该聚类算法的具体应用．     

基于融合模糊聚类算法的云信息存储加密仿真

为了提高云信息存储的安全性,需要进行信息加密设计,提出基于融合模糊聚类算法的云信息存储加密算法。在同态公钥加密体系下构建云信息存储加密的数据分布式结构模型,提取云存储信息加密统计特征量,采用同态数据融合方法进行云信息的模糊聚类处理,结合模糊C均值聚类方法进行云信息的分段融合调度;在分段区间内采用随机线性编码方案进行云信息存储加密的编码设计,基于融合模糊聚类算法构建加密密钥,实现云信息存储加密优化设计。仿真结果表明,采用该方法进行云信息存储加密的信息融合性较好,抗破译能力较强,提高了云存储数据的安全性。     

基于分水岭的多目标核聚类图像分割

传统的聚类图像分割方法一般仅仅利用图像中的灰度信息。为了更好地利用图像中的区域和边缘信息,提出一种基于分水岭过分割的多目标模糊核聚类图像分割算法。该算法采用分水岭算法获得图像的过分割区域,采用多目标模糊核聚类算法对区域代表点和分水岭上的像素进行聚类。根据聚类结果将图像中的像素进行标记,得到最终的分割图像。实验结果表明,由于利用了图像区域信息,使得目标能够比较完整地从背景中分离出来。     

基于模糊聚类神经网络的镜头突变检测算法

讨论了采用无监督的模糊竞争学习算法,并结合自组织竞争网络构成的一种新型模糊聚类神经网络模型,提出了一种基于该网络模型的镜头突变检测算法。该算法通过对线性特征空间进行由粗到细的两步模糊聚类实现镜头突变的检测。实验结果表明该算法是可行和有效的。     

自适应模糊[C]均值聚类的数据融合算法

针对基于改进模糊聚类的数据融合算法存在融合不精确、融合可信度较低等不足,为了解决多个同质传感器在无先验知识的情况下对同一个目标的某一特征进行测量的数据融合问题,提出了一种自适应模糊[C]均值聚类的数据融合算法,主要是把自适应模糊[C]均值聚类应用到数据融合中。该算法首先在改进的模糊聚类中通过引入自适应系数以发现不同形状和大小的聚类子集,使得融合结果更精确;其次将卡尔曼滤波原理和基于多层感知机的神经网络预测法应用到误差协方差估计中,提高了融合可信度。实验结果表明,与7种经典数据融合算法进行对比,该算法在4个模拟数据集与真实数据集上融合结果较好,特别在判别函数与融合误差方面优势更为明显。     

基于模糊聚类算法的绿地园林养护信息数据整合模型

现有的信息数据整合方法的数据冗余较高，因此文章引入模糊聚类算法，以绿地园林养护信息数据为例，提出了基于模糊聚类算法的数据整合模型研究。首先，清洗处理信息数据；其次，建立信息数据整合模型；最后，利用模糊聚类算法，全方位地整合模型内的信息数据。实验分析可知，提出模型应用后，整合信息数据冗余比明显较低，整合效果优势显著。     

神经模糊系统中模糊规则的优选

提出一种基于两级聚类算法的自组织神经模糊系统，该系统采用两级聚类算法（改进的最近邻域聚类算法和Gustafson-Kessel模糊聚类算法）对输入／输出数据进行模糊聚类，并由模糊聚类的划分熵确定最优划分，建立模糊模型，模型精度可由梯度下降法进一步提高。仿真结果表明，这种神经模糊系统具有结构简单、规则数少、学习速度快以及建模精度高等特点。     

一种C-均值聚类图像分割的模糊熵后处理方法

提出了一种结合C-均值聚类算法和模糊熵的图像分割方法,该方法先采用C均值聚类算法对含噪图像进行初步分割,再利用模糊熵准则作后续处理。该方法一方面能够继承C-均值聚类算法的优点,可以灵活地用在基于多特征和多阂值的图像分割中,另一方面充分考虑了图像的区域信息,利用模糊熵最小作为准则,对c均值聚类算法初步分割结果的错分类点作了进一步的处理,克服了C-均值聚类算法对噪声敏感的缺点。实验结果表明,本文方法在运算开销上只比C-均值聚类算法多4～6S,对于低信噪比的图像能够取得优于C-均值聚类算法的分割效果。     

基于随机森林算法的石油钻采装备外部故障自动监测方法

为提高石油钻采装备外部故障检测能力,提出基于随机森林算法的监测方法.构建大数据采集模型,以石油钻采装备的异常振动数据为研究对象,进行故障特征提取和信息融合,构建故障工况下的信息融合和特征聚类模型,通过模糊C均值聚类进行故障特征的量化分解和分类识别,在随机森林学习算法下实现对故障检测和诊断的自适应寻优.仿真结果表明,采用该方法进行故障检测,可有效提高故障的自动监测能力,且准确性较高,实时性较好.     

基于信息瓶颈聚类的多聚焦图像融合

提出一种基于信息瓶颈聚类的多聚焦图像融合方法。该方法采用信息瓶颈算法对源图像进行聚类分析,获得联合的聚类表示;由非下采样Contourlet变换对源图像进行多分辨率分解,通过联合聚类表示指导各频域系数融合;采用非下采样Contourlet逆变换重构获得融合图像。实验结果表明,该方法具有良好的客观评价性能和主观视觉效果。     

近红外光谱灰分预测模型中煤炭样本的优化方法

针对近红外光谱灰分预测模型中样本数据特有的问题,首先采用主成分分析方法剔除建模样本集中的异常样本,并提取出煤炭光谱的特征信息;然后提出一种集成自组织映射神经网络和模糊C均值聚类算法的双层聚类方法,将样本集分为5个子集,并滤除其中的争议点;最后搭建基于GA-BP神经网络的煤炭灰分预测子模型,单独分析各子集的测试集样本。实验结果表明,基于主成分分析和双层聚类方法的煤炭样本优化方法不仅能准确排除异常样本和可疑样本,还能有效地压缩样本数据,使得各子模型的学习精度和运算速度得到显著提高。该方法为近红外光谱煤质分析技术的发展应用提供了一种有效可行的新途径。     

基于MSF的煤矿井下环境信息危险评价系统的研究

文章结合煤矿井下环境信息的特征,介绍了一种基于多传感器信息融合(MSF)的煤矿井下环境信息危险评价系统。该系统建立了用于煤矿井下环境信息危险预测的3层误差反向传播神经网络模型,并采用神经网络信息融合算法对样本数据进行了分析和处理。仿真结果表明,该系统能够比较准确地评价煤矿井下环境危险的程度,且具有较好的鲁棒性和泛化能力。     

基于模糊聚类的模糊神经网络控制

对于复杂的非线性离散系统,提出将模糊聚类算法同神经网络相结合,使用衡量聚类有效性的S函数确定模糊规则数目,进而确定模糊神经网络的结构;控制器的设计应用LMI方法。以典型的非线性系统二级倒立摆为例,在Matlab中进行仿真实验,结果表明,基于聚类算法的神经网络控制能够在较大范围的初始状态下使系统获得稳定。     

基于改进的自适应支持向量机建模的煤与瓦斯突出预测*

提出一种新的模糊隶属度函数对标准模糊支持向量机进行改进,然后运用自适应遗传算法对改进后的模糊支持向量机进行参数优选,得到一种新的AGAIFSVM模型,并且将提出的模型应用于煤与瓦斯突出预测。实验结果表明,所提出的模型比BP神经网络、标准支持向量机和模糊聚类有更高预测精度和更强的稳定性,具有较大的实用价值。     

改进的RBFNN在运动员竞技状态预测中的应用

提出了一种改进的径向基函数(RBF)神经网络,该神经网络以模糊系统模型为基础。首先利用减法聚类算法确定径向基函数的中心数,然后通过模糊C均值聚类算法优化基函数中心与宽度,最后依据样本数据的聚类结果设计RBF神经网络并进行训练。将该神经网络应用于网球队运动员的竞技状态的预测。仿真结果表明:该算法先进有效、具有较高的精度,用其建立的模型具有较强的实用性。     

基于模糊模型和神经网络的某扫雷犁系统建模

在实现扫雷犁系统准确位置控制的研究中,由于扫雷犁电液伺服系统固有的流量-压力特性等非线性因素,采用传统机理建模方法难以获得其精确模型,研究了系统的两种智能建模方法,即模糊建模和神经网络建模。模糊建模方法采用基于GK聚类算法的TS模糊模型,神经网络建模中采用了基于正交最小二乘算法的径向基函数神经网络。通过对扫雷犁电液伺服系统进行的建模实验仿真,分析了两方法的建模性能并与其他建模方法进行了对比,研究结果验证了所提出两种建模方法的有效性。     

基于模糊对向神经网络的非线性动态系统辨识器

模糊对向神经网络（ＦＣＰ）在功能上同模糊逻辑系统的ＴＳ模型是等价的,它具有神经网络和模糊逻辑系统各自的优点,因而适宜作辨识模型。     

基于T-S模糊模型的神经网络的系统辨识

基于T-S模糊模型,提出了利用神经网络实现非线性系统的辨识。首先,利用一种无监督的聚类算法分析输入输出数据生成初始的结构模型,确定系统的模糊空间和模糊规则数,构造神经网络辨识模型前提参数,使前提参数自适应变化,有较好的自学习能力和优化能力,采用最小二乘法取得结论参数。仿真结果验证了该方法是有效和可行的。     

带式输送机变频调速节能控制系统研究

针对某矿带式输送机电能浪费严重的问题,设计了带式输送机变频调速节能控制系统。该系统应用BP神经网络建立带式输送机煤流量、输送带速度和电能消耗的节能模型;基于遗传算法和神经网络对模型参数进行优化,得到了煤流量和输送带速度的最优匹配关系;利用模糊控制算法实现了带式输送机变频调速的节能运行。实际应用表明,该系统可根据煤流量大小调节输送带速度,节能效果显著。