基于免疫遗传算法的模糊C-均值聚类

为了克服FCM算法对初值的敏感性,提出了一种基于免疫遗传算法的FCM算法。该算法利用免疫系统原理和遗传算子自适应调整的方法（即免疫遗传算法）来改进FCM算法。实验证明该算法能有效解决未成熟收敛的问题,保证了种群的多样性,使聚类问题最终快速、有效地收敛到全局最优解。     

直觉模糊C-均值聚类算法研究

鉴于直觉模糊集理论作为模糊理论的推广已得到广泛的应用,研究了将模糊C-均值聚类推广为直觉模糊C-均值聚类（IFCM）的途径和方法,分析了现有的几种IFCM算法,并提出了一种基于直觉模糊集的模糊C-均值聚类算法．该算法首先定义了直觉模糊集之间的距离;然后构造了聚类的目标函数;最后给出了聚类算法步骤．将算法用于目标识别,实验结果表明了算法的有效性．     

基于模糊C-均值聚类的TSP演化算法

提出了一种基于FCM聚类的TSP演化算法。该算法以聚类中心为新的结点组成一个简单的TSP问题,用演化算法寻求其最短路径。在最短路径中,对于每一聚类,可寻求其距前面的聚类和后面的聚类最近的两结点之间的最短距离,若其中的结点较多,则再次演化得到其最短路径,若结点较少,则可用Warshall算法可得到最短路径。通过三个阶段的演化可得到较好的结果。     

模糊C-均值聚类算法的改进

针对传统的模糊C-均值算法FCM受初始聚类中心影响而易于收敛到局部极小值的问题,提出了具体的改进方法.初始聚类中心不再随机获取而是通过改进的算法有目的地进行选取,同时采用冗余聚类中心的方法先将大簇分割成多个小类,再按一定条件将相邻的小类合并.实验结果表明,改进后的FCM算法减小了对初始聚类中心的依赖,聚类结果更加精确.     

C-均值聚类算法及在故障诊断中的应用

由于设备故障症状与故障原因之间关系十分复杂,使得传统诊断方法在实际应用中效果不理想。研究采用模糊C-均值聚类算法,将被诊断对象间故障和症状的特征通过建立模糊关系矩阵进行了故障分类,用当前所得的故障征兆群与过去该设备故障征兆结果相对照,找出最相似的结果,从而确定其故障。通过船舶主机轴系诊断的实例,充分证明了该方法的有效性。     

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.     

模糊C-均值算法在直觉模糊数聚类中的应用

提出了直觉模糊数的非监督模糊C-均值聚类算法。该算法首先定义了直觉模糊数之间的距离,其次构造了直觉模糊数聚类问题的目标函数,最后得到了直觉模糊数聚类的模糊C-均值聚类算法,聚类中心初始化方法,以及相关的聚类有效性函数。实验结果表明,该算法是有效的。     

改进的模糊C-均值聚类算法研究

为解决模糊C-均值（FCM）聚类算法对噪声和孤立点数据敏感、样本分布不均衡的问题,提出了具体的改进和提高的方法：改进隶属度函数,以消除孤立点对聚类结果的影响;为每个样本点赋予一个定量的权值,以区分不同的样本点对于知识发现的不同作用,改善噪音和分布不均衡的样本集的聚类结果。实验结果表明该算法具有更好的健壮性和聚类效果。     

改进的模糊C-均值聚类算法

为了克服模糊C-均值（FCM）聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点,提出了一种基于改进量子蚁群的模糊聚类算法。将量子计算原理和蚁群算法相结合来改进FCM算法。初期采用量子遗传算法生成信息素分布,后期利用蚁群算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免聚类陷入局部最优解。实验证明该算法保证了种群的多样性,有较好的全局收敛性,克服了模糊C-均值聚类算法的不足,能有效解决未成熟收敛的问题,使聚类问题最终快速、有效地收敛到全局最优解。     

模糊C-均值聚类算法在动态汽车衡中的应用

为了提高动态汽车衡的测量精度,针对测量数据的信号处理问题,采用小波变换对动态汽车衡测量数据进行数字滤波.小波变换不但能滤除测量数据中的噪声信号,而且能很好地保留信号的突变部分.同时,通过提取5尺度小波系数作为模糊C-均值聚类算法的聚类样本,有效识别出最接近车辆实际质量的有用称重数据,提高了称重精度.试验结果表明,采用小波变换对动态汽车衡测量数据进行阀值滤波,并利用模糊C-均值聚类算法识别有用数据,对提高车辆称重的精度具有良好效果.     

基于遗传算法的模糊聚类分析

模糊C-均值聚类(FCM)应用广泛,但是它容易陷入局部最优,且对初始值很敏感。该文提出了一种基于遗传算法的模糊聚类方法,首先用遗传算法对模糊聚类中聚类中心的个数和聚类中心的选取进行指导,然后利用FCM进行聚类。实验结果表明：该方法可以在一定程度上避免FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,使聚类更合理,效果很好。     

一种改进的基于遗传算法的模糊C-均值算法

把遗传算法搜索的随机性和并行性引入到模糊聚类中,克服了模糊C-均值聚类的局部性和对初始聚类中心的敏感性;该改进算法中采用了适合于模糊聚类的树型编码方案,且在遗传算法中采用了适合于模糊聚类的树型编码方案。同时详细设计了该方法,将该算法引入仓储物害虫的模式识别分类系统中,实验结果表明了该算法的可行性和有效性。     

一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类

针对模糊C均值(FCM)聚类算法,在选取聚类中心点时采用随机选取易使得迭代过程陷入局部最优解,FCM算法自身并不能确定聚类个数需要人为设定,并在数据分类应用时具有了一定误差的问题,提出了一种基于蚁群算法的FCM聚类算法。该算法根据蚁群聚类算法确定模糊聚类个数和FCM算法的初始聚类中心：利用蚁群算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免了聚类陷入局部最优解：仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于聚类学习算法的模糊系统辨识方法

在建立模糊辨识器的一般数学模型后，利用最近邻聚类算法对样本数据进行分组，然后再将每一组数据视为一个数据对对系统进行在线训练辨识，从而使模糊辨识器能较快的收敛于起初系统。     

模糊c-均值算法改进及其对卫星遥感数据聚类的对比

提出的改进的模糊c-均值聚类方法采用基于标准协方差矩阵的Mahalanobis距离,即椭球体聚类方法,这种聚类算法更接近遥感数据散点图的实际情况,从而可以显著提高聚类效果。对北京卫星ASTER数据的聚类分析实验表明,改进的模糊c-均值聚类方法的聚类效果要优于K-均值聚类方法和常规的模糊c-均值聚类方法。     

Fuzzy clustering algorithms based on resolution and their application in image compression

This paper presents an idea of clustering resolution. On the basis of the idea, fuzzy clustering algorithms based on resolution are deduced, which naturally comprise a set of clustering algorithms. Thus, c-means algorithm and fuzzy c-means algorithms are actually special examples in the set. As an application for codebook design in image compression based on vector quantization, fuzzy clustering algorithms based on multiresolution are developed, which are almost prior to conventional algorithms in all aspects.     

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。     

矢量量化的遗传k-均值算法

提出了一种遗传k-均值算法,该算法通过改进标准遗传操作及采用可变变异率,使其在矢量量化应用中表现出很好的性能．实验证明,该算法能够获得质量高于k-均值和模糊k-均值算法的矢量量化码书,为设计全局最优码书提供了新思路。     

用于模糊控制器设计的遗传算法研究

将遗传操作用于模糊规则和控制器参数编码,实现输入变量的合理组合、模糊规则的获取和控制器参数的优化,设计者仅需给出一个运行遗传算法(GA)的个体适应度函数。同时将模拟退火算法(SA)用于优化控制器参数,这种GASA混合优化策略在模糊控制器设计中取得了良好的效果。实例表明了算法的有效性。     

一种快速的模拟退火算法及其在数据聚类中的应用

文中把求解数据聚类问题转换为一个图形分割最优问题,提出一种快速的模拟退火算法。实验结果证明,快速模拟退火算法退火时间短,收敛速度快,把它应用于数据聚类中,可以获得较好的聚类结果。