基于混沌和动态变异蛙跳的模糊聚类算法

针对模糊C-均值FCM(Fuzzy C-Means)聚类算法易陷入局部最优解,对初始值敏感的缺点。提出基于混沌和动态变异蛙跳SFLA(shuffled frog leaping algorithm)的FCM算法。该算法先用混沌的Tent序列初始化青蛙群体以增强群体的多样性,提高初始解的质量;并根据青蛙的适应度方差值选择相应的变异概率。再将改进后的蛙跳算法优化FCM算法,最后求取全局最优。人工数据及经典数据集的仿真结果表明,该算法(CMSFLA-FCM)与SMSFLA-FCM、SFLA-FCM和FCM聚类算法相比,寻优能力更强,聚类效果更优。     

一种基于改进混合蛙跳的KFCM算法

针对核模糊C-均值（KFCM）聚类算法存在易陷入局部极小值,对初始值敏感的缺点。将混合蛙跳算法（shuffled frog leaping algorithm,SFLA）用于KFCM中,但在聚类数较大和维数较高时,聚类效果不理想,为此提出将自适应惯性权重引入混合蛙跳算法的更新策略中,再用改进后的混合蛙跳算法求得最优解作为KFCM算法的初始聚类中心,利用KFCM算法优化初始聚类中心,求得全局最优解,从而有效克服了KFCM算法的缺点。人造数据和经典数据集的实验结果表明,新算法与KFCM和FCM聚类算法相比,寻优能力更强,迭代次数更少,聚类效果更好。     

SFLA-FCM聚类算法在化工过程中的应用

针对化工生产过程的安全性问题,提出基于混合蛙跳(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)的FCM聚类算法。该算法引入寻优能力强的SFLA求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,最后求得全局最优解,从而有效避免了F C M算法易陷入局部最优和对初始值敏感的缺点。将该算法用于化工生产状态数据的聚类分析,实验结果表明,本文算法与F C M聚类算法相比,提高了算法的寻优能力,聚类效果更好;并且能够快速、客观地对化工生产过程的状态进行判别,为其安全运行提供了保障。     

基于细菌觅食的FCM聚类算法

针对FCM聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于细菌觅食的细菌觅食聚类算法。将细菌觅食算法与FCM算法相结合,并以反向学习来初始化细菌种群,增加种群的多样性和代表性,求得的最优解作为FCM算法的初始聚类中心,使FCM算法对初始聚类中心的依赖性降低,同时也降低了陷入局部最优解的可能性,提高了算法的稳定性。实验结果表明,该算法克服了FCM算法稳定性差的缺点,收敛速度更快,具有良好的性能和聚类效果。     

一种改进的混合蛙跳和K均值结合的聚类算法

针对K均值聚类算法存在的对初始值敏感且容易陷入局部最优的缺点,提出一种改进的混合蛙跳算法（SFLA）和K均值相结合的聚类算法。该算法通过混沌搜索优化初始解,变异操作生成新个体,在更新青蛙位置时,设计了一种新的搜索策略,提高了算法寻优能力;根据青蛙群体的适应度方差来确定K均值算法的操作时机,抑制早熟收敛。实验结果表明,改进的算法提高了聚类精度,在全局寻优能力和收敛速度方面具有优势。     

FCM算法用于灰度图像分割的初始化方法的研究

模糊C均值聚类(FCM)算法是一种经典的模糊聚类分析方法,但其算法初始聚类中心集是随机选取的,从而造成算法的性能强烈的依赖聚类中心集的初始化。提出了一种改进的基于多项式求解的FCM(PFCM)算法,该算法基于求解多项式的根来确定数据集初始聚类中心集,很好地解决了数据初始聚类中心集问题,使数据初始聚类中心集代表了数据集类别的特征,在此基础上,采用FCM算法得到聚类中心集的近似最优解。     

基于混沌和动态变异的蛙跳算法

针对混合蛙跳算法SFLA(shuffled frog leaping algorithm)易陷入局部最优、收敛速度慢的问题,提出一种改进的混合蛙跳算法。该算法首先用混沌的Tent序列初始化青蛙群体以增强群体的多样性,提高初始解的质量;再根据每只青蛙的群体适应度方差值选取不同的变异概率,有效增强了SFLA跳出局部最优解的能力。通过对6个经典函数的仿真测试,结果表明,新算法比SFLA和ISFLA1的寻优能力更强,迭代次数更少,解的精度更高。     

一种改进的混合蛙跳和K均值结合的聚类算法

传统K均值聚类(KMC)算法过分依赖初始值的设置,容易陷入局部最优;混合蛙跳算法(SFLA)存在收敛速度和搜索速度较慢、局部和全局信息交流不全面等缺点。针对以上缺点,首先提出一种改进的混合蛙跳算法(MSFLA)。该算法根据粒子群优化和差分进化思想,在青蛙个体变异时,引入上一次移动距离的权重惯性系数和缩放因子,从种群中的最优位置和历史最优位置之间的随机点出发,以子群内的青蛙的平均值和最差位置差值为步长进行青蛙个体的更新操作。再将MSFLA与KMC算法结合提出MSFLA-KMC算法,有效地克服了KMC算法过分依赖初始值设置问题,同时降低了KMC算法陷入局部最优的可能性。实验结果表明,MSFLA具有较强的寻优能力,MSFLA-KMC算法则具有更好的聚类性能。     

带有选择和自适应变异机制的混合蛙跳算法

混合蛙跳算法易陷入局部最优,且收敛速度较慢。为此,提出一种带有选择和自适应变异机制的蛙跳算法。引入线性递减的动态惯性权重修正最差青蛙,按照一定的概率选择适应度值较优的青蛙代替较差青蛙,并对每只青蛙个体以不同概率进行自适应变异。仿真结果表明,该算法可以平衡全局搜索和局部搜索,寻优能力强、迭代次数少,解的精度较高,更适合高维复杂函数的优化。     

一种多进制频移键控信号调制分类的改进算法

对MFSK(Multiple frequency shift keying)号调制分类算法进行了改进和分析.考虑到实际通信中短波衰落的影响,对信号进行了恒包络预处理;选取抗噪能力强的Haar小波提取信号特征;针对无监督聚类算法中FCM算法对初始值敏感、易收敛至局部最优解的缺点,提出了减法聚类和FCM算法相结合的算法求得最佳聚类数;不仅能够保证获得全局最优解,还大大提高了FCM的收敛速率.实际数据测试和仿真验证了改进算法的有效性和可靠性.     

一种基于萤火虫算法的模糊聚类方法

针对模糊C-均值聚类对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于萤火虫算法的模糊聚类方法。该方法结合萤火虫算法良好的全局寻优能力和模糊C-均值算法的较强的局部搜索特性,用萤火虫算法优化搜索FCM的聚类中心,利用FCM进行聚类,有效地克服了模糊C-均值聚类的不足,同时增强了萤火虫算法的局部搜索能力。实验结果表明,该算法具有很好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效地收敛于全局最优解,具有较好的聚类效果。     

改进的粒子群模糊聚类算法

针对传统的模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心较敏感、易陷入局部最优的缺点,将粒子群优化算法和FCM算法相结合,提出一种改进的模糊聚类算法。该算法利用粒子群算法的全局搜索能力代替FCM算法寻找初始聚类中心,使其跳出局部最优,实现模糊聚类。主要从反映数据集分类的类内紧致性程度和类间分离性程度的角度考虑,重新设计适应度函数。实验结果表明,提出的算法在聚类正确率和有效性指标上有更好的效果。     

软硬结合的快速模糊C-均值聚类算法的研究

讨论的是对模糊C-均值聚类方法的改进,在原有的模糊C-均值算法的基础上,提出一种软硬结合的快速模糊C-均值聚类算法。快速模糊C-均值聚类算法是在模糊C-均值聚类算法之前加入一层硬C-均值聚类算法。硬聚类算法能比模糊聚类算法以高得多的速度完成,将硬聚类中心作为模糊聚类中心的迭代初值,从而提高模糊C-均值聚类算法的收敛速度,这对于大量数据的聚类是很有意义的。用数据仿真验证了这种快速模糊C-均值聚类算法比模糊C-均值算法迭代调整过程短,收敛速度快,聚类效果好。     

基于SSCL的模糊C均值图像分类方法

针对传统模糊C均值聚类方法对噪声敏感和过分依赖于初始聚类中心的缺点,提出基于SSCL的模糊C均值图像分类的自适应算法。该算法首先通过SSCL获得初始类别数和类别中心,然后作为模糊C均值聚类的输入,自动对图像进行分割,并对图像分割结果利用空间信息进行后处理。实验结果表明该方法较好地解决了FCM算法中的初始化和噪声敏感问题,具有较好的分类结果。     

基于改进的粒子群优化的模糊C-均值聚类算法

利用粒子群优化（PSO）算法全局寻优的特点,很大程度上避免了模糊C-均值聚类（FCM）算法对初值敏感、易陷入局部收敛的缺陷.利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为PSO算法初始聚类中心的参考,提出一种新的模糊C-均值聚类算法Improved PSO FCM.实验结果表明,论文算法提高了FCM的搜索能力,聚类更为准确,效率更高.     

基于模糊C均值的改进人工蜂群聚类算法*

传统的模糊C-均值聚类算法存在对初始聚类中心选择与噪声数据敏感,容易使目标函数陷入局部最优的问题以及标准人工蜂群算法局部搜索能力及开发能力不强的缺点,针对这个问题,引进差分进化的思想改进人工蜂群算法并对跟随蜂的搜索行为进行更准确的描述,结合模糊C-均值聚类算法具有收敛速度快、易于实现且局部搜索能力较强的优点,提出一种基于模糊C-均值的改进人工蜂群聚类算法以提高聚类的性能。实验结果表明：该算法相对于传统FCM聚类算法,准确率和抗噪性有所提高,聚类的效果更好。     

模糊C均值聚类图像分割的改进遗传算法研究

基于模糊C均值（FCM）聚类算法,并利用遗传算法全局随机搜索的特点,提出了一种图像分割的改进遗传算法。该算法首先采用一种初值化算法确定合适的遗传算法的初始搜索范围,然后对遗传算法中的编码方式、交叉算子、变异算子等参数进行了一些适当改进,进而给出了该算法的理论推导和算法的具体实现步骤。该算法除了解决模糊C均值聚类算法在医学图像分割中容易陷入局部最优解的问题,而且采用的初值化算法比标准的遗传模糊C均值聚类算法能确定更合适的遗传算法的初始搜索范围,从而加速了遗传算法的收敛过程。实验表明,该方法相对于标准的遗传模糊C均值聚类算法,效果要好得多。     

基于GASA-FCM混合聚类与霍夫变换的欠定混合矩阵估计

针对模糊C-均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)算法在欠定混合矩阵估计中精度低、鲁棒性差的缺点,提出一种基于遗传模拟退火优化FCM(GASA-FCM)混合聚类和霍夫变换的欠定混合矩阵估计算法。该算法首先结合了模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SA)全局搜索、高精度的优点和遗传算法(genetic algorithm,GA)强大的空间搜索能力,将经遗传模拟退火算法得到的聚类中心点赋给FCM,避免了初值选择的随机性。再利用霍夫变换对聚类得到的每一类数据的中心进行修正,提高混合矩阵的估计精度。实验结果表明,提出的算法明显改善了算法的稳定性和混合矩阵估计精度,具有一定的有效性和可行性。