Kernel Generalized Noise Clustering Algorithm

IntroductionFuzzy clustering is one of the important methodsin pattern recognition. The most widely used fuzzyclustering is the fuzzy c-means (FCM) algorithm[1]which is conceived by Dunn[2]and generalized byBezdek[3]. Based on an objective function, the F…     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著,本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据,调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度,使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入,为解决这一局限,建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型,并与原始聚类模型进行对比.结果表明,优化算法在参数确定上更加智能,对簇的划分更加准确,对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分,证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.     

基于模糊聚类和识别的出租车合乘算法研究

针对目前部分大城市出租车合乘效果差,合乘效率低等现状,本文采用模糊聚 类和模糊识别方法,研究出租车行驶路线模糊聚类,并利用行驶路线、行驶时间和合乘人 数创建隶属函数,实现合乘乘客与出租车的合乘模糊识别.通过随机生成的多组出租车出 行和合乘乘客样本数据,发现在假定的出租车合乘条件下,出租车样本数量决定了合乘 的成功率,但同时也发现,在合乘人数固定的情况下,无限制的增加出租车样本数量会增 加合乘乘客的搭载成功率,平均每辆合乘出租车的收入并不会随着样本数量的增大而增 大,而是趋于稳定值.仿真结果说明,该算法适合于大样本的出租车合乘问题,是一种可以 提高出租车合乘成功率的有效方法.     

基于改进ART2算法的数据聚类方法

通过对经典自适应谐振(Adaptive Resonance Theory,ART)神经网络聚类过程的分析,指出其存在警戒参数主观设置,过分依赖获胜神经元信息,输出无层次结构等不足之处.在此基础上,提出基于ART2神经网络的改进聚类算法.本算法通过在竞争过程中同时考虑获胜神经元和其它神经元的信息以及Hebb规则来实现通过单个ART神经网络的多层动态聚类结构(对于一定范围粒度的聚类也不再需要重新训练神经网络),除此还降低了对警戒参数主观设置的要求.这些优点有效满足聚类的基本要求,能够避免采用级联结构实现层次聚类带来的性能、参数设置等问题.     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著,本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据,调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度,使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入,为解决这一局限,建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型,并与原始聚类模型进行对比.结果表明,优化算法在参数确定上更加智能,对簇的划分更加准确,对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分,证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.     

检索词上下文相关提问扩展算法

研究了利用相关词进行提问扩展的算法．该算法建立在检索词模糊聚类的基础上，聚类以检索词在文献中共同出现为标准．与提问中检索词相关的群集形成提问的上下文．群集中属于上下文的检索词可用于提问的扩展．实验表明该算法提高了检准率．     

一种基于模糊聚类的无线传感器网络定位算法

节点自定位算法是无线传感器网络的关键技术之一．通过三边比例法，未知节点与任意2个锚节点可计算一对候选共轭位置．用未知节点估计位置作为模糊聚类核心，可以消除共轭干扰并简化聚类迭代过程．用候选位置正态分布概率密度作为模糊隶属度，可降低误差较大锚节点影响，提高定位精度．OPNET仿真证实，模糊聚类算法可用近一次泛洪法通信量，达到22％定位精度．     

检索词上下文相关提问扩展算法

研究了利用相关词进行提问扩展的算法.该算法建立在检索词模糊聚类的基础上,聚类以检索词在文献中共同出现为标准.与提问中检索词相关的群集形成提问的上下文.群集中属于上下文的检索词可用于提问的扩展.实验表明该算法提高了检准率.     

基于传递闭包聚类的多传感器航迹关联算法

在分布式多传感器数据融合系统中.航迹关联是关键技术之一,也是实现航迹融合的前提,航迹关联判定的准确性将直接影响到整个融合系统的性能.文中针对多传感器多目标航迹关联同题,提出了基于传递包模糊聚类的多传感器航迹关联算法.该算法利用基于模糊统计量的传递团包聚类法,选择航迹的位置、速度等信息为聚类指标,对来自多传感器的航迹数据进行聚类.计算航迹相似矩阵,利用平方法求出航迹相似矩阵的传递闭包,并根据该传递闭包确定航迹关联对.仿真试验结果表明,该方法能有效地实现多传感器、多目标航迹关联.     

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。     

基于遗传动态模糊聚类的道路交通状态判定方法

针对当前城市道路交通状态判定时采用的模糊c均值聚类(FCM)和c均值聚类等方法的有效性较差的状况,提出了一种基于遗传算法的动态模糊聚类方法,通过计算交通流参数之间的模糊相似性,不失真地反映它们之间的内在关联,同时将交通流参数之间的模糊相似性映射到样本之间的欧氏距离,即将高维样本映射到二维平面,利用遗传算法不断优化两者之间的映射,使交通流参数之间的欧氏距离逐步趋近于其模糊相似性,实现动态模糊聚类,仿真实验结果证明了该方法的可行性和有效性.     

基于改进樽海鞘群算法的卸车调度优化

针对港口载煤列车的卸车调度流程主要依靠工人经验进行调度作业,存在决策时间长、作业冲突和列车在港时间过长等问题.以列车在港时间最少为总优化目标,在已知列车到港时间及堆垛与煤种对应关系的前提下,考虑工作机械可用性、作业流程可达性及其相互约束关系等因素,构建了卸车调度数学模型.提出了一种基于改进樽海鞘优化算法的优化调度方法.引入自适应惯性权重,可有效地提高算法收敛速度;引入随机柯西变异策略,可有效地提高算法寻优能力.5个测试函数的测试结果表明:相比于樽海鞘优化算法、自适应樽海鞘优化算法、粒子群算法与鲸鱼优化算法,改进樽海鞘优化算法收敛速度更快,精度更高.港口堆场作业实际数据的仿真实验表明:改进樽海鞘优化算法可优化出满意的卸车调度任务,减少了火车总在港时间,提高了港口总体的工作效率.     

基于改进K均值聚类POS算法的应急物资分类研究

为了提高突发事件应急救援的效率,应急物资分类的科学性是应急物资调拨与配送的关键环节之一.通过分析既有应急物资分类以及聚类算法存在的问题,提出了基于改进K均值聚类的应急物资分类方法,构建了基于K均值的粒子群优化算法设计.最后,选取了206种最为常用的应急物资为例,采用Matlab软件平台分析计算.结果表明:基于改进K均值聚类POS算法全局寻优能力明显要强于其他聚类算法.为应急决策者提供一定的理论依据.     

Research of Improved Fuzzy c-means Algorithm Based on a New Metric Norm

For the question that fuzzy c-means(FCM)clustering algorithm has the disadvantages of being too sensitive to the initial cluster centers and easily trapped in local optima,this paper introduces a new metric norm in FCM and particle swarm optimization(PSO)clustering algorithm,and proposes a parallel optimization algorithm using an improved fuzzy c-means method combined with particle swarm optimization(AF-APSO).The experiment shows that the AF-APSO can avoid local optima,and get the best fitness and clustering performance significantly.     

基于改进PSO算法的磁浮列车PID控制器参数优化

为减小磁浮列车气隙控制中非线性的影响,将粒子群优化(PSO)算法用于磁浮列车控制器参数优化,并在线性递减权重粒子群算法的基础上,提出了一种改进的粒子群优化算法.算法采用了邻域结构、停滞检测以及对全局最佳粒子的微扰,以改善算法的优化速度和收敛性.仿真和实验结果表明,将改进算法获得的优化参数用于磁浮列车的比例积分微分(PID)控制器,比原有PID控制器的输出超调减小45%.     

基于改进PSO算法的两阶段损伤识别方法

为解决结构多损伤情况下的位置识别和损伤程度判定问题,提出了一种基于改进粒子群优化算法和贝叶斯理论的两阶段损伤识别方法,该方法采用频率和模态应变能作为损伤定位源数据,分别用基于频率改变和基于应变能耗散率的识别方法进行损伤信息的初步提取,再利用贝叶斯融合理论对损伤位置进行较为精确的判定.然后,利用粒子群优化(PSO)算法对损伤位置和程度进行更为精确的二次识别.考虑到简单PSO算法易陷入局部最优解,提出了3种改进措施,即粒子位置突变、最优记忆粒子微搜索和双收敛措施.数值仿真结果表明:采用贝叶斯融合理论可以有效地识别出可能的损伤单元,在此基础上用改进的PSO算法可以更精确地识别损伤的位置和程度,同时采用3种改进措施的PSO算法的识别精度明显优于其他PSO算法和遗传算法.     

基于Kriging模型的改进协同优化算法

为了提高协同优化算法的求解效率,利用Kriging模型,构造系统级近似优化模型,提出了基于Kriging模型的改进协同优化算法.该算法采用置信域与均匀设计相结合的方法,完成近似模型的更新;采用序列二次规划算法,完成优化问题的求解.以经典函数和减速器设计为例,验证了改进协同优化算法.结果表明:该算法能提高计算效率,在减速器设计中,迭代次数减少50%左右.     

基于改进粒子群算法的车辆路径问题研究

针对标准粒子群算法在解决多维复杂优化问题中存在的“早熟”现象,以及算法后期出现的搜索精度下降、收敛速度降低等不足,对算法做出改进：引入微生物行为机制中的趋化、繁殖、迁移算子。最后,通过实例验证对比,表明改进粒子群算法在搜索效率和解的质量方面均优于遗传算法和基本粒子群算法。     

基于满意优化的模糊多目标预测控制算法研究

提出了以满意优化取代传统的最优控制对模糊预测控制中的性能指标进行优化的方法。以模糊多目标单步预测模型为例，给出了系统对某一控制目标的满意优化控制算法，并在此基础上提出了基于满意优化的模糊多目标预测控制算法。     

Design for Two-degree-of-freedom PID Regulator Based on Improved Generalized Extremal Optimization Algorithm

A kind of new design method for two-degree-of-freedom(2DOF)PID regulator was presented,in which,a new global search heuristic--improved generalized extremal optimization(GEO)algorithm is applied to the parameter optimization design of 2DOF PID regulator.The simulated results show that very good dynamic response performance of both command tracking and disturbance rejection characteristics can be achieved simultaneously.At the same time,the comparisons of simulation results with the improved GA,the basic GEO and the improved GEO were given.From the comparisons,it is shown that the improved GEO algorithm is competitive in performance with the GA and basic GEO and is an attractive tool to be used in the design of two-degree-of-freedom PID regulator.