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一种基于遗传算法的模糊聚类算法及其与FCM算法的结合 总被引:8,自引:0,他引:8
在各种糊聚类算法中,模糊C-均值聚类算法FCM(Fuzzy C-Mean Clustering Algorithm)的应用最为广泛.但在实际的应用中,FCM算法却容易陷入局部最优解.因此,本文首先提出了一种基于遗传算法GA(Genetic Algorithm )的模糊聚类分析方法,它利用了遗传算法随机搜索的特点,可以避免陷入局部最优解.实验表明,将该遗传算法与FCM算法结合起来进行聚类分析,比单一使用遗传算法或单一使用FCM算法进行聚类分析的效果都要好. 相似文献
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基于模糊聚类的数据关联融合算法 总被引:4,自引:1,他引:3
利用模糊相似性和模糊C均值聚类算法相结合,提出一种求解多传感器多目标跟踪数据关联问题的方法。该方法的目的是实现多传感器观测数据的模糊聚类,使源于不同目标的观测数据能正确划分到该目标中去。仿真结果表明,该算法可以实现数据与目标的正确关联,克服传统硬判断的一些缺点。 相似文献
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基于模糊聚类的数据关联融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用模糊相似性和模糊C均值聚类算法相结合,提出一种求解多传感器多目标跟踪数据关联问题的方法.该方法的目的是实现多传感器观测数据的模糊聚类,使源于不同目标的观测数据能正确划分到该目标中去.仿真结果表明,该算法可以实现数据与目标的正确关联,克服传统硬判断的一些缺点. 相似文献
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柴油机状态监测与故障诊断可以看作是一种故障模式的识别过程,模糊聚类方法是模式识别方法的一种,本文利用模糊C均值聚类方法对表征柴油机状态的特征向量进行模式识别,结果表明该方法可通过特征参量准确地区分不同的柴油机故障模式,模糊聚类方法在柴油机状态监测与故障诊断中有较好的适用性. 相似文献
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由于大型设备故障症状与故障原因之间关系十分复杂,使得传统诊断方法在实际应用中效果不理想。研究采用模糊C-均值聚类算法,将被诊断对象间故障和症状的特征通过建立模糊关系矩阵进行了故障分类,用当前所得的故障征兆群与过去该设备故障征兆结果相对照,找出最相似的结果,从而确定其故障。通过船舶主机轴系诊断的实例,充分证明了该方法的有效性。 相似文献
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一种基于遗传算法的模糊聚类算法及基与FCM算法的结合 总被引:3,自引:0,他引:3
在各种糊聚类算法中,模糊C-均值聚类算法FCM(Fuzzy C-Mean Clustering Algorithm)的应用最为广泛。但在实际的应用中,FCM算法却容易陷入局部最优解。因此,本文首先提出了一种基于遗传算法GA(Genetic Algorithm)的模糊聚类分析方法,它利用了遗传算法随机搜索的特点,可以避免陷入局部最优解。实验表明,将该遗传算法与FCM算法结合起来进行聚类分析,比单一使用遗传算法或单一使用FCM算法进行聚类分析的效果都要好。 相似文献
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针对当前入侵检测技术检测率较低、误报率较高,特别是难以检测新型入侵的不足,通过研究基于机器学习的异常入侵检测系统,提出了一种基于半监督模糊聚类的异常入侵检测算法SFCA(Semi-supervised Fuzzy Clustering Algorithm).算法通过加入数据之间的相关信息,同时引入代价函数来平滑目标函数,降低其对孤立点数据的敏感程度.通过利用少量的标记样本,生成用于初始化算法的种子聚类,然后辅助聚类过程.实验表明,与FCM(Fuzzy C-means)聚类算法相比,SFCA算法具有较高的性能. 相似文献
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本文通过一种新的相似度度量概念,综合模糊C-means网、自适应谐振理论(ART-1)及模糊自组织映射网(FCN)的诸多优势,提出了一种综合的结构自适应模糊聚类神经网络。该网络具有类内聚集性强,类间可分性好的特点。通过对声纳目标信号分类试验表明,本文提出的结构自适应模糊聚类网,对比于BP网,具有迭代次数少、识别率高等明显优点,是一种具有实际应用价值的分类器模型。 相似文献
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模糊聚类算法在船舶火灾探测中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
在火灾探测时,由于火灾对象的非确定性,以及现场环境的复杂性,存在许多困难.火灾与非火灾数据并不存在明确的差异,人们也不能把这种差异用函数来表示.本文提出了采用模糊C均值聚类算法对船舶火灾数据进行分类.计算结果表明该算法能有效地区分各种火灾现象. 相似文献
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陆虎 《江苏科技大学学报(社会科学版)》2008,22(2):67-70
针对入侵检测数据集中存在大量冗余信息及传统聚类算法的效果不佳,提出了结合主成分分析与属性权重模糊聚类算法的入侵检测方法。该方法分为特征提取和模糊聚类两阶段,使用主成分分析进行特征提取、消除冗余属性;将经主成分分析后得到新成分的贡献率作为聚类算法中属性的权重值,实现了基于属性权重的模糊聚类。在KDD-CUP99数据集中的实验结果表明,该方法能有效地降低检测训练时间和提高检测正确率。 相似文献
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计算机视觉检测是指利用计算机图像处理系统来模拟人类视觉进行检测对象的分类、识别和测量的技术.使用基于模糊聚类的图像RGB分量线性变换后的正交彩色特征,建立了应用于火焰检测的一种混合检测模型,并将其应用于视频序列图像中火焰的自动检测.实验结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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