Robust intelligent PCA‐based face recognition framework using GNP‐fuzzy data mining

Traditional principal component analysis (PCA) based face recognition algorithms have a low recognition accuracy due to the influence of noise and illumination changes. This paper proposes a robust, intelligent PCA‐based face recognition framework in the complicated illumination database when using multiple training images per person (MTIP‐CID). There are mainly two improvements in the proposed method. One is that a face‐recognition‐oriented genetic‐based clustering algorithm is introduced to reduce the influence of a large number of classes on the classification accuracy in the MTIP‐CID. The other is that a classifier based on fuzzy class association rules (FCARs) is applied to mine the inherent relationships between eigenfaces and to improve the robustness of PCA‐based face recognition in noisy environments. Experimental results on the extended Yale‐B database demonstrate that the proposed framework performs better and is more robust against noise compared with other traditional face recognition algorithms, i.e. linear discriminant analysis (LDA) and local binary patterns (LBPs). © 2013 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

基于PCA/ICA的人脸特征提取新方法

人脸自动识别方法已成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点,人脸特征提取是人脸识别技术的关键。首先介绍了人脸图像的预处理过程,PCA和ICA算法的原理,针对PCA和ICA算法本身优缺点,提出一种新的基于PCA/ICA的人脸特征提取方法,最后采用最近邻分类器,对ORL人脸库进行分类识别。实验证明,改进的方法优于PCA算法和ICA算法。     

基于Grassmann流形的谱聚类分析算法

在标准谱聚类分析算法中,基于欧氏空间的度量不能完全反映数据集合复杂的空间分布特性,导致聚类结果不够准确。而使用流形空间能够更准确的描述数据之间的几何结构关系。在基于规范化拉普拉斯矩阵的谱聚类算法基础上,研究Grassmann流形的光滑曲面的空间表达方式,应用适合度量数据点之间距离的特性,提出基于Grassmann距离度量的改进的谱聚类分析算法,在流形空间上分析待聚类数据点之间的相似性。实验结果表明,该算法不仅能够对分布在相同或不同子空间上的数据进行有效聚类,而且能够对具有复杂几何结构的数据集合进行分析,在流形空间上进行有效聚类。     

基于欧氏动态时间弯曲距离与熵权法的负荷曲线聚类方法

为了改善目前负荷建模中聚类方法相似度衡量不准确及聚类结果质量较差的问题,综合运用k-means及熵权法原理,提出一种基于欧氏距离与动态时间弯曲距离的日负荷曲线聚类方法。首先,采用欧氏距离与动态时间弯曲距离分别衡量日负荷曲线的整体分布特性、局部动态特性与整体动态特性。然后,引入熵权法自适应配置3种特性的权重系数。最后,采用k-means聚类算法,以所提相似度衡量方法为依据,对用电日负荷曲线进行聚类。算例对某省区电网典型用户的日负荷曲线展开聚类分析,结果表明所提方法相似度衡量指标合理,且在聚类质量、鲁棒性等方面具有一定的优越性,可以真实反映该地区的用户用电特性,满足在线负荷建模的应用需求。     

基于K-Means聚类算法的改进

本文基于传统的K-means聚类方法提出来一种基于密度的改进K-means聚类方法。改进后的方法,首先选取数据集中密度最大的点作为第一个聚类中心点,以此为基准,选取离此点最远的点作为第二个初始聚类中心,再在剩余的点中找出离这两个初始点距离最远的点作为第三个聚类中心,以此类推,直到找到所需的K个点,之后再根据K-means算法迭代更新聚类中心,直到收敛或达到设定的迭代次数为止。实验结果表明,本文提出的方法与传统K-means方法相比准确率及稳定性方面均有所提高,可以作为聚类研究的一个新的思路。     

改进相似度的模糊聚类算法在光伏阵列短期功率预测中的应用

提出一种基于改进相似度的模糊聚类算法的光伏阵列短期功率预测方法,通过通径分析得到气象因子对光伏阵列日发电功率的影响权重。根据各个因子的权重自定义综合了加权相似系数和加权距离系数的统计量-相似度,建立模糊相似矩阵将历史日样本划分为若干类。然后通过分类识别获得与预测日最相似的一类历史日样本集,将其与预测日的气象因素作为预测模型的输入样本建立BP神经网络发电预测模型,并利用差分进化算法对构建的BP神经网络的参数进行了全局寻优。以实际数据对所提模型进行了验证,并与传统的基于相似日选取的光伏功率预测模型进行了对比,结果表明该模型具有更高的预测精度,有利于光伏发电系统并网运行和电网安全经济调度。     

考虑双尺度相似性的负荷曲线集成谱聚类算法

负荷聚类可以依据形态特性差异对负荷曲线进行归类,实现用户用能行为规律分析,为需求侧响应、电网客户服务等提供重要的决策信息。文中提出一种考虑双尺度相似性的负荷曲线集成谱聚类算法。首先,为了克服欧氏距离在负荷特性相似程度度量上的局限,基于负荷差分向量的余弦距离实现负荷形态变化的相似性度量,提出一种双尺度相似性度量方式;然后,基于双尺度相似性与谱聚类算法,建立差异化基聚类模型;最后,依据聚类评价指标自适应计算基聚类模型权重,以加权一致性矩阵与谱聚类实现聚类集成。算例结果证明,所提方法可有效挖掘负荷形态特性差异,在不同数据集中性能表现稳定,具有显著的聚类有效性和鲁棒性。     

一种新的基于粗集编码的模糊聚类数据处理方法

本文提出一种新的基于粗集编码的模糊聚类数据处理方法.该方法对电子测量信息处理中的数据,根据粗集理论进行编码、特征属性简化,然后利用模糊隶属度函数将输入精确信息映射为模糊变量信息,提出把数据特征的重要性因子结合在模糊聚类的分类隶属度函数中以提高数据聚类处理的能力,并利用最小化目标函数离线学习来搜索测量数据聚类的聚类中心,该方法可以通过人工神经网络实现.     

基于改进聚类融合的办公型建筑用电行为分析

以上海市长宁区的大型办公建筑为研究对象,利用数据分析方法分析其用电行为与节能潜力。针对传统用电行为分析,采用单一聚类算法拓展性较差的问题,文章提出通过优选方法进行聚类融合以吸收不同算法优点,增强算法适应能力。首先进行方法优选,针对聚类效果评价指标的不一致问题,提出综合聚类评价指标并对R语言库中大量的单一聚类方法进行评价,采用基于簇的相似度划分算法（CSPA）进行聚类融合。试验集的结果表明该聚类融合方法具有更好的有效性。利用该改进聚类融合算法对用户负荷曲线进行聚类,提取用户用电模式,分析其用电构成与特征,并进行节能策略的分析。结果表明,该办公类建筑具有4类基本用电模式,且有一定节能潜力。     

基于聚类加权随机森林的非侵入式负荷识别

非侵入式负荷识别是实现用能管理的重要监测手段,而随机森林因其良好的泛化能力和鲁棒性应用于负荷识别领域。针对传统随机森林算法忽略决策树分类能力的差异、投票不公平的问题,提出了一种基于层次聚类的加权随机森林算法。首先,提取各类负荷开关状态下负荷特征量,建立特征数据库用于训练原始随机森林模型。然后,利用有功功率差检测总线信号中的开关事件,并提取负荷特征量作为验证集和测试集;验证集采用层次聚类选择法获得每个聚类中分类精度最高的决策树,测试集采用加权投票策略实现负荷识别。通过实验验证,说明相比于传统的机器学习算法,该算法可以实现更高的识别精度,准确率可达96.2%。     

结合负荷形态指标的电力负荷曲线两步聚类算法

为改善基于欧式距离的全维度负荷曲线聚类算法在负荷形态相似度上的不足,提出了结合负荷形态特征指标的电力系统负荷曲线两步聚类算法。算法第一步采用基于欧式距离的负荷曲线聚类方法获得初步聚类结果,并通过负荷聚类评价指标选取一次聚类算法和聚类数目;第二步基于负荷形态特征指标采用监督学习算法对负荷进行重新分类。之后比较了不同算法的分类效果,最后给出了聚类结果的应用建议。算例结果表明,所提出的两步聚类算法可以改善传统的负荷曲线聚类方法在形态相似度上的不足,在二次分类方法中,支持向量机（support vector machine,SVM）算法表现较好,所提出的方法具有实际应用意义。     

基于聚类融合算法的高维数据聚类的研究

本文对基于聚类融合算法的高维数据聚类方法进行了研究。首先介绍了聚类融合方法,然后提出改进的随机投影算法,并将其运用到聚类融合算法中。实验证明,该方法比传统的主成分高维数据约减方法得到的聚类结果更好,具有更好的鲁棒性。对于聚类融合中的关键问题——如何合并多个聚类才能最终得到最优的聚类结果问题,本文将其转换为图分割问题,这种方法在形成最终的聚类结果时允许同时考虑数据点之间的相似性及簇之间的相似性。实验表明这种方法能获得更好的效果。     

基于改进蚁群算法的电力负荷半监督聚类

计量通信技术的发展使收集的用户负荷信息越来越准确,从而提供了负荷用电特性聚类分析的数据基础。为了解决电力负荷聚类应用场景中需要聚类结果与典型负荷类别尽可能相似的问题,以蚁群聚类算法为基础,采用典型负荷曲线作为先验信息,将评估聚类效果的指标和聚类中心与典型负荷曲线的距离2个因素构成优度指标来代替传统的均方误差,以此来更新信息素矩阵,设计了一种基于改进蚁群聚类的半监督聚类算法。通过某省工业用户2017年的日负荷数据分析验证了聚类结果不仅向原有的标识样本类型靠近,而且兼顾同类型样本差异小、不同类型样本差异大,具有良好的聚类效果。     

样本熵融合聚类算法的森林火灾图像识别研究

针对森林火灾图像识别中遇到的漏检和误检等问题,提出了一种基于K-Means聚类下样本熵值判别算法。算法先将采集到的森林火灾图像进行色域空间转换,降低了视觉偏差在图像识别过程中的影响。然后采用K-Means聚类算法,通过HSV分量的欧氏距离准则,对火灾预期出现的图像子集进行聚类。在此基础上,通过样本熵对聚类后的图像子集权重进行辨别,区分类火灾区域和火灾区域的熵值统计差异,确认聚类筛选出来的图像子集是否存在火灾。实验结果表明,采用样本熵融合K-Means聚类算法对森林火灾图像识别能够有效提高识别正确率。经过60幅图像的检测,全部图像的火灾区域识别正确率提高到96.67%,平均识别时间为16.03 s。由于本算法具有较强的鲁棒性和便捷性,能够适应复杂背景下火灾区域识别工作,相对于传统K-Means算法具有更好的检测效果。     

基于MEMD和TK能量算子的肌电信号手势识别

为提高肌电信号手势识别的准确率,提出基于时频域分析的肌电信号特征提取方法。该方法利用无线肌电信号采集装置获得肌电信号,采用基于多元经验模态分解(multivariate empirical mode decomposition, MEMD)和TK(Teager-Kaiser)能量算子的肌电信号特征提取方法,利用多维尺度分析(multi-dimensional scaling, MDS)对多通道特征降维,采用线性判别分类器(linear discriminant analysis, LDA)对手势特征分类识别。将该算法应用于UCI数据库,手势识别准确率达98.96%,应用于自主采集数据库准确率达99.37%,同时F1 score具有明显提升。实验结果表明,与典型方法相比,所提出的肌电信号特征提取方法对手势识别的准确率更高。     

基于Spark的并行k均值聚类模拟退火算法求解MMTSP

多起点闭回路多旅行商问题是旅行商问题的扩展。针对这个问题文中提出了一种基于Spark框架的并行k均值聚类模拟退火算法。该算法首先采用k均值聚类算法将所有城市分类,然后对应每个类建立一个旅行商问题,并通过一种改进的模拟退火算法对旅行商问题求解,MMTSP的解由这些类的最短路径之和计算得出。所提算法采用先聚类再执行模拟退火算法的求解策略可以极大的缩减模拟退火的搜索空间,并且由于Spark框架可以将聚类算法分好的若干类并行求解,从而更快的得到MMTSP问题的最优解。选取TSPLIB数据库中若干测试实例进行仿真实验,对求解精度和运行时间两个方面进行测试,与其他几种相关算法进行对比实验。实验结果表明,与目前FCMPGA、IPGA、IWO等算法相比,求解精度提高了5%~40%,求解效率上对比其他算法提升1~5倍,尤其在K值较大时表现更优。     

基于包络线聚类的多模融合超短期光伏功率预测算法

针对传统功率预测方法以气象因素进行聚类划分时各气象因素权重难以分配以及单模型预测精度较差的问题,提出一种基于光伏功率包络线聚类的多模融合超短期光伏功率预测算法.对异常特征数据进行预处理,采用Pearson相关系数与XGB Feature Importance模块分析光伏功率和各特征之间的相关关系,并构建新特征;介绍包络...     

基于模拟退火的粗糙集K均值电力负荷聚类分析

为了建立合适的变电站负荷模型,将聚类方法引入到负荷特性分析,提出了一种基于模拟退火的粗糙集K均值电力负荷综合聚类算法。该算法将粗糙集理论、模拟退火思想与K均值相结合,通过模拟退火思想优化K均值聚类算法,采用最大最小原则动态生成K均值聚类数和初始聚类中心,同时结合粗糙集理论的上逼近和下逼近处理边界对象。最后,对变电站综合负荷静态特性进行聚类分析,比较类间距离和类内距离,结果验证了本文算法的可行性和有效性。     

基于路由树的分布式自适应动态多跳分簇路由协议

针对已有的分簇路由算法中存在的簇间路由路径选择不合理等问题,提出了基于路由树的分布式自适应动态多跳分簇路由协议DADMC。分簇阶段通过设置不同剩余能量的节点不同的延迟时间来让能量高的节点优先成为簇首。簇间路由路径的选择为以sink节点为根节点的动态路由树,每个节点从父节点中选择使得自己路由权值最小的节点作为下一跳。仿真实验结果表明,与已有的分簇路由算法相比,提出的算法可以更好地实现能耗均衡并延长网络生存时间。