基于模糊C均值聚类的织物平整度等级评定

采用模糊C均值聚类客观评定织物平整度等级。首先介绍了模糊C均值聚类的基本方法和思路，模糊聚类可以将输入特征值进行聚类并分组；然后利用模糊C均值聚类对输入特征值进行聚类分析，不同平整度等级的织物模板被分属于不同的模糊聚类中心；最后选取26种不同类型的织物样本进行测试，试验结果表明，客观评价与主观评价的相关系数达到97．38％，评定准确率超过90％。     

模糊K-Harmonic Means聚类算法

对K-Harmonic Means算法进行扩展,考虑到数据点对不同类的隶属关系,将模糊的概念应用到聚类中,提出了模糊K-Harmonic Means算法,推导出聚类中心和模糊隶属度的迭代公式．在中心迭代聚类算法统一框架的基础上,推导出FKHM算法聚类中心的条件概率表达式以及在迭代过程中的数据加权函数表达式．最后,用Folkes & Mallows指标对聚类结果进行评价．实验表明,模糊K-Harmonic Means(KHM)算法在聚类对于初值不敏感的同时提高了聚类结果的精确度,达到较好的聚类效果．     

基于免疫模糊聚类算法的电网抗差状态估计

提出了一种基于免疫进化模糊聚类算法的电网抗差状态估计方法。该方法首先计算出量测数据的标准残差h和相邻采样时刻量测值之差位,初步将量测数据划分为可疑数据和可靠数据。分别在0．5～1和1～1之间随机生成可靠数据和可疑数据的隶属度,形成初始分类矩阵,克服了整个分类矩阵在0-1之间随机生成的缺陷,并大大加快了算法的收敛速度。之后以rN和△z为特征值,应用免疫进化算法对分类矩阵进行模糊聚类,以获得各个量测量的良数据隶属度。依据各个量测量的良数据隶属度,进一步将量测数据划分入淘汰区、降权区、保权区进行状态估计。该方法能获得较高的抗差能力和状态估计精度,且数值稳定性较好。对IEEE14节点系统的算例仿真表明了该方法的有效性。     

心血管功能评价中的模糊识别方法

通过主成分加权分类法对样本进行初始聚类，在此基础上采用ＦｕｚｚｙＩＳＯＤＡＴＡ这种软划分方法，经过反复修改划分矩阵而得到最优分类，并取该结果的聚类中心作为标准模式建立隶属函数，对待分样本做出判别，针对１５０个样本，每人１２项指标的实测数据进行了实际计算，并对５０个新样本做出预报，结果相当令人满意。     

图像处理技术测定纱线混纺比——特征值选择的系统聚类和模糊C均值聚类

基于已有的特征指标,对涤和棉纤维的各特征值进行选择和分类.利用系统聚类和模糊C均值聚类方法,对特征指标进行了比较,最终选用异形度指标对纤维进行分类,实现了纱线混纺比的计算.研究表明,对于涤棉混纺纱线,异形度指标可以很好地反映纤维间的差异.模糊C均值聚类方法较系统聚类方法,能有效地将纤维区别开来.     

基于FCM和SVM的TM遥感影像自动分类算法

遥感影像分类是遥感信息提取和定量化分析的重要手段,是目前遥感技术研究中的一个热点.以TM遥感影像为研究对象,提出了一种基于模糊C均值聚类和支持向量机的自动分类方法,解决了以往利用SVM等监督分类方法训练样本时需要人工选择样本且样本难以选定的问题,比FCM等非监督聚类算法的分类精度高.该方法首先对待分类的遥感影像用FCM算法进行初始聚类,然后根据聚类后得到的隶属度矩阵设计一种算法,选取其中的混合像元作为标注的训练样本,并送入SVM分类器进行训练.最后通过一块TM遥感影像对该方法进行验证.试验结果表明,该方法减少了人工对分类过程的干预,具有较高的分类效率和分类精度.     

模糊聚类在客户关系管理中的应用与研究

针对客户分类的特征,通过对模糊聚类算法的改进,提出用改进后的模糊聚类算法作为客户关系管理中客户聚类的方法．论述了该方法的聚类过程,并给出了聚类分析的实例,得到了不同客户群的聚类中心以及客户的隶属度矩阵,为客户群的特征分析提供了量化依据,得到了满意的客户聚类结果．     

模糊聚类算法分析及应用

模糊聚类分析算法是对聚类算法的改进,笔者讨论了算法的基本原理、数据的处理方法,并用模糊聚类方法对教师授课效果进行分类分析,选取适当的相似系数,建立模糊矩阵,用动态聚类法进行分类分析,实现了量化评价与综合评价相结合,提高了评价水平,为今后确定评价指标提供了可靠的依据．     

机械加工零件模糊聚类分析

本文论述了用模糊隶属度描述零件聚类特征的概念和方法;零件的模糊聚类及模式识别原理;用 F-统计量来选定模糊聚类分析中的阈值,以确定合理的零件分类;并建立了计算机对零件的模糊分类软件系统,分类结果令人满意.     

基于数据划分最大信息的聚类有效性函数

基于样本最大分类信息的改进划分系数仅仅利用了数据的模糊分类信息,为了将数据分类的几何结构信息考虑进去,结合数据分类的最大内变差,提出一个聚类有效性标准。实验结果表明,该方法具有良好的分类性能。     

城市地下空间资源质量模糊综合评估与3D可视化

采用模糊综合评估方法，构造了地下空间资源质量评估指标的隶属函数，并确定了隶属度，建立了权重向量与模糊关系矩阵复合运算的模糊综合评估模型．同时提出了基于Grid＋Voxel的评估基本单元体空间划分方法．并以北京CBD为例，采用模糊评估模型和基本单元体划分方法，在GeoMo^3D系统中进行了地下空间资源质量评估，得到了3D可视化评估结果．结果表明；模糊综合评估和基于Grid＋Voxel的基本单元体空间划分能够合理表征地下空间资源质量，是城市地下空间资源质量评估及其3D可视化的一种有效的新方法．     

基于正态信息扩散原理的路基沉降模糊可靠度分析

基于正态信息理论,给出了路基沉降概率分布的拟合方法,并利用精度较高K-S检验法验证了该方法的正确性。将Beta分布引入路基沉降模糊失效事件的隶属函数中,解决了常用隶属函数存在的不足。同时,利用模糊可靠度理论,给出了路基沉降模糊可靠度的计算公式。最后通过工程实例验证了本文方法的有效性。     

冗余结构基于可靠性的模糊优化设计

用结构分析的有限元法求得冗余结构元件的内力,用一种新方法确认冗余结构的主要失效模式,再根据主要失效模式求得冗余结构失效概率的上下限.用随机方向法进行了基于可靠性分析的构架结构的优化.在此基础上,对结构进行了基于可靠性分析的构架结构的模糊优化设计.其中给出了一种结构优化模糊目标集的隶属函数,并用模糊判决原理求解相应的模糊规划,得到了结构的模糊优化解.为约束是一模糊区间的结构优化问题提供了一种确定最优设计的方法.数值例题说明,本文提出的方法是有效的.     

基于集对分析的模糊综合评判

集对分析是一种应用于方案决策的定性与定量相结合的方法。模糊综合评判是利用模糊集理论进行综合评价的一种方法。一般的模糊评判方法定性与定量结合时,如果量化细微,不仅增加计算工作量,而且也会与其模糊性相悖,导致评定结果可信度的降低;如果量化粗糙,亦会导致评定结果可信度的降低;模糊隶属函数的确定本身就是模糊数学理论在工程中应用的难点。结合集对分析方法和模糊综合方法对事物进行综合评判,能够真实反映研究对象的状况,具有很好的工程应用价值。     

核电站凝汽器变权重模糊健康度评价方法的研究

核电站凝汽器的健康度评价对设备运行维护具有重要的指导意义。提出了一种变权重模糊健康度评价方法。首先,通过数据机理得到相关的评价参数集,以评价参数作为失效依据,利用隶属度函数对每个评价参数进行状态评分,再利用状态评分计算参数集的模糊关系矩阵;然后,利用熵值法确定评价参数常权重系数,在此基础上,引入基于均衡函数的变权公式,结合变权重矩阵和模糊关系矩阵进行模糊综合评判;最后,得到了其综合健康度。利用该方法对凝汽器进行了健康度评价,结果表明,当设备运行进入异常状态时,可实现对故障的早期预报,提高了核电站凝汽器运行的安全性与可靠性。     

基于模糊层次分析法的异构系统网络选择算法

利用模糊层次分析法对无线局域网（WLAN）和通用移动通信系统（UMTS）组成的集成网络中面临的网络选择问题进行了研究，提出了一种结合层次分析法和模糊综合评价法的网络选择新算法。通过对影响集成系统网络选择因素进行分析，建立了网络选择决策模型，计算出了各因素的权重；通过对模糊综合评价模型的分析，提出了计算相对隶属度的方法。由各因素相对隶属度和权重计算总隶属度，并据此选择最优网络。仿真结果验证了该算法的正确性与有效性。     

基于TOPSIS和隶属度函数的混合多属性决策模型及算例分析

针对确数、灰数和模糊数指标与递增性、递减性和固定性数值相结合的复杂混合多属性决策问题,以TOPSIS法、灰色系统理论、模糊数和隶属度函数的思想为基础构建了混合多属性决策模型.设计业务流程再造绩效评估算例,验证了该模型的有效性与可行性,并对模型进行了敏感性分析.分析结果表明,该混合决策模型能够准确地对候选方案进行定量排序,且模型中评价指标的选取在决策中起着至关重要的作用.     

基于信息公理的设计方案模糊评价方法研究

针对现有模糊信息公理方案评价方法在指标确定和隶属函数选择方面存在的不足,提出了一种改进的设计方案评价方法. 首先根据公理设计原理,建立了目标域与指标域间之字形映射模型,确定了产品设计方案综合评价指标体系;其次根据指标值与设计范围的关系不同,将评价指标划分为不同类型,并采用正态模糊分布曲线描述各自隶属度,提出了相应的指标信息量计算方法;最后给出了基于信息公理设计方案模糊评价方法流程. 通过机械式停车设备的方案评价验证了该方法的可行性和有效性.     

直觉模糊集Choquet积分在目标威胁估计中的应用

针对威胁估计过程具有一定的不确定性,威胁因素往往又具有一定的相关性问题,将直觉模糊集和模糊积分引入信息融合领域中,提出了基于直觉模糊集Choquet积分的威胁估计方法.首先,利用直觉模糊集理论构建了基于不同威胁因素的直觉模糊估计器,利用隶属度函数和非隶属度函数表示每个威胁估计器的不确定性.其次,利用模糊测度对威胁因素和因素集的重要程度进行建模.再通过Choquet模糊积分完成不同威胁估计器结果的集成,完成对目标威胁程度的估计.最后,以20批空中目标的威胁评估实例,验证了方法的有效性.