基于模糊聚类的网架结构有限元模型修正

为准确地评估网架结构的健康状况,针对网架结构的损伤特点,提出了一种基于模糊模式识别理论的有限元模型修正方法。首先引入节点固结系数的概念,由节点固结系数表示空间网架结构的单元刚度矩阵,建立了结构的动力方程。再根据结构的动力特性建立了标准模糊集合,通过模糊模式识别方法对结构的有限元模型进行修正。最后对一个二层空间平板网架结构进行了数值仿真分析,结果表明,该方法能有效地修正结构的有限元模型,在工程应用中具有一定的实用价值。     

武汉游泳馆屋顶网架结构雪荷载模糊模式识别

以武汉体育中心游泳馆屋顶网架结构为工程背景,设计了网架结构安全预警系统中的积雪自动报警子系统.该系统通过在网架结构易积雪的天窗处布置应变传感器采集应变信息,采用模糊模式识别理论,实时自动识别作用在网架结构天窗处的积雪厚度,及时告知用户,达到对该网架结构的积雪厚度进行安全预警的目的.     

材料切削加工性的模糊聚类与模糊模式识别

材料切削加工性是一个模糊概念,而且材料切削加工性主要受其物理-力学性能的影响.将常用材料的物理-力学性能作为样本特征,应用模糊数学理论,由计算机辅助进行模糊聚类分析,以建立群体模式,即可对未知切削性能的新材料进行模糊模式识别.此法将材料切削加工性的识别建立在数值分析的基础上,可部份替代切削试验,因此是一种实用和经济的方法.本文对材料切削性能的模糊聚类和模糊模式识别进行了详细讨论.     

基于粒子群优化模糊核聚类的电梯群交通模式识别

为了改善电梯群控系统的性能,使电梯群节能并高效运行,针对不同的交通模式采用合理的调度算法对电梯群进行优化调度,提出一种基于粒子群(PSO)的模糊核聚类算法(KFCM)的电梯交通流模式识别方法．利用基于梯度下降的粒子群优化算法代替KFCM算法的迭代过程,可使算法具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力,并降低了KFCM算法对初始值的敏感度．利用核方法将低维特征空间的样本映射到高维特征空间,增加对样本特征的优化,并使样本特征在高维特征空间线性可分,更加容易聚类．采用在某办公楼采集的电梯交通流数据作为测试样本,仿真结果表明,与FCM聚类算法相比,该算法具有良好的性能指标,对电梯交通流的聚类效果更准确．     

基于遗传算法的动态模糊聚类基于遗传算法的动态模糊聚类

提出了一种基于遗传算法的动态模糊聚类方法。通过计算样本之间的模糊相似性,不失真地反映它们之间的内在关联。同时将样本之间的模糊相似性映射到样本之间的欧氏距离,即将高维样本映射到二维平面。利用遗传算法不断优化两者之间的映射,使样本之间的欧氏距离逐步趋近于其模糊相似性,实现动态模糊聚类。克服了聚类有效性对样本分布的依赖性;同时,增加了聚类的灵活性和可视化。该方法在性能上较经典的模糊聚类算法有一定改进,具有较好的聚类效果和较快的收敛速度。仿真实验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

基于模糊理论的结构损伤模式识别

提出一种分步识别结构损伤模式的方法,首先根据结构损伤识别的特点,利用小波包分解原理,获得基于响应信号能量的损伤特征向量,然后利用神经网络确定损伤模糊集隶属度函数,通过模糊模式识别方法对结构损伤模式进行识别,最后对桥梁Benchmark模型进行试验验证.结果表明,该方法能较准确地识别结构的损伤模式,在工程应用中具有一定的实用价值.     

基于聚类算法的C-R模糊模型结构辨识

工业过程中多数系统呈现出非线性、时变性和多模态性等特征,往往难于用机理建模的方法建立它的模型,因此利用系统的输入和输出数据进行非机理建模是非常有意义的。对C-R模糊模型进行了改进,应用关系度聚类算法在线辨识出系统的模态,即系统C-R模型的模糊子空间的数目,提出了C-R模糊模型的聚类建模方法,仿真结果表明了该算法的有效性,节省了运算时间,简化了运算过程。     

基于模糊聚类建立模糊模型的新方法

为了实现自动建立Mamdani模糊模型,提出了一种基于局部数据密度的新方法.该方法采用局部近似隶属函数的模糊聚类算法对数据进行学习,从而挖掘出潜在的模糊规则集和隶属函数的参数,实现自动建立Mamdani模糊模型.在聚类时,不需要事先指定类的数目,确定类中心的同时能自动识别噪声,因此在建模时不需要做额外的去噪声处理.使用该方法对交通信息预测进行了仿真实验,结果表明本文提出的模糊建模方法行之有效.     

基于模糊聚类的Web用户聚类方法与实现

提出了一种基于传递闭包的模糊聚类方法,并应用于Web日志聚类中,实验结果表明,该算法能够有效实现Web用户聚类,并且能够避免陷入局部最优解。最后与模糊C均值算法进行比较,并讨论了算法的运行时间和错分率。     

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.     

结合FCS的多视图模糊聚类算法

多视图模糊聚类综合了数据的不同表示,虽然能够产生更全面、宏观的聚类结果,但是容易受到噪声干扰。为了提高抵抗噪声的能力,提出了一种多视图模糊聚类算法。该算法同时继承了多视图聚类和模糊紧致性分离性聚类算法的优点,能够根据不同视图的重要性协同聚类,同时增强算法的鲁棒性。为了验证算法的有效性,选取4个多视图数据集进行了实验。实验结果表明,该算法不仅能够获得较高的聚类准确率,而且能有效地降低噪声数据对聚类结果的影响。     

应用聚类和模糊神经网络设计模糊系统

基于聚类技术和一类模糊神经网络提出一种设计模糊系统的混合方法,通过一个无监督的聚类算法自组织地确定模糊规则的数目及生成一个初始的模糊规则库,构建一类模糊神经网络,通过调整网络的权值,使规则库中的参数更加准确,并以函数逼近问题为例验证了该方法的有效性。     

目标识别的极指数栅格方法

在极对数坐标下常常通过傅立叶变换得到目标的轮廓不变量来识别目标,提取的特征量多且花费的时间长,因此提出了一种新的目标识别的极指数栅格方法,该方法首先将直角坐标中的目标映射到极对数坐标下,把包围变换中心的目标轮廓变换成一维目标曲线,然后提取曲线的结构特征,包括目标的跨度、目标曲线面积比率和目标曲线分布状况,这些结构特征具有旋转、缩放、平移不变性,用BP网络对3个二维目标进行学习和识别,实验证明,利用结构特征进行识别得到了较好的识别效果,并且花费的时间少,但是本方法仅适用于没有滚动和扭动的单个运动目标识别。     

基于粒子群优化-模糊聚类的说话人识别

基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)提出一种说话人识别算法-三粒子模糊C均值聚类算法.利用3个子群体,每个子群体由规模较小的3个粒子构成,寻求最佳说话人模型.在每次迭代中每个子群体按先后顺序执行PSO算法中的速度更新、位置更新操作和标准FCM算法,对说话人的训练语音数据进行粒子群优化-模糊的软聚类分析,得到聚类中心的最优解,作为该说话人的语音模型.此算法可避免粒子陷入局部最优聚类中心,较准确地记录和估计每个聚类中心的最佳移动方向和历史路径,从而使聚类中心向全局最优解靠近.实验表明,本算法始终稳定地取得优于LBG算法、FCM算法和FRLVQ-FVQ算法的说话人识别性能,对初始聚类中心依赖度低,可有效降低误识率.     

遗传算法-模糊聚类动态模糊神经网络辨识

针对非线性系统辨识特点,在剖析具有递归环节的T-S模糊神经网络结构的同时,提出了一种新型的3步设计优化方案,即非线性区域的线性划分、离线训练和在线辨识.将融合了模糊c-mean聚类(GA-FCM)(称为双群体并行聚类)算法引入到RTSFNN中,对非线性系统的输入输出空间进行聚类(线性划分),再在每个线性区域上建立ARMAX模型;利用GA实数编码,同时优化前件隶属函数的中心和宽度、递归增益及后件参数;在线时利用FCM在线分析输入数据特征,确定是否对现有划分进行改动,并利用GA迭代一定代数优化其他参数,直到误差满足要求为止.通过对非线性动态系统的辨识仿真,验证了所提出方法在训练时的寻优速度、训练误差及校验误差指标上均有很大优势.     

模糊逻辑和谱聚类的字符图像分割

为了从复杂背景中有效分离出字符图像,提出了一种基于模糊逻辑的谱聚类字符图像分割方法.利用最大信息熵准则获得模糊函数的参数,将原始图像模糊化;在模糊后的图像上建立像素间的相似矩阵,文本图像的纹理、灰度及像素间的距离是定义相似函数的依据,计算相似矩阵最小特征值对应的特征向量,并对其聚类划分;利用分类后的特征向量对相似矩阵进行划分,进而实现原图像的分割.实验结果表明:本文方法优于一般的阈值化分割方法,能够有效处理背景复杂的自然场景文本图像.     

基于网格和密度的聚类神经网络结构优化

针对聚类神经网络初始权值与样本分类数的设定问题,提出一种基于网格和密度的聚类神经网络结构优化算法.以网格和密度为工具提取聚类样本的聚类中心,并由此确定样本分类数,从而对聚类神经网络结构进行优化,可以有效地提高神经网络的聚类效果,缩短样本聚类时间.     

Map building for dynamic environments using grid vectors

This paper addresses the problem of creating a geometric map with a mobile robot in a dynamic indoor environment.To form an accurate model of the environment,we present a novel map representation calle...     

一种基于动态局部密度和聚类结构的聚类算法

为提高逆k最近邻在度量局部密度时的区分度,提出动态逆k最近邻概念.利用泊松概率密度函数拟合逆k最近邻分布,并计算累积动态逆k最近邻局部密度;基于动态局部密度对数据对象进行排序,利用逆k最近邻域扩展算法生成聚类结构;依据动态局部密度和欧式距离设计聚类决策图,根据决策图找出聚类结构中的类间间断点,利用间断点将聚类结构直接划...