辽西沿海河流分类的模糊混合聚类法

将模糊聚类最大矩阵元原理与最小二乘最优准则下的模糊ISODATA聚类迭代原理相结合，并按最大隶属原则确定最优分类，建立了基于迭代的模糊混合聚类法．利用此方法对辽西沿海诸河流域进行了分类评价，得到了令人满意的结果．     

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人们对交通流状况的判断常常是比较模糊的,本文根据实测快速路交通流数 据,利用模糊聚类的方法对交通流状况的分类进行了研究,分别把交通流分成了2类、3类和6类.论文对实验结果进行了分析,并给出了适用于北京快速路交通流状况分类的一些关键参数.分析结果表明:用模糊聚类进行交通流状况分类是一种可行的方法;速度对交通流分类的影响最大,其次是占有率,流量的作用最低;除了在速度很高、速度很低或者占有率很大的情况下可直接判断交通流状况,其他情况下需要根据交通流三个变量来综合判断.     

基于组合隶属度的快速模糊聚类算法

为了改善模糊C-均值聚类算法(FCM)对噪声图像的分割效果,Stelios等提出了鲁棒性的模糊局部C-均值聚类算法(FLICM),通过引入模糊因子,充分利用邻域像素的灰度信息和空间信息,提高了算法对噪声的鲁棒性,但因每次迭代必须计算邻域像素到聚类中心的距离,导致耗时高、效率低.针对该问题,提出了基于组合隶属度的快速模糊聚类算法,通过构造组合隶属度函数,对迭代中的隶属度矩阵直接进行滤波处理,避免了计算邻域信息耗时较高的缺点,组合隶属度函数不仅考虑了隶属度的局部信息,而且考虑了隶属度的空间信息,在确保算法对图像分割精度的前提下,降低了算法的时间复杂度.实验表明,基于组合隶属度的快速模糊聚类算法可在较短时间内完成高精度的图像分割.     

基于改进遗传算法的模糊聚类应用于路面压实度控制研究

压实度不达标作为高速公路路面病害发生的主要原因,基于此通过针对沥青路面压实度及模糊聚类算法、遗传算法的研究,对沥青路面压实度影响因素进行深入分析,其目的主要是为了通过原始的采集数据进行预测,以提高沥青路面的压实度和路面的耐久度,保障沥青路面的质量,而传统的模糊C-均值聚类算法容易导致局部最优解,且对初始值较敏感,通过利用基于改进的遗传算法的模糊聚类算法应用于路面压实度研究,不仅克服了模糊C-均值聚类算法的缺点,同时也提高了数据分类的质量及预测的效果。     

基于GPGPU的快速医学图像FCM分割算法

由于医学图像生成容易受到空间时间影响,噪声较大,具有不确定性,传统的硬分割方法很难取得理想的分割结果.模糊分类技术能很好地处理医学图像中的不确定性,却由于计算量大不能保证实时性.灰度统计方法和通用计算图形处理器技术的引入,保证了初始聚类中心的准确性.又由于模糊C均值聚类算法是可并行的,将其改进并在图形处理器上完成计算,降低了算法迭代次数和计算时间,保证了实时性.实验结果表明,使用该方法对医学图像分割得到了良好的结果.     

地下水污染评价模糊综合聚类理论与模式

针对环境系统各等级之间的模糊性，在充分考虑各污染因子权重大小的基础上，将模糊聚类最大矩阵元原理与模糊模式识别理论模型相结合，形成环境系统模糊综合聚类理论模型。并以某市地下水污染评价为例，叙述了这种方法的研究程序和计算步骤，取得了满意的结果。     

基于模糊聚类的城市快速路交通流状态划分

针对城市快速路交通流状态分类的问题,提出了一种改进的模糊C均值(FCM)算法.结合层次聚类算法和FCM聚类算法,运用层次聚类算法得到最佳聚类数和初始聚类中心,并通过Relief F特征加权对影响交通状态的不同特征指标赋予相应的权值,最终用FCM算法再次聚类得出交通流状态的分类结果.以VISSIM为工具,对该方法进行了模拟.对比分析结果显示,所提出的方法能够提高城市快速路交通流状态分类的效果.     

用迭代自组织数据分析技术A(ISODATA)对零件进行模糊分类

本文将机械零件的GT分类编码视为模糊样品集,进行分类成组。给出 了模糊数学模型,用IsODATA模糊聚类方法进行求解,程序运行的结 果表明:比普通聚类法运行速度快,结果更切合客观实际。      

基于蚁群优化模糊C均值聚类算法的疲劳驾驶研究

通过收集大数据对汽车驾驶员的疲劳特征和疲劳参数进行学习,根据学习的参数将驾驶员的疲劳程度进行分类,提出了蚁群优化的模糊C均值聚类算法。在初步聚类中运用蚁群聚类产生聚类中心和簇的个数,提供给模糊C均值聚类;利用模糊C均值聚类再次进行聚类,克服了单个聚类算法的缺点。仿真结果表明:文中方法比一般方法具有更好的性能和聚类效果。利用BP神经网络模式识别功能可以识别疲劳驾驶类别。     

基于减法聚类模糊神经网络高速公路混沌控制

研究了基于减法聚类的高速公路混沌系统模糊神经网络控制方法.提出通过数据挖掘技术建立交通流混沌控制器知识库的思想,设计了以密度、上游流量和最大李亚普诺夫指数作为输入,红灯时间作为输出的T-S模糊神经网络混沌控制器.采用减法聚类确定控制器结构提取模糊规则、控制器初始参数;应用模糊神经网络方法对控制器参数进行优化;结合遗传算法对聚类半径进行优化.仿真实验分析了该控制方法的控制效果,证明了该混沌控制方法的有效性.