基于改进FCM的多传感器多目标数据互联算法

将模糊聚类分析的方法运用到数据互联中是现今多传感器多目标跟踪的发展方向之一。文中在模糊c-均值聚类(FCM)算法的基础上提出了一种适用于多传感器多目标数据互联的改进算法,该算法通过对隶属度函数进行加权,同时考虑了样本对聚类中心和样本与样本之间的隶属关系。仿真结果表明该改进算法使得分类效果更加清晰,能够更好地将测量结果划分给各个目标,且所需的迭代次数更少,收敛速度更快。仿真结果验证了算法的正确性和有效性。     

基于模糊聚类分析的能源产业信息自动挖掘建模研究

针对当前能源产业信息挖掘结果完整性差的问题，提出一种基于模糊聚类分析的能源产业信息自动挖掘建模方法。在模糊聚类分析算法中引入核学习算法，添加Gaussian核函数，搭建核模糊分析算法。确定核模糊分析算法的初始聚类中心，利用粒子群优化算法优化初始聚类中心，根据优化的初始聚类中心建立能源产业信息自动挖掘的目标函数，获取适应度值。根据适应度值与目标函数选择最佳个体，求解最佳个体的聚类有效性函数，解码输出聚类有效性函数最大时所对应的最优聚类数量与对应的聚类中心，以此搭建能源产业信息自动挖掘模型。实验结果表明，该模型可有效挖掘能源产业信息，在数据集规模不同的情况下该模型的调整兰德系数均较高，挖掘结果的完整性较高，自动挖掘效果佳。     

基于区间二型T S模糊系统的压电迟滞特性建模

为了辨识压电驱动器中固有的迟滞特性,提出了一种基于区间二型Takagi Sugeno(T S)模糊系统的建模方案。首先,引用垂直距离公式替换传统的误差计算公式,使聚类算法与所辨识的超平面结果直接相关联,并提出了改进的区间二型模糊C回归模型(FCRM)聚类算法用于模糊空间的划分,提高了区间划分精度。其次,针对超球型高斯隶属度函数与超平面型聚类算法结构不匹配的问题,引入了与超平面相匹配的超平面隶属度函数完成模糊前件参数的辨识,并利用最小二乘法完成模糊后件参数的辨识。最后,利用上述方案完成了压电驱动器迟滞特性的建模。实验结果证明该方案是有效的。     

基于自适应正则化的核模糊C-均值聚类图像分割

模糊聚类是将模糊集的概念应用到传统聚类分析中,让数据集的对象在分组中的隶属用隶属函数来确定,隶属度函数更好地描述边缘像素亦此亦彼得特点,对象在各分组中的隶属度为连续区间[0,1]之间的某个值,以不同程度隶属于多个簇,而非确定硬聚类中的0或1的二值逻辑。模糊C-均值聚类算法是模糊聚类中的一种经典算法,如果样本空间是非线性可聚的,该聚类不能效果就不理想。而核模糊C-均值聚类利用特征映射很好解决了这个问题。最后用正则化参数来提高分割的鲁棒性和提高图像的细节。提出了加权图像,并采用高斯径向基函数。     

融合混沌优化和改进模糊聚类的图像分割算法

基于邻域广义模糊聚类算法能够分割含噪声灰度图像,但是如果图像灰度分布不均衡或者起始的聚类中心设置不合适仍会导致该算法分割失败,为此,提出一种基于混沌优化和改进模糊聚类算法相融合的图像分割算法.首先,将每一类的隶属度之和引入基于邻域广义模糊聚类算法的目标函数中,从而能够均衡较大类和较小类对目标函数的贡献.其次,以新目标函数为基础,利用拉格朗日乘子法推导出相应的隶属度和聚类中心.再次,将混沌优化和改进模糊聚类算法联合得到最优解,即最合适的聚类中心,细节上,每一代的聚类中心分别由混沌系统和改进模糊聚类算法两种路径产生,具有较小目标函数的聚类中心进入下一个迭代进程.最后,利用具有不平衡特性的无损检测图像进行实验,结果表明本文算法具有更高的分割准确率和更好的视觉效果.     

基于特征选取的局部模糊聚类算法研究

为了增强模糊局部信息C均值聚类算法的鲁棒性和分割性能,提出一种基于特征选取的模糊局部信息C均值聚类算法.在现有的模糊局部信息C均值聚类算法基础上,对其目标函数的局部邻域约束项添加邻域隶属度约束,并将特征选取的思想引入该目标函数,并利用KL散度作为正则项因子,获得一种新的鲁棒模糊聚类算法.对算法迭代所获得的像素隶属度进行...     

基于模糊聚类遗传算法的图像分割方法研究

图像分割是图像处理和图像分析的关键步骤,在图像工程中占据重要地位.模糊C均值聚类(FCM)算法是一种经典的模糊聚类分析方法,但其算法初始聚类原型是随机选取的,从而造成算法性能强烈地依赖聚类原型的初始化,将遗传算法强大的通用性应用于模糊聚类算法,对模糊聚类中心进行编码,然后依据FCM算法的目标函数建立适应度函数,选择适当的交叉率和变异率,最终实现基于模糊聚类遗传算法的图像分割.采用这种方法一方面能较好地解决模糊聚类对初始化敏感的问题,又能在一定程度上提高了分割速度.实验结果表明,该算法具有良好的分割效果.     

图像信息驱动的抑制式粗糙模糊聚类分割算法

粗糙模糊聚类方法需要手动设置阈值确定粗糙聚类的上、下近似且对图像中的噪声较为敏感。为了减少人为干预,实现粗糙模糊聚类在图像分割中的深度应用,本文提出一种图像信息驱动的抑制式粗糙模糊聚类分割算法。方法中设计了基于超像素区域信息的自适应阈值策略,用于有效确定粗糙聚类的上下近似,将图像空间信息引入到粗糙模糊聚类,构造了融合空间信息的粗糙模糊聚类目标函数,克服方法对于图像噪声的敏感性,此外,为进一步提升聚类性能,将模糊聚类中的抑制式学习思想引入到粗糙下近似集中像素的模糊隶属度的修正,实现了粗糙和模糊思想的深度融合。本文算法是更具混合智能机理的粗糙模糊聚类图像分割算法,实验结果表明了本文算法的有效性。      

一种二型模糊可能性聚类红外图像分割算法

提出了一种新的基于二型模糊可能性聚类的红外图像分割算法。针对受概率约束的模糊聚类算法和不受概率约束的可能性聚类算法在红外图像分割时存在的问题,采用二型模糊系统融合两种分割算法的隶属度函数,将隶属度函数看作一个区间型分布,而不是单独采用两种算法输出的确定模糊值。这种处理方式不但能有效抑制噪声及野值,而且能有效防止红外图像的过分割。实验仿真结果表明,该算法较传统聚类算法能获得更好的分割效果,可有效抑制噪声对目标区域分割的干扰。     

改进的基于灰度级的模糊C均值图像分割算法

基于灰度级的模糊C均值算法是一种快速的图像分割算法。因为无损检测图像灰度分布不均衡,该算法不能有效分割图像中的目标与背景,故提出一种改进的基于灰度级的模糊C均值算法(IFCMG)。首先,利用灰度级像素数和隶属度构造类的总隶属度表达式并将其融入目标函数中以均衡化目标像素和灰度像素对目标函数的贡献。接着,推导基于新目标函数的隶属度和聚类中心。然后,考虑到类的密度也会影响聚类结果,设计类的紧密度表征形式并将其融入聚类进程。最后,采用无损检测图像进行分割实验。对于每幅图像,本文算法具有较高的F_value指标值。利用综合评价公式对所有F_value值进行评价,本文算法综合评价值比对比算法分别高出26.13%,16.46%,13.75%,25.10%。本文算法能够有效分割具有灰度分布不均衡特征的无损检测图像,扩展了基于灰度级的模糊C均值聚类算法的应用范围。     

变长度微粒群优化模糊聚类的自适应图像分割方法

模糊C均值聚类(FCM.fuzzy c-means)图像分割方法,对初值选取较敏感,并且需要事先确定聚类数目.为此,提出了一种基于变长度微粒群算法(PSO,particle swarm optimization)优化PBMF模糊聚类的自适应图像分割方法.PBMF指标函数考虑了聚类数目和聚类中心,通过设计变长度PSO算法来实现PBMF指标函数的优化过程,并利用统计直方图将图像从像素窄间映射到灰度直方图特征空间,从而快速地获得图像的最佳聚类数日和聚类中心.对遥感图像的分割实验表明,该自适应分割策略具有全局搜索图像最佳聚类数月和聚类中心的能力,以及较强的抗噪能力.     

基于直方图的图像模糊聚类分割算法

针对传统模糊C-均值聚类算法对复杂的医学、遥感图像难以获得满意分割效果问题,将图像模糊C-均值聚类引入图像分割问题研究中,提出了基于直方图的图像模糊聚类快速分割算法。将越南学者Le提出的分布式图像模糊聚类算法目标函数进行简化,得到图像模糊聚类算法目标函数;采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解所对应的隶属度、中立度、拒分度和聚类中心表达式,设计图像模糊聚类算法并对其收敛性进行了证明。通过复杂医学和遥感图像的分割测试结果表明,新的分割算法相比现有的模糊C-均值聚类分割算法和直觉模糊C-均值聚类分割算法具有更好的分割性能。     

模糊聚类和模糊模式识别在目标识别中的应用

提出了一种模糊聚类和模糊模式识别相结合的目标识别方法,并成功应用于海上舰船识别分类;同时引入聚类分析有效性评价的F统计量,实现了模糊聚类的自适应性,避免了聚类数目选取上存在的主观性.对于给定特征的海上舰船目标,仿真实现了对目标的聚类分析,获得目标的分类并形成标准模型库,并通过模糊模式识别对后继获得的目标特征样本在标准模型库中进行匹配,应用最大贴近度原则完成目标识别.仿真结果表明:对于复杂的战场环境,两种方法的结合是可行和有效的,可以满足战时实时性和准确性的要求,具有一定的应用前景.     

基于粒子群优化非局部模糊聚类图像分割算法

为提高局部模糊聚类算法(WFLICM)对噪声图像 分割的抗噪性,克服模糊聚类图像分割算法对初 始聚类中心的敏感性及易陷入局部最优问题,在WFLICM算法的基础上提出一种基于粒子群 优化的融合 局部和非局部空间信息的模糊聚类图像分割算法(PSO-WMNLFCM)。首先,利用粒子群优化 算法的全局 寻优能力得到最优粒子,并以此粒子作为模糊聚类算法的初始聚类中心。其次,用像素的非 局部空间信息 替换模糊因子中的局部邻域值,产生新的目标函数。最后,由拉格朗日乘子法最小化目标函 数,得到隶属 度和聚类中心的更新公式,从而完成图像分割。仿真结果表明,PSO-WMNLFCM算法相比于 模糊局部聚 类(FLICM)算法、局部模糊权重(WFLICM)算法、非局部模糊聚类(NLFCM)算法、非局部模 糊聚类 (MNLFCM)算法、基于粒子 群的局部模糊聚类(PSO-FLICM)算法的划分系数提高了20.92%,20.51%,24.84%,1.44%,23.28%左右。     

基于核距离的直觉模糊c均值聚类算法

针对现有直觉模糊c均值聚类算法无法发现非凸聚类结构的缺陷,提出了一种基于核化距离的直觉模糊c均值聚类算法。算法在定义了基于核的直觉模糊欧式距离基础上,通过把聚类样本映射到高维特征空间,使原来没有显现的特征突现出来,从而能够更好地聚类。实验选择一组人工数据集及一组UCI数据集测试了本文算法,并将其与五种经典的聚类算法进行了比较。实验结果充分表明了该算法的有效性及优越性。     

PIC24单片机在轧机液压缸行程检测上的应用

介绍了一种代替传统轧机液压缸行程测量的新方法,并以一款PIC24单片芯片为例,配合涡街流量计,详细描述了系统的工作原理、主要特点和软硬件设计,总结了现场实际使用情况。     

基于目标分群与模糊匹配的态势评估技术

采用目标分群和部队编制模糊匹配技术实现了态势评估系统。介绍了数据融合发展概况与融合模型,在数据融合修正模型的基础上,提出了态势评估总体技术框架、功能模块和关键技术。介绍了目标分群处理流程,包括目标分群、群的分裂与合并,并进一步阐述了目标分群算法与模糊匹配算法。介绍了基于模糊匹配技术实现军事体系单元假设推理的方法,给出目标分群计算结果,说明了算法的有效性。     

基于PSO优化模糊C均值的WSN分簇路由算法

针对无线传感器网络节点能量有限、负载不均衡的问题,提出了一种基于粒子群优化模糊C均值的分簇路由算法POFCA.POFCA分别从成簇阶段和数据传输阶段进行了优化.成簇阶段,首先使用粒子群优化算法优化模糊C均值算法,克服了模糊C均值对初始聚类中心的敏感,并根据节点剩余能量和相对距离动态更新簇首,平衡簇内负载.数据传输阶段,...     

一种基于神经网络的广义熵模糊聚类算法

以模糊聚类为基础,将广义熵引入到模糊聚类的目标函数中,提出一种基于模糊熵的模糊聚类的统一形式,即广义熵模糊聚类模型;利用增广拉格朗日求解方法,以及Hopfield神经网络和复突触神经网络解决了基于广义熵的目标函数的优化问题,提出了基于神经网络的广义熵模糊聚类算法,表明了使用神经网络求解的收敛性;同时,给出一种用于确定增广拉格朗日乘子的迭代方法.实验中选取人工生成数据集和UCI标准数据集对提出的算法进行了实验研究,并与常用的聚类算法进行了性能比较.     

基于自适应增量学习的时间序列模糊聚类算法

针对现存可用于时间序列的增量式模糊聚类算法往往需要设置多个控制参数的问题,本文提出了一种基于自适应增量学习的时间序列模糊聚类算法.该算法首先继承上一次聚类得到的簇结构信息以初始化当前聚类进程,然后在无需设置参数的情况下自适应地搜索当前数据块中的离群样本,并自动从离群样本创建新簇,最后检查空簇识别标识确定是否需要移除部分簇以保证后续聚类过程的效率.实验结果表明所提算法对等长和不等长时间序列均具有良好的聚类准确性及运行效率.