基于鲁棒学习模糊C均值聚类算法的变压器故障辨识方法 被引量：1

1

作者 陶飞达 吴杰康 +3 位作者 曾振达 覃炜梅 张丽平 邹志强 《黑龙江电力》 CAS 2018年第5期386-391,共6页

为提高电力变压器故障评估的准确性,在变压器油中溶解气体检测数据基础上,采用鲁棒学习模糊C-均值聚类算法进行状态信息挖掘分析。该方法利用信息熵来度量样本归属的模糊性,避免了经典模糊C-均值聚类算法受初始化参数影响大、对离群数... 为提高电力变压器故障评估的准确性,在变压器油中溶解气体检测数据基础上,采用鲁棒学习模糊C-均值聚类算法进行状态信息挖掘分析。该方法利用信息熵来度量样本归属的模糊性,避免了经典模糊C-均值聚类算法受初始化参数影响大、对离群数据点敏感、分类结果不稳定等缺点。算例计算分析结果表明,基于鲁棒学习模糊C-均值聚类算法能够对变压器评估指标数据进行有效、准确的分类,从而实现电力变压器故障的准确评估,为检修决策提供合理的建议。 展开更多

关键词 变压器故障辨识 模糊c-均值聚类 鲁棒学习 信息熵

下载PDF 职称材料

基于模糊C均值聚类的快速路交通流相态划分 被引量：13

2

作者 王璇 翁小雄 《交通信息与安全》 2009年第1期149-152,共4页

交通相态的识别问题是智能交通系统里一个关键问题,基于模糊C均值聚类分析可以很好地解决这种没有先验知识情况下的分类问题。文中介绍了三相流理论,根据我国实测快速路交通流数据,利用模糊C均值聚类方法对交通流相态的分类进行了研究,... 交通相态的识别问题是智能交通系统里一个关键问题,基于模糊C均值聚类分析可以很好地解决这种没有先验知识情况下的分类问题。文中介绍了三相流理论,根据我国实测快速路交通流数据,利用模糊C均值聚类方法对交通流相态的分类进行了研究,实现了一种交通相态的划分方法,研究结果表明:该方法能够识别出三相流理论中的自由流和同步流状态。 展开更多

关键词 城市快速路 交通流 相态 模糊c均值聚类

下载PDF 职称材料

一种改进的局部模糊C-均值聚类分割算法研究 被引量：3

3

作者 刘梦娇 吴成茂 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第S1期190-194 202,202,共6页

为了改善复杂图像的分割精度和抗噪性,充分考虑像素邻域信息的模糊聚类分割法已引起学者们的高度重视。针对希腊学者Krinidis和我国学者公茂果等提出的鲁棒模糊局部信息C-均值聚类分割算法的聚类迭代表达式缺乏严格理论推导的不足,利用... 为了改善复杂图像的分割精度和抗噪性,充分考虑像素邻域信息的模糊聚类分割法已引起学者们的高度重视。针对希腊学者Krinidis和我国学者公茂果等提出的鲁棒模糊局部信息C-均值聚类分割算法的聚类迭代表达式缺乏严格理论推导的不足,利用拉格朗日乘子法将鲁棒模糊局部C-均值聚类所对应的聚类目标函数及其约束条件转化为无约束优化问题,通过求解其极值存在的偏导数等于零的条件方程组得到新的隶属度和聚类中心表达式,然后构造相应聚类分割图像的新算法。人工合成图像和遥感图像的分割测试表明,所建议的改进局部模糊均值聚类分割算法是合理的,比现有的鲁棒模糊局部信息C-均值聚类分割算法更适合复杂图像分割需要。 展开更多

关键词 模糊聚类 鲁棒模糊c-均值聚类 图像分割

下载PDF 职称材料

基于分数阶信息的鲁棒图形模糊聚类分割算法 被引量：5

4

作者 柳璨 吴成茂 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第3期774-781,855,共9页

为改进现有的图形模糊聚类算法不适合图像分割需要的不足,提出像素邻域分数阶信息约束的鲁棒图形模糊聚类分割算法。在现有的图形模糊聚类目标函数基础上,对其聚类所涉及的中立度和拒分度进行正则化约束,采用最优化数学方法推导获得一... 为改进现有的图形模糊聚类算法不适合图像分割需要的不足,提出像素邻域分数阶信息约束的鲁棒图形模糊聚类分割算法。在现有的图形模糊聚类目标函数基础上,对其聚类所涉及的中立度和拒分度进行正则化约束,采用最优化数学方法推导获得一种图形模糊聚类算法。为增强图形模糊聚类分割算法的抗噪鲁棒性,将像素邻域分数阶积分滤波信息嵌入正则化图形模糊聚类目标函数,通过推导获得适合噪声干扰图像分割需要的鲁棒算法。测试结果表明,该分割算法能够有效降低复杂背景对图像分割目标的影响,提高了邻域均值信息约束的鲁棒分割算法的抗噪能力。 展开更多

关键词 图形模糊c-均值聚类 正则化方法 空间邻域信息 分数阶积分 鲁棒分割算法

下载PDF 职称材料

基于快速FCM聚类的自动随机游走算法在红外图像分割的应用 被引量：2

5

作者 张莲 杨森淋 +2 位作者 李梦天 余松林 刘晓丽 《电子世界》 2020年第10期102-104,共3页

随机游走算法作为图论分割算法的一种,拥有分割精度高、对噪声的鲁棒性强的特点,对弱边界图像有着良好的分割效果,因此随机游走算法适用于红外图像这种边界区分弱、易受噪声干扰的图像,但是随机游走算法作为一种半自动化的图像分割算法... 随机游走算法作为图论分割算法的一种,拥有分割精度高、对噪声的鲁棒性强的特点,对弱边界图像有着良好的分割效果,因此随机游走算法适用于红外图像这种边界区分弱、易受噪声干扰的图像,但是随机游走算法作为一种半自动化的图像分割算法需要人工标定种子点,这使得随机游走算法不适用于那些对实时性要求较高的场合,针对随机游走算法的这一缺陷,提出了一种基于非局部空间信息的快速模糊C均值聚类自动随机游走算法,首先使用基于非局部空间信息的快速模糊C均值聚类算法对红外图像进行预分割,再结合图像形态学为随机游走算法提供种子点,实现了红外图像的自动分割,提高了随机游走算法的实时性.该文提出的算法可以对红外图像进行自动分割,其分割效果与传统随机游走算法相当. 展开更多

关键词 随机游走算法 图像形态学 非局部空间信息 红外图像分割 FcM聚类 快速模糊c均值聚类 种子点 弱边界

下载PDF 职称材料

基于FCM及快速迭代收缩阈值算法的平面ECT图像重建

6

作者 张立峰 唐志浩 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期899-906,共8页

为提高平面阵列电容成像系统的成像精度,提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)进行数据优化的快速迭代收缩阈值算法(FISTA)。根据平面阵列电容数据的特点,首先利用FCM算法对测量电容值进行分类,保留有效电容值,实现电容向量降维;然后利用离... 为提高平面阵列电容成像系统的成像精度,提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)进行数据优化的快速迭代收缩阈值算法(FISTA)。根据平面阵列电容数据的特点,首先利用FCM算法对测量电容值进行分类,保留有效电容值,实现电容向量降维;然后利用离散小波基(DWT)对灰度值进行稀疏表示,并建立L1正则化模型,采用FISTA进行求解,以实现图像重建;最后将FCM处理后的电容值分别用于Landweber算法、Tikhonov算法进行重建对比。仿真与实验结果表明,该算法重建图像的平均相对误差约为0.0527,平均相关系数约为0.9422,均优于其它算法,且重建图像伪影较少,更接近真实情况;因此,所提算法具有更好的重建效果。。 展开更多

关键词 电容层析成像 平面阵列电容 图像重建 模糊c均值聚类 快速迭代收缩阈值算法 缺陷检测

下载PDF 职称材料

结合峰值检测的高噪声图像快速聚类分割方法

7

作者 赵晖 林成龙 唐朝京 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期51-55,共5页

针对高噪声污染图像,提出一种结合峰值检测算法的快速聚类分割方法(FC-ImSeg)。根据平行线投影分割算法将二维直方图映射到一维空间,利用峰值检测算法检测图像像素点的聚类结果,调整映射模型的平行线宽度,使直方图符合双峰分布特性,最... 针对高噪声污染图像,提出一种结合峰值检测算法的快速聚类分割方法(FC-ImSeg)。根据平行线投影分割算法将二维直方图映射到一维空间,利用峰值检测算法检测图像像素点的聚类结果,调整映射模型的平行线宽度,使直方图符合双峰分布特性,最后利用加权模糊c均值聚类算法实现图像的分割。实验结果证明了该方法是快速有效的。 展开更多

关键词 快速聚类分割 平行线投影分割 峰值检测 模糊c均值聚类

下载PDF 职称材料

基于FPFH特征和模糊聚类的自适应点云压缩 被引量：4

8

作者 王艺楠 郝矿荣 杨焕宇 《电子科技》 2017年第11期73-77,80,共6页

针对三维激光扫描技术获取的点云数据存在大量冗余问题,文中提出了一种基于快速点特征直方图和模糊C均值聚类(FPFH-FCM)的点云压缩算法。利用FPFH特征在点云模型不同几何位置的分布差异,基于FCM算法自适应地将点云集合分为特征点集和非... 针对三维激光扫描技术获取的点云数据存在大量冗余问题,文中提出了一种基于快速点特征直方图和模糊C均值聚类(FPFH-FCM)的点云压缩算法。利用FPFH特征在点云模型不同几何位置的分布差异,基于FCM算法自适应地将点云集合分为特征点集和非特征点集。并建立压缩准则:对非特征点集进行较大比例的压缩,去除冗余点;对特征点集进行较小比例的压缩,尽量保留更多的特征点,以实现点云压缩。在对比试验中,分别使用提出的基于FPFH特征的点云压缩算法与基于曲率特征的点云压缩算法,对人体点云数据进行压缩,对比压缩后点云的曲面重建效果,同时使用原始点云与压缩后点云之间的Hausdorff距离作为压缩误差评价指标,结果证明,该压缩算法能够更好地保留重建模型的细节特征,具有更高的压缩精度。 展开更多

关键词 点云压缩 快速点特征直方图 模糊c均值聚类 泊松曲面重建 HAUSDORFF距离

下载PDF 职称材料

鲁棒最小二乘支持向量机及其在软测量中的应用 被引量：4

9

作者 司刚全 娄勇 张寅松 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期15-21,共7页

针对最小二乘支持向量机在利用产生于工业现场的非理想数据集进行建模预测时,稀疏化模型鲁棒性差的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类和密度加权的稀疏化方法.首先通过模糊C均值聚类将训练样本划分为若干个子类;然后计算每个子类中各样... 针对最小二乘支持向量机在利用产生于工业现场的非理想数据集进行建模预测时,稀疏化模型鲁棒性差的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类和密度加权的稀疏化方法.首先通过模糊C均值聚类将训练样本划分为若干个子类;然后计算每个子类中各样本的可能贡献度,依次从每个子类中选取具有最大可能贡献度的样本作为支持向量;最后更新每个样本的可能贡献度,继续从各个子集中增选支持向量,直至稀疏化后的模型性能满足要求.仿真结果和磨机负荷实际应用表明,该方法能够兼顾模型在整体样本集和各工况子集上的性能,在实现模型稀疏化的同时,能够显著改善最小二乘支持向量机模型的鲁棒性. 展开更多

关键词 模糊c均值聚类 密度加权 鲁棒最小二乘支持向量机 磨机负荷

下载PDF 职称材料

基于邻域信息和快速FCM的肺部电阻抗成像伪迹优化算法 被引量：2

10

作者 丁明亮 李晓童 卢立晖 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期3320-3327,共8页

针对电阻抗成像技术可视化过程中因“欠定”问题和“软场”效应所导致的重建图像伪迹问题,该文提出一种基于邻域信息和快速模糊C均值聚类(快速FCM)的无监督图像质量评价指标。基于该评价指标和Tikhonov正则化算法,提出了一种重建图像伪... 针对电阻抗成像技术可视化过程中因“欠定”问题和“软场”效应所导致的重建图像伪迹问题,该文提出一种基于邻域信息和快速模糊C均值聚类(快速FCM)的无监督图像质量评价指标。基于该评价指标和Tikhonov正则化算法,提出了一种重建图像伪迹优化算法TR-NC。仿真结果表明,该算法能够有效地修正重建图像中的伪迹,修正后的重建图像的相关系数平均提高了18.45%,相对误差平均降低了22.2%;仿真体验实验结果表明,当目标电导率变化率大于30%时,该算法能够准确地检测到目标。由此可见,相比于传统的Tikhonov正则化算法,提出的修正算法在重建图像目标的数量和位置精确度方面都得到了显著提高,为电学层析技术在医学和工业等领域的应用实践提供了新的成像理论依据和技术参考。 展开更多

关键词 电阻抗成像 图像重建 快速模糊c均值聚类 邻域信息 伪迹修正

下载PDF 职称材料

在核诱导的鲁棒度量下的模糊C-均值与可能性C-均值算法 被引量：3

11

作者 张道强 陈松灿 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期390-395,共6页

用核方法来改造传统的学习算法是近年来机器学习领域研究的一个热点.本文提出了一种新的应用核方法在原输入空间中进行聚类的思想,并把其推广应用于传统的聚类算法,得到模糊核C-均值算法和可能性核C-均值算法.该类算法的实质是在准则函... 用核方法来改造传统的学习算法是近年来机器学习领域研究的一个热点.本文提出了一种新的应用核方法在原输入空间中进行聚类的思想,并把其推广应用于传统的聚类算法,得到模糊核C-均值算法和可能性核C-均值算法.该类算法的实质是在准则函数中采用了一类核诱导的非欧氏距离的新的距离度量,并且依据Huber的鲁棒统计分析,该类算法是内在鲁棒的,适合对不完整数据或缺失数据、含噪数据和野值的聚类.最后在人工和Benchmark数据集上对上述算法的性能进行了验证. 展开更多

关键词 核方法 聚类 模糊c-均值 可能性聚类 鲁棒统计

原文传递

空间约束FCM与MRF结合的侧扫声呐图像分割算法 被引量：21

12

作者 霍冠英 刘静 +1 位作者 李庆武 周亮基 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期226-235,共10页

针对侧扫声呐图像斑点噪声强、目标分割困难的问题,提出了一种基于空间约束的快速模糊C均值聚类(SCFFCM)与马尔可夫随机场(MRF)相结合的分割算法。为克服噪声干扰,该算法首先基于贝叶斯最大后验概率理论在非下采样Contourlet变换域去除... 针对侧扫声呐图像斑点噪声强、目标分割困难的问题,提出了一种基于空间约束的快速模糊C均值聚类(SCFFCM)与马尔可夫随机场(MRF)相结合的分割算法。为克服噪声干扰,该算法首先基于贝叶斯最大后验概率理论在非下采样Contourlet变换域去除声呐图像中的强斑点噪声;然后为加快分割速度,提出SCFFCM算法,该算法用于给出一个较好的初始分割;接着由初始分割计算MRF模型的约束场,再根据图像邻域内灰度波动情况自适应更新结合权值,进而求解得到FCM模糊场与MRF约束场的联合场,并基于最大概率准则得到分割结果;最后,采用形态学去除分割结果中的孤立噪点,并完成孔洞填充。对仿真及实际的侧扫声呐图像的分割实验结果表明,所提算法较FCM和现有的一些FCM改进算法有更强的抗噪能力、更高的分割精度以及更快的运算速度。 展开更多

关键词 侧扫声呐图像分割 空间约束 快速模糊c均值聚类算法 初始分割 马尔可夫随机场

下载PDF 职称材料

一种改进的T-S模糊模型建模及优化方法 被引量：10

13

作者 刘骏 殷晓明 顾幸生 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期233-239,共7页

模糊建模是一种有效的非线性系统建模方法,因为非线性系统的复杂性,仍有很多问题难以处理。针对T-S模糊模型,提出了一种改进的建模及优化方法。首先,将快速搜索密度峰聚类和模糊C均值聚类(FCM)算法相结合,使用快速搜索密度峰聚类算法找... 模糊建模是一种有效的非线性系统建模方法,因为非线性系统的复杂性,仍有很多问题难以处理。针对T-S模糊模型,提出了一种改进的建模及优化方法。首先,将快速搜索密度峰聚类和模糊C均值聚类(FCM)算法相结合,使用快速搜索密度峰聚类算法找到聚类个数和初始聚类中心后,再用FCM算法进行聚类;然后,通过最小二乘法辨识结论参数得到初始T-S模糊模型,使用改进的差分进化(DE)算法整体优化模型的结构和参数,获得最终的T-S模型;最后,选择代表性实例,使用MATLAB程序进行仿真分析和比较,验证了本文方法能有效提高T-S模糊模型的辨识精度和速度。 展开更多

关键词 模糊建模 T-S模型 模糊c均值聚类 快速搜索密度峰聚类 差分进化算法

下载PDF 职称材料

智能电网快速仿真与模拟任务调度优化方法 被引量：7

14

作者 余贻鑫 徐臣 贾宏杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第19期26-30,共5页

基于MAS建立的分布并行计算环境,其任务调度问题具有新的特点。对于基于MAS的配电快速仿真与模拟系统,以配电网三相状态估计为例,建立了新的调度问题模型,提出了基于FCM的启发式任务调度优化方法。该方法利用模糊C均值聚类分析算法对独... 基于MAS建立的分布并行计算环境,其任务调度问题具有新的特点。对于基于MAS的配电快速仿真与模拟系统,以配电网三相状态估计为例,建立了新的调度问题模型,提出了基于FCM的启发式任务调度优化方法。该方法利用模糊C均值聚类分析算法对独立任务进行聚类分析,避免了在超大解空间中用基于搜索的方法去寻求最优解的做法。该方法具有线性时间复杂度,而且通过大量算例表明它总是能够在合理的时间内获得次优解或最优解,使masDSE的性能有明显改善。 展开更多

关键词 并行分布计算 任务调度 模糊c均值聚类 智能电网 多AGENT系统 配电快速仿真与模拟 三相状态估计

下载PDF 职称材料

基于视频检测技术的城市快速路交通状态分析研究 被引量：9

15

作者 袁月明 关伟 吴建平 《交通与计算机》 2008年第4期1-3,共3页

基于视频检测技术采集得到的北京城市快速路交通特征参数,对城市快速路交通状态进行分析研究。选择车辆行驶速度和速度方差作为城市快速路交通状态分析的决策变量,根据城市快速路交通流特征将交通状态分为自由流、谐动流、同步流和拥堵... 基于视频检测技术采集得到的北京城市快速路交通特征参数,对城市快速路交通状态进行分析研究。选择车辆行驶速度和速度方差作为城市快速路交通状态分析的决策变量,根据城市快速路交通流特征将交通状态分为自由流、谐动流、同步流和拥堵,利用模糊C均值聚类算法建立交通状态辨识算法,算法经验证表明其有效可行。 展开更多

关键词 交通工程 交通状态分析 模糊c均值聚类 城市快速路

下载PDF 职称材料

基于低对比度红外图像时空信息的气体泄漏检测 被引量：1

16

作者 左金辉 徐文斌 +6 位作者 周世杰 盛道斌 徐向东 李正强 韩颖慧 吴春江 张磊 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1186-1198,共13页

气体泄漏事故造成的危害是多方面的,如环境污染、人员财产损失、火灾爆炸。红外热成像作为可实现大范围快速成像的定性探测技术被广泛使用,相比一般红外图像,气体红外图像的对比度更低,边缘更加模糊,不易识别。针对上述问题,本文提出一... 气体泄漏事故造成的危害是多方面的,如环境污染、人员财产损失、火灾爆炸。红外热成像作为可实现大范围快速成像的定性探测技术被广泛使用,相比一般红外图像,气体红外图像的对比度更低,边缘更加模糊,不易识别。针对上述问题,本文提出一种基于混合高斯背景建模的低对比度气体红外图像泄漏检测方法。首先,在预处理阶段,提出时域自适应帧间滤波算法实现红外图像的降噪和细节保持;然后,基于空域信息和梯度信息约束,提出时空混合高斯背景模型实现泄漏气体目标的前景的初步提取;最后,为更好地去除前景检测中干扰的运动目标,利用改进的快速鲁棒的模糊C均值聚类方法实现气体区域的自适应分割。实验结果表明,在5 m的泄漏距离下,该检测算法可有效提高准确率,弥补气体区域空洞问题,降低其他运动物体的干扰,气体泄漏检测准确率在92.3%~96.3%,与其他算法相比具有显著的抗干扰和区域分割能力。 展开更多

关键词 气体泄漏检测 红外热成像 时空高斯混合模型 时域自适应帧间滤波 运动检测 快速和鲁棒的模糊c均值聚类

下载PDF 职称材料

基于深度学习的城市快速路交通运行状态判别与预测

17

作者 赵彪 刘晓锋 付甜 《现代信息科技》 2023年第1期1-7,13,共8页

为了实时判断城市交通及快速路交通状况,并充分考虑到快速路及交通系统的模糊性、差异性、波动性,文章首先给出了一套基于模糊C均值聚类法(Fuzzy C-Means)的快速路交通状况判断算法,将道路的交通状况区分为通畅、基本顺畅、缓行、堵塞4... 为了实时判断城市交通及快速路交通状况,并充分考虑到快速路及交通系统的模糊性、差异性、波动性,文章首先给出了一套基于模糊C均值聚类法(Fuzzy C-Means)的快速路交通状况判断算法,将道路的交通状况区分为通畅、基本顺畅、缓行、堵塞4类。其次,利用了长短期记忆网络(LSTM)的长短时预测技术,给出了一个基于深度学习的模式,对交通运行三参数进行预测,并利用路侧检测设备不断获取新的真实数据,对预测模型进行迭代训练。然后利用已形成的模糊聚类模型,得到快速路交通运行状态的预测结果。最后以天津市黑牛城道的真实交通数据进行实验验证,结果表明,文章提出的交通流状态预测模型准确性达到93.22%,能为快速路交通控制提供有效的状态预测。 展开更多

关键词 城市快速路 模糊c均值聚类 深度学习 LSTM短时预测方法 交通运行三参数

下载PDF 职称材料

基于改进模糊聚类的同构多传感器在线数据融合方法 被引量：9

18

作者 苏卫星 朱云龙 +1 位作者 刘芳 马连博 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2015年第5期557-563,共7页

针对同构多传感器系统在无先验知识、无系统模型条件下对同一未知目标进行在线测量过程中的数据融合问题,提出一种基于改进模糊聚类的同构多传感器在线融合方法.该方法采用引入噪声类的鲁棒模糊聚类方法分析同时刻多源数据,避免了传统... 针对同构多传感器系统在无先验知识、无系统模型条件下对同一未知目标进行在线测量过程中的数据融合问题,提出一种基于改进模糊聚类的同构多传感器在线融合方法.该方法采用引入噪声类的鲁棒模糊聚类方法分析同时刻多源数据,避免了传统模糊聚类融合方法中对聚类数设定的依赖,同时有效去除系统偏移较大的数据源和异常信号对融合结果的不良影响;通过引入隶属度函数影响因子,增加历史融合结果对当前融合的指导.仿真实验进一步验证所提方法在融合精度和计算实时性方面的优势. 展开更多

关键词 鲁棒模糊聚类 模糊c均值聚类 多传感器 数据融合

原文传递

基于聚类优化FastICA的混合颜料光谱信息解混算法 被引量：9

19

作者 杨蕾 王慧琴 +1 位作者 王可 王展 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期199-207,共9页

提出一种聚类优化的快速独立成分分析(FastICA)解混算法,解决了FastICA在光谱信息解混过程中,对解混矩阵初始值敏感导致解混信息不稳定的问题。利用模糊C均值聚类对单一颜料光谱信息进行光谱特征降维,选择最具代表性的聚类结果作为解混... 提出一种聚类优化的快速独立成分分析(FastICA)解混算法,解决了FastICA在光谱信息解混过程中,对解混矩阵初始值敏感导致解混信息不稳定的问题。利用模糊C均值聚类对单一颜料光谱信息进行光谱特征降维,选择最具代表性的聚类结果作为解混矩阵初始值,通过FastICA牛顿迭代公式计算聚类优化后的解混矩阵,避免随机选取初始值对混合颜料光谱信息解混的影响。实验结果表明,与其他算法相比,解混结果平均误差值降低了0.57,平均适应度系数达到了99.67%,光谱角度匹配距离降低了0.53,所提算法增加了FastICA算法解混结果的稳定性,提高了混合颜料光谱信息解混精度。 展开更多

关键词 混合颜料 光谱反射率 快速独立成分分析 模糊c均值聚类

原文传递

基于FCM山地城市快速路交通状态判别方法研究 被引量：8

20

作者 蔡晓禹 蔡明 《公路》 北大核心 2016年第7期229-234,共6页

为及时判别山地城市快速路交通状态,便于智能化管理,针对山地城市与平原城市快速路交通特征的差异性以及交通流的变化特性,将交通状态划分为4类,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)判别山地城市快速路交通状态的算法。该算法基于速度、... 为及时判别山地城市快速路交通状态,便于智能化管理,针对山地城市与平原城市快速路交通特征的差异性以及交通流的变化特性,将交通状态划分为4类,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)判别山地城市快速路交通状态的算法。该算法基于速度、流量、时间占有率不同组合作为判别参数分4种情形进行聚类分析,并以重庆市为例,利用MATLAB模糊逻辑工具箱分析出采集数据的聚类中心,对不同参数组合下的各样本交通状态进行判断,并且结合视频录像验证各参数组合情形判别各状态的准确度,验证了算法判别的可行性。结果分析表明,速度对山地城市快速路状态判断影响最大,其次是流量,以速度、流量为参数的FCM算法能较好地判别山地城市快速路交通状态,精度达到85%以上。 展开更多

关键词 交通工程 交通状态判别 模糊c均值聚类 山地城市快速路 交通流

原文传递