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农业机器人采摘目标识别技术研究——基于FCM模糊聚类算法 被引量：1
1
作者 冯高峰 《农机化研究》 2024年第3期30-33,41,共5页
介绍了FCM(Fuzzy C-Means)模糊聚类算法的原理,采用权重分配的方法对该算法进行了改进,通过建立模糊的相似矩阵,对目标对象的特征聚类图进行分析,并引入隶属度矩阵对FCM算法进行优化,以加快算法的迭代速度。实验结果表明:农业机器人采... 介绍了FCM(Fuzzy C-Means)模糊聚类算法的原理,采用权重分配的方法对该算法进行了改进,通过建立模糊的相似矩阵,对目标对象的特征聚类图进行分析,并引入隶属度矩阵对FCM算法进行优化,以加快算法的迭代速度。实验结果表明:农业机器人采用该方法对农作物轮廓分割识别度较高,算法计算效率较快,验证了其可靠性,该方法可用于目标农作物的分割和目标识别。 展开更多
关键词 农业机器人 fcm 模糊聚类 隶属度矩阵 目标识别
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基于FCM-LSTM的软件运行资源变化规律方法研究
2
作者 李春生 王胡景 +1 位作者 张可佳 富宇 《微型电脑应用》 2024年第3期1-6,共6页
软件在运行过程中会消耗资源,此过程存在两个问题,一是难以确定资源消耗发生变化的拐点,二是同一软件同一模块运行不同任务时,所产生的数据样本数量级差异过大。基于此,提出一种结合FCM和LSTM的算法研究软件运行资源变化规律的方法,利用... 软件在运行过程中会消耗资源,此过程存在两个问题,一是难以确定资源消耗发生变化的拐点,二是同一软件同一模块运行不同任务时,所产生的数据样本数量级差异过大。基于此,提出一种结合FCM和LSTM的算法研究软件运行资源变化规律的方法,利用FCM算法实现不同数量级样本间的群聚,接着把处理后的样本放入LSTM模型进行训练,进而得到资源消耗变化曲线。实验表明,通过资源消耗变化曲线能够确定拐点的类型和其出现的位置区间,进而找到软件运行资源变化规律。另外,通过对比分析,FCM-LSTM模型在解决此问题上的准确率高于其他同类型的传统算法。 展开更多
关键词 资源消耗 fcm LSTM 软件行为分析
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基于KPCA-FCM工况精简的机组燃烧优化
3
作者 李泳萱 田亮 董子健 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第2期135-142,共8页
针对深度调峰下运行工况频繁变动使锅炉燃烧优化参数调整难度增大的问题,提出了一种基于KPCA-FCM工况精简的燃烧优化方法。首先对锅炉实际历史运行数据提取稳态工况后,通过核主成分分析法(KPCA)进行降维,选取贡献率较大的运行参数利用... 针对深度调峰下运行工况频繁变动使锅炉燃烧优化参数调整难度增大的问题,提出了一种基于KPCA-FCM工况精简的燃烧优化方法。首先对锅炉实际历史运行数据提取稳态工况后,通过核主成分分析法(KPCA)进行降维,选取贡献率较大的运行参数利用模糊聚类算法(FCM)进行分析完成工况划分,实现对工况的精简。然后对不同的燃烧工况匹配对应的工况簇,调整燃烧参数到该类的最佳运行参数。为了验证该方法的合理性,采用最小二乘支持向量机辨识锅炉燃烧热效率模型。以高低两个工况区间为例进行仿真验证,结果表明提取到的最优运行参数目标值可以使锅炉热效率最高提升0.2%。因此,提出的工况精简方法可有效选取最优运行目标值,为现场运行人员调整运行参数提高锅炉效率提供了合理的数据参考。 展开更多
关键词 工况精简 燃烧优化 主成分分析法 模糊聚类 锅炉效率
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区块链+企业网络:交互融合前因探源——基于扎根理论和FCM方法
4
作者 赵会会 孙国强 王莉 《经济问题》 2024年第1期84-91,共8页
区块链技术的应用可增强企业间信任,优化网络生态环境,但目前区块链与企业网络融合效果差强人意,尚未达到链网良性互构的效果。基于案例资料,通过扎根理论提炼出技术、环境、网络3个层面共17个影响因素,弥补了既有研究的不足;运用非线性... 区块链技术的应用可增强企业间信任,优化网络生态环境,但目前区块链与企业网络融合效果差强人意,尚未达到链网良性互构的效果。基于案例资料,通过扎根理论提炼出技术、环境、网络3个层面共17个影响因素,弥补了既有研究的不足;运用非线性Hebbian学习算法得到因素间的关系矩阵,揭示了各因素的重要性及关联机理。结果表明:彼此融合不仅受技术和环境层面的影响,还与网络中的节点及联结层面有关;彼此融合是技术创新能力和技术应用水平相互作用的结果;影响融合的关键因素包括技术易用性、技术标准、高层管理者支持、政府支持、共享思维、数字化基础、关系资本。交互融合前因要素的提取为融合效果研究奠定了基础。 展开更多
关键词 区块链 企业网络 交互融合 扎根理论 fcm方法
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基于改进FCM聚类的光伏电站出力场景特性研究
5
作者 苗璐 樊玮 +3 位作者 肖红燕 刘宇 陈德扬 张勇军 《广东电力》 2024年第3期1-11,共11页
为提高新型电力系统的运行安全可靠性,需要对光伏电站的出力特性进行量化评估,并从高不确定性的众多发电场景中掌握光伏电站的运行规律。为此,基于场景聚类和缩减原理对光伏出力进行分析。首先提出光伏出力特性的评价指标,包括波动性和... 为提高新型电力系统的运行安全可靠性,需要对光伏电站的出力特性进行量化评估,并从高不确定性的众多发电场景中掌握光伏电站的运行规律。为此,基于场景聚类和缩减原理对光伏出力进行分析。首先提出光伏出力特性的评价指标,包括波动性和出力效率2个一级指标和相应的二级指标;然后采用模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法,基于密度思想和距离最大、最小原则确定初始聚类中心,通过不断迭代得到不同场景下光伏出力的聚类结果。考虑到传统聚类算法存在局部收敛性,难以确定最优聚类数目,提出结合聚类有效性指标来确定聚类最优数目,进而采用基于概率距离的前推回代法对得到的聚类结果进行场景削减,最终得到光伏电站季节典型出力场景。最后基于广东省某光伏电站实际出力数据进行分析,验证所提指标和算法的有效性。 展开更多
关键词 光伏出力场景 聚类算法 场景缩减 fcm算法 聚类指标
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基于FCM和ITransformer-TCN的短期风电集群功率预测
6
作者 牛甲俊 张薇 许达明 《东北电力大学学报》 2024年第1期9-16,共8页
准确的风电功率预测对于电力系统安全稳定运行具有至关重要的意义。针对当前在集群预测中存在集群划分不合理以及在短期预测中精度难以得到有效提升的问题,文中提出了一种基于模糊C均值(Fuzzy C-means, FCM)和ITransformer-时间卷积网络... 准确的风电功率预测对于电力系统安全稳定运行具有至关重要的意义。针对当前在集群预测中存在集群划分不合理以及在短期预测中精度难以得到有效提升的问题,文中提出了一种基于模糊C均值(Fuzzy C-means, FCM)和ITransformer-时间卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)的短期风电集群功率预测方法。首先基于FCM聚类算法划分子集群,再利用ITransformer-TCN模型双重特征提取的优势对各子集群建模预测,最后将文中方法应用于中国吉林省某风电集群,与其他方法对比RMSE平均降低了10.8%,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 风电功率预测 fcm ITransformer-TCN 双重特征提取 短期集群预测
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基于HFACS-FCMs模型的船舶搁浅事故人因分析
7
作者 王群朋 沙正荣 +1 位作者 张金水 马杰灵 《山东交通学院学报》 CAS 2024年第1期103-109,123,共8页
为分析船舶搁浅事故致因因素中人为失误的干扰,建立人为因素分析及分类系统(human factors analysis and classification system,HFACS)-模糊认知地图(fuzzy congitive maps,FCMs)量化分析模型,从4个层面、20个分类项目角度分析在船舶... 为分析船舶搁浅事故致因因素中人为失误的干扰,建立人为因素分析及分类系统(human factors analysis and classification system,HFACS)-模糊认知地图(fuzzy congitive maps,FCMs)量化分析模型,从4个层面、20个分类项目角度分析在船舶搁浅事故中人为因素的影响,采用航运业专家对船舶搁浅事故致因因子的评估打分方法,构建船舶搁浅事故致因因子关系矩阵,以模拟与计算的总体中心值和标准中心值分析船舶搁浅事故致因因子。结果表明:船舶安全管理组织不当对船舶搁浅事故影响最大,组织影响和不安全行为前提条件对船舶搁浅事故影响较大,不安全行为与不安全监督对船舶搁浅事故影响次之,缺乏团队合作对船舶搁浅事故影响最小。结合分析结果,提出船舶搁浅事故的预防措施,为有效预防和减少人为失误导致的船舶搁浅事故提供参考。 展开更多
关键词 船舶搁浅 HFACS fcms 人因分析
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基于FCM算法的中小型转动设备故障检测研究
8
作者 苗俊田 刘冬冬 +1 位作者 鹿德台 赵博 《信息技术》 2024年第2期8-14,共7页
针对现有算法在中小型转动设备故障检测中存在的收敛速度慢、故障识别率低等问题,提出一种基于FCM融合算法的故障检测方案研究。对原始故障集做降噪处理,基于模糊熵值理论在多尺度条件下提取故障向量的隶属度;利用GA算法优化FCM算法的... 针对现有算法在中小型转动设备故障检测中存在的收敛速度慢、故障识别率低等问题,提出一种基于FCM融合算法的故障检测方案研究。对原始故障集做降噪处理,基于模糊熵值理论在多尺度条件下提取故障向量的隶属度;利用GA算法优化FCM算法的迭代性能和收敛性能,分别更新故障特征向量模糊隶属度矩阵和聚类中心矩阵,以达到改善聚类精度,提高故障识别率的目的。实验结果显示,该算法在不同的聚类中心数量及故障类别的条件下,能够获得更好的聚类效果和更高的收敛速度,训练集合和测试集的平均故障识别分别可以达到99.19%和98.23%。 展开更多
关键词 fcm算法 转动设备 迭代性能 GA算法 模糊隶属度
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基于STPA-FCM模型的自主航行船舶功能系统分析
9
作者 秦庭荣 周歆捷 +1 位作者 何荥杰 陈伟炯 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期8-14,共7页
为探析自主航行船舶(MASS)功能系统之间的失效机制,提升航行安全,将系统理论过程分析(STPA)方法与模糊认知图(FCM)方法相结合,构建MASS功能系统失效特征分析模型。通过STPA方法对功能系统的控制/反馈关系建模,确定27个控制关系与43个反... 为探析自主航行船舶(MASS)功能系统之间的失效机制,提升航行安全,将系统理论过程分析(STPA)方法与模糊认知图(FCM)方法相结合,构建MASS功能系统失效特征分析模型。通过STPA方法对功能系统的控制/反馈关系建模,确定27个控制关系与43个反馈关系,分析潜在的不安全控制行为(UCA)及其产生的关键致因,在此基础上,运用FCM方法构建各功能系统之间的交互关系,并反演出最终稳态下的相对失效概率。结果表明:最为核心的功能模块为电力系统、虚拟船长系统、动力定位系统、避碰系统,其稳定值占比分别为7.66%,7.62%,7.47%,7.14%,应优先确保其可靠性、稳定性和安全性。 展开更多
关键词 系统理论过程分析(STPA) 模糊认知图(fcm) 自主航行船舶(MASS) 功能系统 失效概率 控制/反馈关系
原文传递
通风竖井布置改进FCM-EWM-MABAC多属性决策研究
10
作者 王晓玲 陈深 +3 位作者 肖翌均 吴斌平 胡鹏飞 刘长欣 《水力发电学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期57-69,共13页
现有的水电站地下洞室通风竖井布置方案优选多采用单一评价指标,且主观权重确定常忽略指标关联性或过度依赖专家意见。针对上述问题,本文构建包含技术可行性、经济合理性、安全可靠性等多属性的综合评价指标体系,并提出通风竖井布置方... 现有的水电站地下洞室通风竖井布置方案优选多采用单一评价指标,且主观权重确定常忽略指标关联性或过度依赖专家意见。针对上述问题,本文构建包含技术可行性、经济合理性、安全可靠性等多属性的综合评价指标体系,并提出通风竖井布置方案改进模糊认知地图(fuzzy cognitive map,FCM)-熵权法(entropy weight method,EWM)-多属性边界逼近区域比较(multi-attribute boundary area comparison,MABAC)决策模型。其中,采用能够兼顾指标关联性且具有较强自主学习能力的主观权重改进FCM法,与客观权重EWM法组合以确定指标组合权重;进一步,提出多属性决策改进MABAC模型,将待选方案与正负理想解的相对距离作为决策依据,解决传统MABAC中准则距离和相近方案难以分辨优劣的问题。将本文所提方法应用于洛宁抽水蓄能电站地下洞室通风竖井布置方案优选中,结果表明该方法优选出的方案在技术、经济、安全等方面均表现良好,并证明改进FCM和改进MABAC方法的优越性。本文所提模型为地下洞室通风竖井布置方案的优选提供了一种新思路。 展开更多
关键词 地下洞室 通风竖井布置方案 改进fcm 熵权法 多属性决策 MABAC
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融合改进FCM与PFS的知识供需匹配
11
作者 张建华 刘艺琳 +2 位作者 郭启迪 杨俊晓 徐佳璐 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第1期99-107,共9页
为提升知识资源的有效配置,缓解用户“知识迷向”问题,设计一套知识供需匹配方法。依据DBSCAN算法确定FCM算法的聚类数目,增强聚类效果;基于改进FCM进行区域划分实现匹配空间压缩,提升算法效率。在此基础上,构建模糊关联匹配度模型,通... 为提升知识资源的有效配置,缓解用户“知识迷向”问题,设计一套知识供需匹配方法。依据DBSCAN算法确定FCM算法的聚类数目,增强聚类效果;基于改进FCM进行区域划分实现匹配空间压缩,提升算法效率。在此基础上,构建模糊关联匹配度模型,通过融合Zadeh与PFS模糊算子改进相似度计算,兼顾用户需求与既有知识间的相关度,确定匹配结果。实验分析表明,其在知识匹配有效性方面具有一定的比较优势。 展开更多
关键词 供需匹配 DBSCAN算法 模糊C均值 Zadeh模糊算子 PFS模糊集 相似度 相关度
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基于GA-ANFIS-FCM算法的电力能源预测
12
作者 陈亮 朱元凯 +1 位作者 李长英 谢清强 《电脑与电信》 2023年第9期83-86,共4页
电力公司为居民和企业提供不间断的电力供应是其主要责任。预测电力能源需求总是保证电力供应的最佳方案。将遗传算法(GA)、聚类算法(FCM)和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)相结合,构造了GA–ANFIS–FCM混合算法,并将算法用于电力能源预... 电力公司为居民和企业提供不间断的电力供应是其主要责任。预测电力能源需求总是保证电力供应的最佳方案。将遗传算法(GA)、聚类算法(FCM)和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)相结合,构造了GA–ANFIS–FCM混合算法,并将算法用于电力能源预测。通过与独立的ANFIS–FCM模型比较,验证了GA–ANFIS–FCM3为最佳子模型。 展开更多
关键词 GA fcm ANFIS 电力能源预测
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“组织行为学”课程混合式教学创新——基于MOOC+FCM 的改革与实践探索
13
作者 张琳 黄永琦 《教育教学论坛》 2023年第38期14-18,共5页
在第十一届“中国大学教学论坛”上,时任教育部高等教育司司长吴岩提出打造五大“金课”,而线上线下混合式“金课”是其中重要一类。针对西北工业大学管理与领导力类通识课程“组织行为学”,展开MOOC+FCM的混合式教学改革创新:首先,开... 在第十一届“中国大学教学论坛”上,时任教育部高等教育司司长吴岩提出打造五大“金课”,而线上线下混合式“金课”是其中重要一类。针对西北工业大学管理与领导力类通识课程“组织行为学”,展开MOOC+FCM的混合式教学改革创新:首先,开发优质线上教学资源,包括教师慕课、学生微剧视频、微信小程序等原创性、互动性强的教学资源;其次,整合重构线下教学内容,以线上教学资源为基础,线下教学与线上教学形成优势互补,构建12个线下系列活动串联教学内容;最后,设计多元化的翻转课堂,依托线下系列活动开展“重点知识、个人分析、企业案例、视频拍摄、创业策划”的“五位一体”翻转课堂。从“教”与“学”价值共创视角探索“组织行为学”课程的教学改革创新与实践。 展开更多
关键词 混合式教学 教学创新 组织行为学 MOOC+fcm 翻转课堂
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基于FCM聚类的模糊综合评价方法 被引量：3
14
作者 何婷 赵春兰 +1 位作者 李屹 王兵 《陕西师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期111-119,共9页
针对综合评价过程中隶属函数建立存在主观性和随机性以及部分系统缺乏指标阈值的问题,引入模糊聚类的思想,建立基于FCM理论的评价模型。当指标阈值存在时,通过阈值确定FCM的最佳聚类中心,得到隶属度矩阵;不存在时,通过AP聚类确定FCM的... 针对综合评价过程中隶属函数建立存在主观性和随机性以及部分系统缺乏指标阈值的问题,引入模糊聚类的思想,建立基于FCM理论的评价模型。当指标阈值存在时,通过阈值确定FCM的最佳聚类中心,得到隶属度矩阵;不存在时,通过AP聚类确定FCM的初始聚类中心,改善传统算法对聚类中心初值选取的随机性;再利用改进的FCM算法对指标数据进行分级评价,得到隶属度矩阵并建立指标阈值,最后进行综合评价分析;并将该模型应用于四川某水域的水质评价中。结果表明,该模型评价结果处于单因子评价和传统模糊综合评价结果之间,其相关系数均在0.7以上,说明该模型结果具有合理性,并且能克服因单因子评价模型仅强调最坏指标和传统模糊综合评价中人为选择隶属函数而导致评价结果具有片面性和主观性的不足。 展开更多
关键词 隶属函数 指标阈值 模糊聚类 fcm 综合评价
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基于FCM-LSTM的滚动轴承多阶段寿命预测 被引量：1
15
作者 刘宇航 石宇强 王俊佳 《机械设计》 CSCD 北大核心 2023年第5期43-50,共8页
针对滚动轴承逐渐呈现多阶段退化的退化特性,文中提出基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means Clustering, FCM)和长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的滚动轴承多阶段寿命预测方法。该方法的步骤是:使用小波包分解提取时频域... 针对滚动轴承逐渐呈现多阶段退化的退化特性,文中提出基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means Clustering, FCM)和长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的滚动轴承多阶段寿命预测方法。该方法的步骤是:使用小波包分解提取时频域特征,构建滚动轴承的健康指标;采用FCM将滚动轴承的退化过程分为多个阶段;使用LSTM对其在不同阶段的使用寿命进行预测,其预测结果可用于维修决策的制订与执行;利用开源试验数据集验证了该方法的合理性,表明了分阶段的寿命预测能有效提高预测精度。 展开更多
关键词 滚动轴承 模糊C均值聚类(fcm) 多阶段退化 寿命预测 长短时记忆神经网络(LSTM)
原文传递
基于BO-FCM和PSO-XGBoost的城市快速路交通状态识别 被引量：1
16
作者 孙经伟 谷远利 《交通运输研究》 2023年第4期64-71,共8页
为准确识别城市快速路交通拥堵状态,基于交通状态识别的实时性和变化性,构建了一种基于贝叶斯优化改进的模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法与粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)-极度梯度提升树(eXtreme Gradient Boosting,XG... 为准确识别城市快速路交通拥堵状态,基于交通状态识别的实时性和变化性,构建了一种基于贝叶斯优化改进的模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法与粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)-极度梯度提升树(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)相结合的交通状态识别模型。首先,考虑到FCM算法初始聚类中心的随机性对聚类结果的影响,利用贝叶斯算法对FCM算法进行优化,以避免FCM算法陷入局部最优解;然后,针对XGBoost算法的参数过多且对参数敏感的问题,使用PSO对其重要参数进行优化;最后,采用已分类的交通流数据对PSO-XGBoost模型进行训练,并采用北京市三环快速路的交通流数据对模型进行实例验证和性能对比分析。结果表明,所建模型能较准确和稳定地识别交通状态,识别准确率达99.94%,相比于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型、随机森林(Random Forest,RF)模型、K-近邻规则(K-Nearest Neighbor,KNN)模型分别提高1.23%,1.06%,1.57%,交通状态的识别精度和稳定性都得到有效提升,可为准确提供交通出行信息和缓解交通拥堵提供方法支撑。 展开更多
关键词 快速路 交通状态识别 XGBoost 贝叶斯优化 fcm 粒子群优化
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基于改进FCM聚类算法的三维重力反演
17
作者 刘乃征 朱培民 杜利明 《地质科技通报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期338-349,共12页
在重力反演中,传统的反演方法通常会生成平滑的反演结果,即不同的地质单元之间没有明显的边界。为了提高反演结果的空间分辨率和反演精度,采用模糊C均值聚类算法(fuzzy C-means,简称FCM)解决上述问题。但当异常体体积远小于围岩体积以... 在重力反演中,传统的反演方法通常会生成平滑的反演结果,即不同的地质单元之间没有明显的边界。为了提高反演结果的空间分辨率和反演精度,采用模糊C均值聚类算法(fuzzy C-means,简称FCM)解决上述问题。但当异常体体积远小于围岩体积以及目标函数FCM聚类项权重系数选择不当时,该算法容易造成异常体反演结果均匀收缩,导致反演精度降低,甚至反演失败。反演失败的主要原因通常是因为异常体体积比围岩体积小很多。为此在反演的目标函数FCM聚类项中引入了缩放因子,用以平衡模型参数对每个聚类的隶属度,减小异常体体积远小于围岩体积的影响。通过建立缩放指数e_(k)与归一化的聚类中心与实际聚类中心间距离S_(normal)的简单正相关关系,使得缩放因子ρ_(k)随反演过程不断更新,从而显著降低了目标函数FCM聚类项权重系数的选择难度,避免了异常体反演结果均匀收缩的问题,增强了反演的稳定性。理论重力异常数据反演数值试验和实际数据反演表明,相比于此前的FCM方法,改进算法有更高的反演稳定性和反演精度。 展开更多
关键词 三维重力反演 fcm聚类 缩放因子
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基于微课联合病例分析的FCM教学模式在神经外科本科教学中的应用效果分析 被引量：1
18
作者 高菊 戴经纬 《卫生职业教育》 2023年第10期44-47,共4页
探讨微课联合病例分析的翻转课堂(FCM)模式用于神经外科本科教学的效果,以提升本科生的考试成绩,提高他们对于教学工作的满意度,锻炼其评判性思维能力,增强教学效果。
关键词 微课 病例分析 fcm模式 神经外科
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基于FCM聚类模型约束的二维初至旅行时反演 被引量：1
19
作者 刘佳成 张志勇 +2 位作者 周钦渊 李曼 李红立 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1115-1123,共9页
最小结构模型约束正则化二维地震初至旅行时反演中存在模型边界刻画不清的问题,尤其是地质体内射线分布稀疏的情况下,反演效果不理想。为此,引入模糊C均值(FCM)聚类模型约束函数,旨在提高反演结果对模型边界的成像精度。该约束项将先验... 最小结构模型约束正则化二维地震初至旅行时反演中存在模型边界刻画不清的问题,尤其是地质体内射线分布稀疏的情况下,反演效果不理想。为此,引入模糊C均值(FCM)聚类模型约束函数,旨在提高反演结果对模型边界的成像精度。该约束项将先验信息作为参考聚类中心,在迭代过程通过反复修改聚类中心及每个网格单元对聚类中心的隶属度,实现对速度的自动分类。在此基础上,采用以模型灵敏度信息为依据的多重网格反演策略,以提高反演的稳定性及效果;应用简单模型讨论了FCM聚类模型约束权重、先验信息引导项权重等参数选取方案;对比无监督学习与先验信息监督学习的反演效果,后者改善了反演速度模型边界刻画模糊现象,有效提高了反演结果的分辨率;最后,通过实测数据反演,验证该方法在实际应用中的实用性和有效性。 展开更多
关键词 地震初至波旅行时成像 模糊C 均值聚类 正则化反演 监督学习
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基于改进FCM聚类算法的混合建模方法在苯酚浓度预测中的应用
20
作者 周达左 陶洪峰 《化工自动化及仪表》 CAS 2023年第6期889-892,899,共5页
为了解决单一模型无法满足复杂化工生产过程预测精度要求的问题,引入混合建模方法。首先,考虑到模糊C均值聚类(FCM)算法在初始聚类中心选择上存在的缺陷,采用SA算法和GA算法对其进行优化,以选择最合适的初始聚类中心,提高聚类精度;然后... 为了解决单一模型无法满足复杂化工生产过程预测精度要求的问题,引入混合建模方法。首先,考虑到模糊C均值聚类(FCM)算法在初始聚类中心选择上存在的缺陷,采用SA算法和GA算法对其进行优化,以选择最合适的初始聚类中心,提高聚类精度;然后,基于支持向量机建立各子类预测模型;最后,将测试样本划分到各子类中,采用各子类模型仿真得到预测值。采用混合建模方法和单模型方法预测苯酚浓度并与真实值对比,结果表明:笔者所提混合模型得到的平均相对误差(MRE)和最大相对误差(MXRE)均小于单模型的。 展开更多
关键词 混合建模 改进fcm聚类算法 支持向量机 相对误差 苯酚浓度
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