一种基于最大熵模糊聚类的数据关联算法

针对联合概率数据关联算法计算量上存在的组合爆炸问题,本文引入最大熵模糊聚类算法实现多目标的数据关联。使用最大熵模糊聚类得到的模糊隶属度表示目标与量测之间的联合互联概率;分析了公共回波对航迹更新的影响,对公共回波的权值进行衰减,对非公共回波的权值进行扩大,避免了航迹合并;此外根据差异因子的特性,给出剔除无效回波的方法,减少了计算量。仿真结果表明,与现有数据关联算法相比,新算法具有更优的跟踪效果。     

基于最优分类系数及分类熵准则的模糊C均值聚类算法

本文分别以模糊分类系数和分类熵为聚类有效性的测度函数，采用模糊Ｃ均值分类法，求最优的测度函数值所代表的全局极值的那种分类，确定为最佳分类方，对一张由卫星拍摄的地面ＭＩＧ－２９型飞机照片进行了成功的分类试验。     

基于相对熵的直觉模糊聚类方法

在众多的模糊集中,直觉模糊集同时定义了信任度、非信任度和犹豫度,便于处理不确定信息.在不确定信息应用领域的背景下,重点研究了直觉模糊环境下的聚类问题,提出了基于相对熵的直觉聚类方法,并通过数值算例验证了方法的可行性和有效性.     

一种改进的模糊聚类算法

ＦＣＭ（Ｆｕｚｚｙ Ｃ－Ｍｅａｎｓ）算法是一种基于目标函数优化的模糊聚类方法,其收敛地于初始条件敏感。与ＨＣＭ（Ｈａｒｄ Ｃ－Ｍｅａｎｓ）算法相比,ＦＣＭ算法的模糊分割矩阵提供的信息更加丰富。本文采用冗余聚类中心初始化,根据模糊分割矩 列和以及实际的要求逐级减少类别数目。实验结果显示改进的算法得到的收敛中心稳定,并且中以融合有关数据分布的先验知识得到所期望的结果。     

一种基于低秩表示的子空间聚类改进算法

该文针对现有的基于低秩表示的子空间聚类算法使用核范数来代替秩函数,不能有效地估计矩阵的秩和对高斯噪声敏感的缺陷,提出一种改进的算法,旨在提高算法准确率的同时,保持其在高斯噪声下的稳定性。在构建目标函数时,使用系数矩阵的核范数和Forbenius范数作为正则项,对系数矩阵的奇异值进行强凸的正则化后,采用非精确的增广拉格朗日乘子方法求解,最后对求得的系数矩阵进行后处理得到亲和矩阵,并采用经典的谱聚类方法进行聚类。在人工数据集、Extended Yale B数据库和PIE数据库上同流行的子空间聚类算法的实验对比证明了所提改进算法的有效性和对高斯噪声的鲁棒性。     

基于最小熵聚类的社团检测算法

提出一种基于最小熵的社团结构检测算法。首先用模糊关系表示交互网络,一种基于熵的测度来确定模糊关系的隶属度,且熵越小,节点越相似。然后提出一种新的模糊关系合成规则,通过应用该规则,模糊关系被转换为最小关系。最后,通过熵的值把这个最小模糊关系划分成一个个社团。在人工网络与真实网络中的测试结果表明,该算法可以有效地识别社团结构。     

一种基于调和均值的模糊聚类算法

k调和均值算法用数据点与所有聚类中心的距离的调和平均替代了数据点与聚类中心的最小距离，是一种减小初始值影响聚类结果的有效的聚类方法。本文对k调和均值算法进行扩展，考虑到数据点同时对不同聚类的隶属关系，将模糊的概念应用到聚类中，提出了模糊k调和均值-Fuzzv K—Harmonic Means(FKHM)算法。在中心迭代聚类算法的统一框架的基础上，推导出FKHM算法聚类中心的条件概率表达式以及在迭代过程中的数据点加权函数表达式。以划分相似度作为聚类结果的评价准则，实验表明，FKHM算法在聚类对于初值不敏感的同时提高了聚类结果的精确度，达到较好的聚类效果。     

一种基于多重模糊聚类的红外目标分割算法

提出了一种基于多重模糊聚类的红外目标分割算法。为了实现目标的准确分割,先将原始红外图像进行四划分得到四个子图像,在各个子图像上分别进行模糊C均值聚类,再对图像进行横纵二划分各得到两个子图像,并将四划分时得到的聚类结果约束在二划分的聚类过程中,最后将二划分得到的聚类结果约束到原始图像的聚类过程中,并在其中加入邻域空间约束。此方法可有效增强背景和目标区域像素点的各自凝聚性和抗干扰性,有效提高聚类分割结果的准确性。实验结果表明,多重模糊聚类目标分割算法能准确地实现红外图像目标区域和背景区域的分离,是一种可行的目标分割算法。     

基于减法聚类的神经网络模型及其应用

神经元网络应用于一般工业过程建模比较有效,但对于对象是庞大数据的复杂的工业生产过程就明显力不从心,采用基于减法聚类算法和模糊c均值聚类算法融合,以获得精确的聚类个数和隶属度,建立基于多判据信息融合和模糊技术构成的神经元网络模型,对实际地下开采生产过程进行仿真,结果验证了模型的有效性.     

基于最大熵直觉模糊核聚类的目标跟踪算法

为了提高杂波环境下目标跟踪的正确关联率和实时性,本文提出一种基于最大熵直觉模糊核聚类的目标融合跟踪算法.先通过密度函数法确定初始聚类中心,再通过加入核函数和放松对隶属度的限制,并且通过样本加权给离群点和样本点不同的权值,从而可以减少离群点和噪声点的干扰,最后通过直觉指数引入直觉模糊集,得到改进后隶属度矩阵,以隶属度矩阵...     

Taste Identification of Tea Through a Fuzzy Neural Network Based on Fuzzy C-means Clustering

1　IntroductionTasteidentificationisoneofthemainapplica tionsofthepatternrecognition .Thestudyoftasteidentificationcanbetracedbacktothebeginningof90’s.Theneuralnetworkmodelrealizingtasteidentificationofthefivebasictasteswithvariousdensitywasoriginally proposedbyHaoBo[1 ] in1 994.Afterward ,withthedevelopmentofartificialintelligence,thefuzzyneuralnetworkwasusedtoidentifythebasicandsweet acidcompoundtaste[2 ] .Furthermore ,thequantitysamplinganalysisofvari ousfoodsandbeverages,suchascoffee ,r…     

基于等价型模糊神经网络的战场辐射源识别算法

针对多变量、环境干扰复杂的现代战场电子对抗辐射源识别非线性系统,应用早期的识别方法已经无法满足辐射源识别系统的精度要求,采用等价型模糊神经网络,产生模糊规则和隶属函数,再基于这些规则产生模糊逻辑推理来构造模式识别算法.仿真结果表明:该算法与传统模式识别方法相比具有更高的识别能力和较强的抗干扰能力,大大提高了战场辐射源识别的正确率和可靠性.     

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。     

基于神经网络的模糊认知图的演化研究

提出一种基于神经网络的模糊认知图的演化模型，利用神经网络的高度非线性映射能力和演化算法的全局寻优能力克服了的模糊认知图部分缺陷，增强了系统的知识表达和推理的能力。     

基于信息源聚类的最大熵加权信任分析算法

在信息网络中,不同的信息源以不同的可信性和准确性提供了各式各样的信息。为了预测这些信息反映事实的真实度,学者们提出了一些信任分析算法来迭代地计算信息源的信任度及其提供事实的准确度。然而这些算法往往忽略了信息源和事实描述对象之间的相关性。本文作者提出了一种基于信息源聚类的最大熵加权信任分析算法,该算法使我们能够在进行信任分析时有效地融合诸如描述对象属性、信息源关联性等信息。实验证明该算法能够明显的提高分析性能。     

基于L_1度量的Type-2熵模糊聚类红外图像分割

为了准确实现目标识别,从红外图像的特点出发,提出了将L_1空间度量的二型(Type-2)熵模糊聚类算法应用干红外图像分割.该算法首先通过L_1空间度量样本点与类别中最大最小值的距离,代替了传统聚类算法中样本点与聚类中心的聚类,然后根据熵模糊聚类算法获得上模糊隶属度和下模糊隶属度两个隶属度函数,并采用二型模糊融合得到隶属度函数,其中给出了一种权重加权降型算法.通过对实际的红外图像分割表明,这种算法能准确地实现红外图像分割,自适应性强,鲁棒性好,能够在复杂背景下获得较为理想的分割效果.     

模糊神经网络控制的混合小波神经网络盲均衡算法

针对传统恒模算法(CMA)收敛速度与均方误差之间的矛盾,提出了模糊神经网络控制的混合小波神经网络(FHWNN)盲均衡算法.该算法在小波神经网络输入层之前级联一个横向滤波器,将横向滤波器的节点输出分为实部和虚部两路经过小波神经网络后再合成为一路复数信号;利用模糊神经网络(FNN)设计的模糊规则控制小波函数的尺度因子和平移...     

一种神经网络模糊控制器的合成

论述了一种神经网络模糊控制器的合成方法，提出了单元-单元映象方法及利用模糊神经网络确定模糊中心，识别模型规则，调节隶属函数参数。仿真试验表明该模糊控制器相比PID控制器具有较好的性能。