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。     

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.     

基于粒子群优化的模糊C一均值聚类算法研究

针对用模糊C-均值聚类算法选择初始聚类中心敏感及模糊加权指数m对模糊C-均值聚类算法的聚类性能影响较大等问题,利用粒子群优化算法的全局寻优能力强及收敛速度较快的特点,结合模糊C-均值算法提出一种新的模糊聚类算法;采用了一种简单有效的粒子编码方法,将初始聚类中心和模糊加权指数m同时进行粒子群优化搜索,在得到最优适应度的同时,m也收敛到一个稳定的最优解,从而有效地解决了上述问题。算法在人工合成数据集和多个UCI数据集上都取得了较好的效果。     

一种基于粒子群优化的可能性C均值聚类改进方法

提出了一种基于拉子群优化的可能性c均值(Possibilistic Gmeans, PCM)聚类改进方法。该方法首先通过 改进PCM算法的目标函数来计算数据模式的隶属度矩阵和聚类中心完成粒子编码,从而降低算法对初始中心的敏 感,提高聚类的精度;其次,通过粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法对编码进行优化,以有效地克服 PCM聚类算法容易导致聚类一致性和陷入局部最优解的缺点,减少算法的迭代次数。通过人造数据集和UCI数据 集上的实验,表明该算法在计算复杂度、聚类精度和全局寻优能力方面表现得较为突出。     

基于GA优化QPSO算法的文本聚类

针对量子行为粒子群优化算法中粒子搜索的盲目性以及初始聚类中心的选取对聚类结果的影响问题,提出了一种基于GA优化的QPSO聚类算法.该算法首先利用GA稳健的全局优化性能进行快速的粗略聚类,然后用GA的聚类结果初始化QPSO算法,以降低粒子群搜索的盲目性,从而提高QPSO算法的搜索效率.通过在Reuter-21578真实的文本数据集上实验,该算法在Fmeasure评价标准上获得了较高的查准率和查全率,从而验证了该聚类算法的有效性和可行性,可以在文本聚类领域推广应用.     

基于改进FCM聚类的BT-SVM多类分类算法

针对二叉树支持向量机在多类分类问题上存在的不足,利用粒子群算法对模糊C均值聚类算法进行了改进,在此基础上,结合二又树支持向量机,构建了偏二叉树多类分类算法.该方法在二叉树各节点处根据聚类中心所对应的样本构造学习样本集和最优分类超平面,保障了聚类精度,有效地提高了测试正确率.实验表明,本文提出BT-SVM多类分类算法的测试正确率要高于同类多类分类算法.     

一种量子行为粒子群优化动态聚类算法*

为了改善量子行为粒子群优化算法的收敛性能,避免粒子早熟问题,提出了一种基于完全学习策略的量子行为粒子群优化算法。由此设计了一种新的数据聚类算法,新的聚类算法通过特殊的粒子编码方式在聚类过程中能够自动确定最佳的聚类数目。在五个测试数据集上与其他两种动态聚类算法进行聚类实验比较,实验结果表明,基于完全学习策略的量子行为粒子群优化动态聚类算法能够获得较好的聚类结果,有着良好的应用前景。     

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.     

融合自控粒子群和免疫进化的入侵数据分类

在对基于异常的入侵检测进行训练时,缺少一个实时有效的训练集,提出了一种融合自控粒子群和免疫进化的入侵数据分类方法,对网络数据进行聚类分析,生成可靠的训练数据。粒子群模糊C均值聚类算法需要提前确定聚类数目,这在网络数据分析处理中是很难把握的,引入自控粒子群的方法根据迭代演算情况自动调节不同聚类数目的粒子群规模,使数据最后聚合在一个数目最优的聚类集中,同时为了克服陷入局部最优的问题,引入免疫进化机制,使部分粒子在当前最优指导下进行合理变异和替换,跳出局部最优解。     

一种新的基于粒子群和模拟退火的聚类算法

提出了一种新的基于粒子群和模拟退火的聚类算法。每个粒子作为聚类问题的一个可行解组成粒子群,粒子的位置由聚类中心向量表示。为避免粒子群陷入局部最优解,结合聚类问题的实际特点,提出了利用模拟退火的概率突跳性的两个解决方案。实验结果表明,新算法增强了全空间的搜索能力,性能优于粒子群算法和传统的K-means算法,具有较好的收敛性,是一种有效的聚类算法。     

结合粒子滤波和局部优化方法的人体运动跟踪

提出一种将粒子滤波和局部优化相结合的算法框架，用于解决多关节人体运动跟踪问题．由于高维空间中无法进行密集采样，因此普通的粒子滤波方法对于人体运动估计存在困难．在粒子滤波过程中引入局部优化方法来减少样本个数：一方面，对每个样本进行局部优化得到更加匹配的状态；另一方面，优化后的结果被用来指导下一时刻采样函数的生成．实验结果表明，该疗法能够以较少的样本完成三维人体运动跟踪任务．     

利用FCM求解最佳聚类数的算法

利用FCM求解最佳聚类数的算法中,每次应用FCM算法都要重新初始化类中心,而FCM算法对初始类中心敏感,这样使得利用FCM求解最佳聚类数的算法很不稳定。对该算法进行了改进,提出了一个合并函数,使得（c－1）类的类中心依赖于类的类中心。仿真实验表明：新的算法稳定性好,且运算速度明显比旧的算法要快。     

Local fuzzy PCA based GMM with dimension reduction on speaker identification

To reduce the high dimensionality required for training of feature vectors in speaker identification, we propose an efficient GMM based on local PCA with fuzzy clustering. The proposed method firstly partitions the data space into several disjoint clusters by fuzzy clustering, and then performs PCA using the fuzzy covariance matrix on each cluster. Finally, the GMM for speaker is obtained from the transformed feature vectors with reduced dimension in each cluster. Compared to the conventional GMM with diagonal covariance matrix, the proposed method shows faster result with less storage maintaining same performance.     

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K-均值聚类的彩色图像质量评价及优化

针对彩色图像质量无法实时评价及优化的问题,提出了基于K-均值聚类的彩色图像质量评价及优化算法。首先利用K-均值聚类的方式构建样本数据集;然后通过待评价图像与聚类数据集之间的相似性来构建特征集;之后再将待优化图像与聚类数据集之间进行融合,对融合后的矩阵进行PCA变换实现了图像质量的优化;通过实验证明,所提评价算法与人眼主观视觉具有较好的一致性;同时,还能通过评价结果实现图像质量的自适应优化。     

基于模糊相似度的RPCL文本聚类算法

文本聚类过程中,存在着文本数据空间维数巨大,聚类的数目不能直接确定等问题。为此,有专家学者提出了次胜者受罚的竞争学习(Rival Penalized Competitive Learning)算法,简称RPCL算法。该算法在一定程度上,解决了聚类的数目的确定问题。但是,该算法只适合做低维数据的聚类,对于高维数据聚类效果极差。该文提出了一种改进的RPCL算法,该方法不再采用欧氏距离去计算相似度,而是采用模糊相似度的方法,通过实验表明,改进的RPCL算法在聚类效果上好于经典的RPCL算法。