Bezdek型模糊属性C均值聚类算法

推广了属性均值聚类算法,提出了基于模糊度m的Bezdek型模糊属性C均值聚类算法(FAMC),给出了FAMC算法的迭代算法,并讨论了模糊度m对算法收敛性的影响.在标准Iris数据集与肿瘤基因芯片表达数据的模式识别实验结果,验证了该算法优于模糊C均值算法和属性均值聚类算法.      

非确定-确定混合分群算法及其实现

在最小群变化(LeastClusterChanged,LCC)分群算法的基础上提出一种非确定-确定混合(Uncer tainy CertainyMixed,UC CM)分群算法。该算法利用非确定性分群的竞争特性,提高了网络的初始收敛速度,并保持了LCC算法的稳定性,同时利用优先级参数,提高了组网的灵活性。设计了UC CM算法的有限状态机模型,并基于模型对算法进行了模拟仿真,验证了算法的有效性。     

模糊聚类分析在耀斑-地磁扰动研究中的初步应用

本文运用模糊聚类分析的方法,对1975—1983年可证认出的210个耀斑-IPS激波事件进行了分析研究,给出了它们的聚类指标和模糊等价关系以及大、中、小三类耀斑-磁扰的聚类中心。初步研究结果表明:95％的耀斑-IPS激波会引起地磁扰动(∑Kp≥16);对持续1小时以上的二级耀斑和2小时以上的一级耀斑,以及多个射电源的IPS观测均出现50km/8以上的速度跳跃这类大耀斑-IPS激波事件进行模糊聚类磁扰强弱预报试验,其准确率可达80％;这种大耀斑-IPS激波事件所对应的地磁扰动变化范围很宽,从∑Kp≥12直到∑Kp≤54,这说明耀斑-激波在行星际空间的传播以及向地球的传输过程是十分复杂的。      

基于主成分和聚类分析的管制系统质量评估模型

为进行管制系统运行的质量服务水平评估,建立了初始管制系统质量评估指标体系,先用主成分分析剔除存在相关性、信息重叠的指标,再用聚类分析的迭代思想进行分类,得到最终管制系统质量评估指标体系。在此基础上用物元分析对管制系统质量进行综合评估。最后,通过算例分析验证了评估方法的可行性。     

模糊聚类法在试验模态参数识别分析中的应用

为了搜索系统的真实极点,将模糊聚类理论引入试验模态参数分析.根据极点之间内在的亲疏关系,将其 合理地聚为若干类,搜索每一类的最佳极点,即系统的真实极点,在稳态图中自动完成真实极点的选择.该方法 能够避免人为因素造成的识别误差,提高识别结果的可信度.在正交多项式曲线拟合和多参考点最小二秉复频 域识别系统中引入该方法,实现了稳态图中极点的自动选择,提供了真实极点选择的一种新思路.通过仿真和实 验证明了模糊聚类法对极点选择的可行性和稳定性.     

基于遗传算法与DSM的产品结构分解聚类方法

产品结构的分解聚类在产品开发中有着重要的地位,在用设计结构矩阵(D es ign structure m atrix,DSM)对产品结构进行建模的基础上,通过遗传算法实现了产品结构分解聚类的智能化和分解聚类结果的最优化。在算法的设计过程中开发了一种对DSM进行二维编码的方法,并给出了在二维编码基础上的多点杂交和基本变异方法。在构造适应度函数时,综合考虑了DSM模型中各元素之间的联系、聚类的数目以及各聚类中元素的数目。最后以某摩托车发动机为例,用该算法实现了产品结构DSM模型的智能化分解聚类,验证了该算法的可行性。     

基于核方法的航空发动机推力估计器设计

鉴于实现航空发动机的直接推力控制需要高精度及高可靠性的推力估计器,基于核方法,提出了结合全局核k-means聚类与鲁棒最小二乘支持向量回归机的推力估计器设计方案,通过核诱导的隐性映射将原始输入数据映射到特征空间,使数据样本特征信息被提取并放大,具有更好的可分性.在每个聚类内设计推力子估计器,用鲁棒代价函数代替最小二乘代价函数,增强了推力估计器的整体鲁棒性.通过对涡扇发动机的仿真试验表明,本推力估计器设计方法能够满足直接推力控制需要,与其它方法相比,在估计精度及鲁棒性上存在一定优势.     

基于深度置信网络的近距空战态势评估

针对传统态势评估方法权值确定困难、大规模数据处理和特征提取能力不足的问题,结合当前空战数据特征,将深度置信网络(DBN)应用于近距空战态势评估。通过密度峰值算法对空战特征数据进行聚类分析,并结合态势函数和专家判读进行修正,建立标准空战态势样本库;以重构误差和测试错误率为基础,建立网络拓扑结构和最优参数确定方法,提高模型的训练效率,并通过样本数据,对模型进行训练和验证。实验表明,模型态势分类正确率达到92.7%,模型运行时间满足应用需求,实例评估结果与客观态势一致性强。     

基于信息熵的连续属性自动聚类算法

基于信息熵的有关理论，提出了一种新的连续属性的自动聚类算法。首先介绍了Shannon熵的概念及其两个重要的定理，基于信息的不确定测度，提出了一种Shannon熵的准则函数φ，并且指出了该准则函数必须满足的6条原则。其次，基于该准则函数，引出了一种针对单个连续属性自动聚类的FUSINTER算法。由于实际信息系统中有多个连续属性，这主需要对多个连续属性分别使用FUSINTER算法进行离散，并且要求最终保证整个信息系统离散是相容的和一致的，而且各个属性拥有较少的分割区间。最后，本文以干线飞机外形参数的变化趋势与其更新换代的关系来说明文中提出的属性离散化过程，并展示了该聚类算法的有效性。本文提出的方法可以用于机器学习或数据挖掘的数据前处理。     

模糊ISODATA聚类分析方法的改进

模糊在分析方法具有较强的实用性,但传统的基于模糊划分的ＩＳＯＤＡＴＡ迭代方法由于人为引进了参数,因而在数学理论上显得不够严谨,本文对这一问题提出了克服的办法,得到了改进的模糊ＩＳＯＤＡＴＡ聚类分析法。该方法考虑到各个指标对分类的影响不同,必须赋以不同的权重,因而在实用中更符合情况。文中证明了建立改进的迭代方法所需要的两条定理,建立在此基础上的方法数学理论严谨,由此得到的聚类结果更令人信服。文中还结