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基于样本和特征双加权的特征约简中智C-均值聚类方法: 本发明涉及一种基于样本和特征双加权的特征约简中智C‑均值聚类方法。所述方法包括：使用单通道Affymetrix芯片技术获取癌症基因表达数据集进行预处理得到第一数据集；构建特征约简中智C‑均值聚类算法模型输入第一数据集，通...; 裘昊晔王冬来刘潇洋袁午田张子龙

基于模糊C-均值聚类算法的动态等值研究: 2024年; 近年来,随着特高压交直流输电线路的不断建立,需要准确地模拟交直流大电网故障期间的暂态特性已十分困难。电磁暂态仿真计算结果较为准确,但计算量太大,因此需要在计算前对被仿真网络进行动态等值。本文首先介绍了模糊C-均值聚类算法(FCM)及基于物理等效的动态等值计算方法;然后,提出了基于模糊C-均值聚类算法的动态等值计算方法及其流程图。最后,对某区域进行FCM机组分群,并进行动态等值计算,结果表明,采用基于FCM的动态等值方法,等值前后的动态特性基本一致,该方法具有良好的实用性。; 杨濛濛; 关键词：模糊C-均值聚类算法动态等值

基于样本和特征双加权的特征约简中智C-均值聚类方法: 本发明涉及一种基于样本和特征双加权的特征约简中智C‑均值聚类方法。所述方法包括：使用单通道Affymetrix芯片技术获取癌症基因表达数据集进行预处理得到第一数据集；构建特征约简中智C‑均值聚类算法模型输入第一数据集，通...; 裘昊晔王冬来刘潇洋袁午田张子龙

采用混合策略联合优化的模糊C-均值聚类信息熵点云简化算法被引量：1: 2024年; 针对传统聚类算法处理点云简化问题时精度低、耗时长且易丢失特征信息等问题,提出了一种基于动态精英自适应混合策略的鹈鹕算法(DEAMPOA)与加权熵法联合优化的模糊C-均值聚类(FCM)信息熵点云简化算法。采用动态自适应种群混合策略,同时融合了精英反向化思路,显著提升了鹈鹕优化算法(POA)的收敛趋势和全局寻优能力,提高了寻找FCM最优聚类中心的成功率;利用DEAMPOA结合加权熵法对FCM进行优化,提高鲁棒性的同时增强了搜索精度,得到较好的聚类结果;在8种UCI标准数据集上与4种算法对比进行聚类性能评估实验,验证了所提方法综合性能优越;将所提方法与信息熵融合,并应用在三维点云KITTI数据集简化中。实验结果表明:与包围框简化法、随机采样简化法和特征选择简化法对比,所提方法全局误差简化前后点集之间平均欧式距离(MED)指标分别降低了2.25%、6.93%、5.74%,点云简化效果最优且运行速度满足要求。; 黄鹤黄佳慧刘国权王会峰高涛; 关键词：C-均值聚类点云简化信息熵

基于模糊C-均值聚类与峰值提取的阈值自适应信号提取算法: 本发明公开了基于模糊C‑均值聚类与峰值提取的阈值自适应信号提取算法，利用合适的降噪方法，区分出噪声和动作信号，并将噪声从动作信号中剔除，提取出动作信号。然而以往的窗函数等信号提取算法大多需要人工设置一个噪声阈值，而不同噪...; 毕红亮李晨熊唯韬宋述钰郁徐堃魏子翔

基于模糊c-均值聚类的亚热带丘陵区土壤肥力空间分异与管理分区: 2024年; [目的]亚热带丘陵区地形复杂,土壤肥力空间变异大,科学地将土壤按照相似地力进行分区,是实现丘陵区土壤精确管理,优化土壤培肥技术的理论基础。[方法]研究对象位于亚热带丘陵区的典型小流域-湖南省长沙县金井镇,2009年在全镇范围内(112 km~2)密集布置946个样点采集土壤样品,以测定的土壤肥力指标为数据源,包括土壤有机碳(SOC)、全氮(TN)、全磷(TP)、速效氮(AN)、有效磷(AP)和pH,采用地统计学和模糊c-均值聚类算法,分析流域土壤肥力的空间异质性;采用主成分分析法进行土壤肥力分区,并根据数据的差异显著性和变异系数对分区结果进行验证。[结果]除pH外,流域内土壤有机碳、全氮、全磷、速效氮和有效磷均存在中等至强的空间变异,变异系数(CV)介于36%~125%。基于主成分分析和模糊c-均值聚类可将研究区划分为3个肥力管理分区:MZ1、MZ2和MZ3,分区后各土壤肥力指标的变异系数(CV)不同程度地降低,以pH变异系数降幅最小(6%),AP变异系数降幅最大(96%)。同一分区内主要土壤肥力指标趋于同质化,分区间则异质化显著(P<0.01)。分区间水稻产量差异明显,MZ1区晚稻产量和早晚稻总产量显著高于MZ2和MZ3 (P<0.01)。MZ1、MZ2和MZ3区土壤pH值分别为4.12、4.04和4.00,均属于极酸水平;SOC分别为15.15、14.38和12.24 g/kg,均处于高水平;TN也为高水平(1.56、1.48和1.34 g/kg);TP为高至很高水平(0.86、0.69和0.60 g/kg);AN则处于很低至低水平(41.08、35.33和26.16 mg/kg);AP为中低水平(8.63、4.46和3.39 mg/kg)。[结论]亚热带丘陵区地形地貌复杂,是土壤肥力空间变异较大的主要影响因素。通过土壤肥力管理分区,可有效降低区域内肥力指标的变异程度,优化复杂丘陵区耕地管理措施。本研究区域中MZ1、MZ2和MZ3区均应着重改良土壤酸化现象,提高肥料氮素利用率,避免过量施用化学氮肥;MZ1区可适当减施磷肥,避免关键�; 赖佳鑫李康祺周萍戴玉婷郭晓彬吴金水; 关键词：空间分异模糊聚类

基于改进模糊C-均值聚类的陆上风电场集电线路回路划分与拓扑结构优化被引量：2: 2024年; 【目的】在“双碳”目标以及我国能源结构加速转型的双重驱动下,风电产业规模不断快速增长,亟须降本增效以应对平价上网压力。集电线路的造价在投资中占比较大,存在可观的优化空间。为了降低投资成本,提出了一种改进模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法。【方法】利用改进FCM聚类算法对陆上风电场集电线路回路进行划分。该算法综合考虑了方位角与欧式距离,以保障回路间线路不交叉,并使相邻机组聚集到同一回路;引入机位到聚类中心距离的修正因子,通过调节其数值限制回路容量。在回路划分的基础上,利用动态Prim算法对各回路进行集电线路优化选线。最后,通过某陆上风电场算例验证方法的有效性。【结果】与只考虑方位角的聚类方法相比,考虑方位角和间距的改进FCM算法优化效果更好,单回、双回连接对应的集电线路总造价分别降低了2.6%和5.4%。【结论】所提算法能够有效降低集电线路的总造价,具有一定的应用价值,可为风电场集电线路设计提供参考。; 易海吕宙安张伶俐陈希柳典黄雨薇韩星星许昌; 关键词：集电线路

基于快速鲁棒模糊C有序均值聚类的苗族服饰图像分割算法: 2024年; 苗族服饰图像具有绣线纹理复杂、色彩形状多样等特征,针对模糊C有序均值(Fuzzy C-Ordered-Means,FCOM)聚类算法在进行苗族服饰图像分割时,存在耗时长、分割效果不理想的问题,提出了一种快速鲁棒模糊C有序均值聚类算法。在FCOM算法基础上加入了竞争学习的思想,通过构造新的隶属度约束函数,对像素点进行更加强制清晰的划分,提高图像像素定位的准确性,从而加快算法的收敛速度。结果表明,本文算法在图像分割过程中能有效地降低异常值的影响,获得更加准确的分割结果。该算法在Jaccard相似系数、分割精度、Dice相似系数、模糊划分系数及模糊划分熵等性能方面均优于其他几种模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法,且分割时间与迭代次数也优于FCOM算法。; 陈阳黄成泉雷欢彭家磊覃小素周丽华; 关键词：聚类算法

基于模糊C有序均值聚类的图像分割算法研究: 陈阳

基于改进的模糊c-均值聚类脑MR图像分割研究: 脑部疾病作为全球十大致命疾病之一,时刻威胁着人类的健康。脑部疾病与脑组织受损密切相关,因此脑组织的准确分析可为医生诊断提供有效的量化信息。而磁共振(Magnetic Resonance,MR)成像技术是前期诊断的重要工具...; 朱桂媛; 关键词：模糊C-均值

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