基于蚁群及空间邻域信息的FCM图像分割方法

针对模糊C均值(FCM)聚类算法聚类个数难以确定、搜索过程易陷入局部最优的缺陷,把蚁群算法与改进的FCM聚类算法相结合,提出了一种基于蚁群算法的带有空间邻域信息的模糊C均值聚类图像分割算法.首先利用分水岭算法对图像进行初始分割,然后利用蚁群算法寻优,求得聚类中心和聚类个数,将其作为模糊C均值聚类的初始聚类中心和聚类个数进行模糊聚类.实验结果表明:由于聚类样本数量显著减少,很大程度上提高了聚类速度和抗噪能力,增强了算法的鲁棒性.     

改进的FCM聚类医学超声图像分割算法

为解决模糊C均值聚类算法在进行医学超声图像分割时聚类数目及初始聚类中心选取的问题,提出一种改进的模糊C均值聚类医学超声图像分割算法。算法根据医学超声图像的特点,首先将医学超声图像变换到灰度特征空间,然后根据医学超声图像的直方图特征峰值数目设置聚类数目,并将特征峰值设为聚类中心。最后,在灰度特征空间对医学超声图像进行病灶区域分割。仿真实验结果表明,算法能够准确、快速地分割出医学超声图像中的病灶区域。     

显著信息引导的直觉空间模糊聚类图像分割

为克服直觉模糊C-均值(IFCM)聚类算法应用于图像分割时,易受噪声影响,且对聚类中心初始值敏感的缺陷,给出显著信息引导的直觉空间模糊聚类图像分割方法。使用图像的显著信息初始化聚类中心,能够很大程度地防止算法陷入局部最优;将改进的融合局部空间信息的模糊因子引入到IFCM聚类算法中,可提升算法的抗噪性能。实验结果表明所给方法能在多种含噪声图像上得到较好的分割效果。     

一种改进的模糊C均值聚类算法

针对模糊C均值(FCM)聚类算法中,聚类效果往往受到聚类数目和初始聚类中心的影响这一问题,提出了基于平均信息熵确定聚类数目的方法,并采用密度函数法来获得初始聚类中心.实验结果表明,改进后的算法较好地解决了初值问题,与随机初始化方法相比,迭代次数少,收敛速度快.     

基于融合进化算法的用户日负荷曲线聚类分析

负荷分类对电网调度、负荷预测、用户用电行为分析等具有重要意义.针对传统负荷分类算法易陷入局部最优解而无法确定最优初始聚类中心,导致分类结果不准确问题,提出一种融合进化算法优化模糊C均值(FCM)的负荷聚类算法.首先使用重心Lagrange插值法填充负荷曲线缺失点,其次利用线性函数将不同行业负荷曲线归一化,最后结合遗传算法全局搜索效率高以及模拟退火算法计算时间短的特点优化FCM进行负荷聚类,弥补了传统FCM易陷入局部最优解的问题.算例表明：所提算法聚类中心距离较远,用户日负荷曲线分类结果较准确;相较于传统FCM不易陷入局部最优解,且具有一定的鲁棒性.     

一种基于改进PSO和FCM的图像分割算法

在模糊C-均值聚类算法的基础上,提出了基于改进粒子群和模糊C-均值聚类的混合图像分割算法.该算法利用改进粒子群算法优化模糊C-均值的目标函数,同时引入聚类有效性指标,通过迭代更新搜索到合理的分割类别数和聚类中心实现自动确定图像分割最佳类别数,并根据最佳类别数确定最优聚类中心的选取,最终实现图像的自适应分割.实验结果表明...     

一种基于改进聚类算法的模糊模型辨识

传统建模方法对于建立精确的存在多变量、强耦合、大时滞以及不确定性的非线性系统模型无能为力,从而难于精确表达复杂系统及实施整体优化控制.针对传统模糊C-均值聚类算法对初始值敏感及无法确定最优规则数的缺陷,提出了一种基于改进聚类算法的模糊辨识方法.它通过减法聚类和有效性函数确定初始聚类中心,然后采用一种全局模糊C-均值聚类算法寻找出最终聚类中心,并利用最近临域法确定合适的区域半径,最后通过递推最小二乘法建立系统的T-S模糊模型,对电阻炉温度系统进行仿真,说明本文所述方法的有效性.     

基于粒子群优化分段聚合近似的负荷分类

针对分段聚合近似算法存在对数据分段数目敏感以及需要人为确定压缩比的不足,提出一种基于粒子群优化分段聚合近似的负荷分类方法.利用加速粒子群算法优化分段聚合近似压缩比,获得负荷曲线拟合误差最小时所对应的压缩比,在此基础上通过模糊C均值聚类算法对分段聚合近似曲线进行划分.将所提出的负荷分类法用于辽宁某地电力负荷数据分类中,结果表明,所提方法要优于传统分段聚合近似分类方法.     

基于模糊C均值聚类和减法聚类结合的图像分割

针对模糊C均值聚类算法（FCM）聚类过程中,初始聚类中心通过随机产生、类别数的确定通过预定义的方式实现的问题,利用减法聚类（SCM）以及聚类有效性函数,实现对FCM聚类过程的聚类中心和聚类类别数自动进行设定,实现了数据的自适应聚类,并将其应用到了CT图像的自动分割中。实验结果表明,该方法是有效的。     

基于信息熵的异常检测算法

针对K-means异常检测算法检测性能低的问题,提出了一种结合信息熵与改进K-means算法的异常检测算法。该算法均匀地选出密度大于数据集平均密度的数据对象作为初始聚类中心,避免了初始中心的随机选择。在此基础上,引入了信息熵确定属性权重的方法来计算簇中数据点与该簇聚类中心的加权欧氏距离,通过对比簇中数据点的加权欧氏距离与该簇中所有数据点的平均加权欧氏距离来进行异常检测。实验表明,改进算法具有更高的检测率和更低的误检率,应用于电力负荷数据时检测率达到了90. 5%,能够有效地检测出异常的负荷数据。     

基于蚁群算法的模糊C均值聚类医学图像分割

在医学图像分割研究中,针对模糊C均值(FCM)聚类算法聚类个数难于确定、搜索过程容易陷入局部最优的缺陷,把蚁群算法与FCM聚类算法有机结合,提出了一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类图像分割算法. 该算法首先利用蚁群算法全局性和鲁棒性的优点,得到聚类中心和聚类个数,再将其作为模糊C均值聚类的初始聚类中心和聚类个数,弥补了传统FCM聚类算法的不足,得到了较好的分割效果. 实例分析证明了算法的有效性和实用性.     

基于蚁群算法的模糊C均值聚类医学图像分割

在医学图像分割研究中,针对模糊C均值（FCM）聚类算法聚类个数难于确定、搜索过程容易陷入局部最优的缺陷,把蚁群算法与FCM聚类算法有机结合,提出了一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类图像分割算法.该算法首先利用蚁群算法全局性和鲁棒性的优点,得到聚类中心和聚类个数,再将其作为模糊C均值聚类的初始聚类中心和聚类个数,弥补了传统FCM聚类算法的不足,得到了较好的分割效果.实例分析证明了算法的有效性和实用性.     

改进的初始中心与隶属度函数的模糊C-均值算法

针对模糊C-均值(FCM)算法对初始中心敏感的缺点,通过选取离均值最远的点作为初始聚类中心的方法,提出了一种基于均值距离的初始中心选取算法,同时由于远离各类聚类中心的野值样本会影响迭代结果,通过改变隶属度函数来克服这种缺陷.然后选取有代表性的样本作为实验数据集进行实验,通过实验得出,与传统的FCM算法比较,改进的FCM...     

基于模糊C均值聚类算法的区域用电特征分析

某区域内电力用户的用电行为往往会影响该区域电力公司的负荷调度以及分时电价等重要问题的决策.为使得这些决策更符合该区域的实际情况,必须对该区域的用电特征进行分析.针对这一问题,提出了一种基于聚类算法的区域用电特征分析方法.采用模糊C均值算法并结合K-means算法,按照某区域的电力用户分布情况,将数据样本聚类为居民区电力用户、商业区电力用户和工业区电力用户3个类簇,并结合该地区实际用电情况,对得到的类簇负荷曲线进行了分析,得出了该区域不同类型电力用户的用电特征.     

FCM聚类算法的改进

模糊C均值（FCM）算法广泛地应用于模式识别、图像分割等领域。根据FCM算法存在对初始解敏感且迭代过程中计算量大的问题,本文提出了一种改进的算法：先通过精简数据集,减少算法迭代的时间;再使用密度函数法得到FCM算法的初始聚类中心,以减少FCM算法收敛所需的迭代次数。实验结果表明,改进后的算法较好地解决了类中心的初值化问题,提高了算法的收敛速度和运行效率。     

基于改进模糊均值聚类算法的遥感图像聚类

由于传统模糊C均值聚类算法存在缺陷,该文给出了一种结合加权模糊C均值聚类与聚类有效性指数的算法.利用数据点的密度大小作为权值,借助数据本身的分布特性,该方法不仅在一定程度上克服了模糊均值算法的缺陷——有对数据集进行等划分的趋势,而且具有良好的收敛性.     

一类基于贝叶斯信息准则的k均值聚类算法

典型k-均值算法中的聚类数k必须是事先给定的确定值,然而,实际应用中k很难被精确地确定。同时该算法对初始聚类中心的依赖性而导致聚类结果可能陷入局部极小,使得该算法对一些实际问题无效。采用基于密度聚类算法(DBSCAN),在筛选局部代表点时结合贝叶斯信息准则(BIC),得到少量精准反映局部数据分布的BIC核心点。然后,以BIC核心点为初始聚类中心,BIC核心点数量为类别数,对全局数据进行k-均值聚类。实验结果表明,优化的k-均值算法是一种有效可行的聚类算法。     

基于改进FCM聚类的窃电行为检测

窃电行为检测的主要目的 在于发现窃电用户,降低电力系统运营成本.在此背景下,提出基于改进模糊C均值聚类的窃电行为检测模型,包括因子分析、基于改进模糊C均值聚类的局部离群因子计算、ROC曲线模型评价与调参及最佳检测阈值选取等模块,适用于无大量已知窃电用户样本的情况.首先,通过因子分析对用户用电特征(包括用电负荷数据和电能表异常事件)进行维度规约,提升模型检测效率.再利用遗传模拟退火算法对模糊C均值聚类算法进行改进,对用户用电特征进行检测.最后与现有成熟算法进行比较,验证该模型对窃电行为具有较高的检测准确度.检测模型可输出所有被测用户用电行为离群度得分和窃电概率排序,利用该文检测模型的输出,能够以较高精度检测出窃电行为用户,根据结果进行现场稽查,可提升反窃电工作效率.     

自适应的模糊C均值聚类算法

针对模糊C均值聚类算法对聚类数预先不可知的缺陷,提出了自适应的模糊C均值聚类算法,该算法利用已有的有效性函数自动确定聚类数目,继而进行模糊聚类,实验表明,该方法无须人工的干预,并且具有良好的有效性和可行性．     

一种快速全局中心模糊聚类方法

针对模糊C均值算法对初始中心敏感、容易陷入局部最优解,且算法迭代速度慢等问题,依据模糊聚类的全局中心理论,建立了一种快速全局中心模糊聚类系统模型,并给出了相关理论分析和算法流程。该模型通过DKC值方案对各数据成员进行密集度分析来确定初始质心,并结合AM度量提出自定义寻优函数,依据该函数在算法运行的每一个阶段来逐一动态增加聚类中心,直至算法收敛。通过实验对比和验证,该过程降低了随机选取聚类中心对聚类结果的影响,跳出局部最优解,减少计算量,具有更高的聚类精度和更快的收敛速度。