基于量子粒子群优化的改进的模糊C-均值聚类算法

模糊C均值算法（FCM）是一种用于聚类的最流行的技术。不过,传统的FCM使用欧氏距离作为数据集的相似准则,从而导致数据集的划分有相等的趋势。而数据集的形状和簇的密度对聚类性能有高度影响。为了解决这个问题,提出基于簇密度的距离调节因子以修正相似性度量。同时,针对模糊C-均值（FCM）聚类算法对初始聚类中心选择敏感,易陷入局部最优的问题,采用量子粒子群优化算法以获取全局最优解。仿真实验证明,改进的聚类算法（QPSO-FCM-CD）具有良好的性能。     

基于量子粒子群优化的改进的模糊C-均值聚类算法

模糊C均值算法(FCM)是一种用于聚类的最流行的技术。不过,传统的FCM使用欧氏距离作为数据集的相似准则,从而导致数据集的划分有相等的趋势。而数据集的形状和簇的密度对聚类性能有高度影响。为了解决这个问题,提出基于簇密度的距离调节因子以修正相似性度量。同时,针对模糊C-均值(FCM)聚类算法对初始聚类中心选择敏感,易陷入局部最优的问题,采用量子粒子群优化算法以获取全局最优解。仿真实验证明,改进的聚类算法(QPSO-FCM-CD)具有良好的性能。     

基于Measurement Studio的油井压力监控系统设计与实现

油井压力的实时监控在油井产油生产中具有至关重要的作用。本文利用VS.NET和Measurement Studio作为联合开发平台,结合控件开发的灵活性,设计并实现油井压力的实时监控系统。压力传感器实时采集油井压力,通过RS485串口编程,可发送至较远的监控系统,并将数据显示在虚拟仪表中。系统采用曲线图表示一段时间内压力变化情况,并提供对历史数据的查询、打印功能,同时系统还具有语音告警功能,及时报告异常情况。     

一种新的模糊聚类有效性指标

结合模糊聚类的类内紧致性和类间分离性信息,提出一种新的模糊聚类有效性指标。该指标能够确定由模糊C-均值算法（FCM）所得模糊划分的最优划分和最佳聚类数。在1个人造数据集和4个真实数据集上进行对比实验,结果表明该指标性能的优越性。