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基于高程邻域信息的FCM算法管网漏损控制策略
1
作者 李红艳 常子峰 +3 位作者 史文韬 张峰 毛立波 石可铨 《控制与决策》 北大核心 2025年第3期946-954,共9页
供水管网的漏损控制与监测难题普遍存在,传统基于压力敏感度对管网进行分区并布设压力传感器的方法仅考虑管网节点压力变化情况,并未结合管网自身高程信息,减压阀调压时局部压力过高效果不明显.针对此问题,首先将管网节点压力敏感度与... 供水管网的漏损控制与监测难题普遍存在,传统基于压力敏感度对管网进行分区并布设压力传感器的方法仅考虑管网节点压力变化情况,并未结合管网自身高程信息,减压阀调压时局部压力过高效果不明显.针对此问题,首先将管网节点压力敏感度与高程差耦合,将FCM算法中目标函数中的距离定义为特征距离与高程距离之和,建立包含高程邻域信息的新的聚类目标函数,实现节点分区聚类;在分区入口处布设减压阀,采用GA求解阀后压力实现分区内各节点压力的实时精细化调控,联合智能方法与经验法在各个分区布置压力传感器,并通过漏损模型验证传感器布置的合理性.结果表明:分4个区的方案将BIN管网的漏损率降低至6.55%,相较初始管网降低22.79%,联合智能算法与经验法进行传感器布设对管网漏损的监测效果显著,引入高程信息的FCM算法管网漏损控制优化策略具有有效性和优越性. 展开更多
关键词 供水管网 fcm算法 高程邻域信息 漏损控制 减压阀 压力传感器 漏损监测
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峰值检测FCM算法的医学图像分割 被引量：6
2
作者 唐文静 许兆新 张小峰 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2014年第5期584-589,共6页
为了更好地平衡传统FCM及其相关改进算法的分割效果与分割效率问题,提出了一种基于峰值检测的快速FCM图像分割算法。首先基于峰值检测策略对聚类中心进行初始化;然后在初始化聚类中心的基础上对医学图像进行分割。其本质是运用峰值检测... 为了更好地平衡传统FCM及其相关改进算法的分割效果与分割效率问题,提出了一种基于峰值检测的快速FCM图像分割算法。首先基于峰值检测策略对聚类中心进行初始化;然后在初始化聚类中心的基础上对医学图像进行分割。其本质是运用峰值检测技术指导聚类中心的初始化,以使初始化的聚类中心尽可能靠近最终的聚类中心,从而以提高算法的工作效率。在医学图像上进行的实验表明,算法可以有效地提高图像分割的效率,并能得到很好的分割效果。 展开更多
关键词 fcm fcms Enfcm 图像分割 医学图像 峰值检测 聚类中心 直方图
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基于证据信息粒化的深度三支FCM聚类方法
3
作者 郭静 蔡超越 +4 位作者 陆杨 成晓天 樊晓雪 鞠恒荣 丁卫平 《南京师大学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期106-117,共12页
深度聚类由于其在数据挖掘和计算机视觉领域中处理高维数据的显著效果,已经成为一种流行的无监督学习方法.高维空间中的数据更容易存在模糊性,然而深度聚类无法直接处理数据中的模糊性.在许多实际问题中,数据之间相似性和关联性通常更... 深度聚类由于其在数据挖掘和计算机视觉领域中处理高维数据的显著效果,已经成为一种流行的无监督学习方法.高维空间中的数据更容易存在模糊性,然而深度聚类无法直接处理数据中的模糊性.在许多实际问题中,数据之间相似性和关联性通常更集中的表现在局部邻域内,但是传统的深度聚类方法忽略了数据之间的局部关系.为了解决上述问题,本文提出了一种基于证据信息粒化的深度三支FCM聚类方法.首先,本文提出一种新的对比深度FCM聚类网络框架,将数据从复杂的原始数据空间映射到合适的深度特征空间中.其次,基于三支决策的思想,将第一阶段的聚类结果划分为正域和边界域,以便处理数据中的不确定性.最后,引入半球邻域粒化方法,为不确定样本构造信息粒.基于此,本文利用证据理论对信息粒中的信任度进行融合,从而实现对不确定数据的再分配.本文所提方法更多地关注数据的局部结构,以准确地捕捉数据的内在特征.实验结果表明,本文所提出的方法有效地提升了聚类效果. 展开更多
关键词 证据理论 三支决策 信息粒化 fcm聚类 深度聚类 对比学习
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基于VMD和FCM聚类算法的海上风机支撑结构损伤识别方法
4
作者 任义建 刁延松 +1 位作者 吕建达 侯敬儒 《振动与冲击》 北大核心 2025年第8期184-191,286,共9页
利用响应和有监督学习算法对运行状态下海上风机支撑结构进行损伤识别时,会遇到响应中能量占比很高的谐波成分影响和有监督学习算法需人工定义标签等问题。为此,利用变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和模糊C均值(fuzz... 利用响应和有监督学习算法对运行状态下海上风机支撑结构进行损伤识别时,会遇到响应中能量占比很高的谐波成分影响和有监督学习算法需人工定义标签等问题。为此,利用变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法进行海上风机支撑结构损伤识别。为剔除响应中的谐波成分,首先利用VMD对加速度响应进行分解,选取结构模态响应(仅含有结构自振频率)作为分析信号。然后计算模态响应的时域、能量和能量比值及样本熵特征构造特征矩阵,利用主成分分析对特征矩阵进行降维,得到损伤特征矩阵。将损伤特征矩阵输入FCM聚类算法,通过聚类分析得到结构的损伤状态。位移激励下海上风机支撑结构损伤识别模型试验数据验证了该方法的有效性。该方法属于无监督学习算法,无需标注标签且不受谐波成分的影响。 展开更多
关键词 海上风机支撑结构 损伤识别 变分模态分解(VMD) 模糊C均值(fcm)聚类算法 无监督学习算法
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基于FCM聚类的电力用户需求响应潜力评估
5
作者 李春燕 刘敏 《贵州大学学报(自然科学版)》 2025年第4期42-49,共8页
为解决新型电力系统灵活调节能力匮乏和灵活调节需求日益增加的矛盾,急需发掘用户侧可调节资源,推动用户参与需求响应。作为推动实现需求响应的第一步,评估电力用户的响应潜力具有重要的意义。为此,依据电力用户的用电特点和负荷特性构... 为解决新型电力系统灵活调节能力匮乏和灵活调节需求日益增加的矛盾,急需发掘用户侧可调节资源,推动用户参与需求响应。作为推动实现需求响应的第一步,评估电力用户的响应潜力具有重要的意义。为此,依据电力用户的用电特点和负荷特性构建全面、完善的评价指标体系,通过多种单一评价模型对该指标体系进行赋权,通过模糊Borda评价模型对多种单一评价方法所得赋权结果进行改进,将改进权重运用于特征加权的模糊C均值聚类(Fuzzy-Cmeans, FCM)上以改善聚类效果。最后,对贵州省内118个电力用户进行潜力评估,确定不同用户的需求响应潜力大小,通过轮廓系数以及CH指数验证所提指标和算法的有效性。 展开更多
关键词 电力市场 需求响应 潜力评估 模糊Borda算法 fcm算法
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基于改进FCM聚类的电力计量数据异常辨识研究 被引量：1
6
作者 钟磊 姜雪娇 +2 位作者 吴民 孙延松 徐佳隆 《电子设计工程》 2025年第4期142-145,150,共5页
针对电力计量数据量大且较为复杂,导致电力计量数据异常辨识难度上升的问题,提出基于改进FCM聚类的电力计量数据异常辨识方法。根据电力异常负荷的FCM聚类条件,确定改进聚类参数的取值范围,计算异常电力数据的实时负荷量,完成电力异常... 针对电力计量数据量大且较为复杂,导致电力计量数据异常辨识难度上升的问题,提出基于改进FCM聚类的电力计量数据异常辨识方法。根据电力异常负荷的FCM聚类条件,确定改进聚类参数的取值范围,计算异常电力数据的实时负荷量,完成电力异常数据的初步统计。针对异常负荷数据实施耦合处理,结合异常负荷行为分析条件求解异常值指标,以此实现电力计量数据异常辨识。实验结果表明,该方法电力异常负荷数据的实验结果与标准值的数值变化基本一致,二者差值接近于0,能够有效实现电力异常负荷数据聚类统计,满足实际应用需求。 展开更多
关键词 改进fcm聚类 电力计量 数据辨识 电力负荷 数据耦合
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基于KPCA-FCM聚类和SMOTE分层扩增的农药残留风险预测方法研究
7
作者 赵杰斌 冯家兴 +1 位作者 梁绮雯 徐振林 《山地农业生物学报》 2025年第6期29-37,45,共10页
为解决小样本下多分类预测模型预测能力不足的问题,探索出高维监测数据下的风险评价模型。研究基于332份蔬菜和水果样品,以30种在选取的样品中已检出农药作为风险指标,利用核主成分分析(Kernel Canonical Correlation Analysis, KPCA)... 为解决小样本下多分类预测模型预测能力不足的问题,探索出高维监测数据下的风险评价模型。研究基于332份蔬菜和水果样品,以30种在选取的样品中已检出农药作为风险指标,利用核主成分分析(Kernel Canonical Correlation Analysis, KPCA)对数据进行降维并选取主成分,随后基于降维后的数据和指标权重加权构建评价得分模型,并利用模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means Algorithm, FCM)结合风险指标值划分风险等级,最终利用合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique, SMOTE)和随机森林(Random Forest, RF)算法建立多分类预测模型。结果表明:KPCA算法从数据集中的30个指标中选出15个主成分,累计贡献率达到81.03%,经轮廓系数(Silhouette Coefficient, SC)比对,选择4个聚类点时,FCM聚类的效果最佳,按风险严重程度由高到低划分为1~4类,各类样本数依次为27、19、10、276,综合得分区间依次为2.43×10^(-6)~3.95×10^(-5)、2.74×10^(-7)~2.23×10^(-6)、-3.98×10^(-7)~8.18×10^(-7)、-2.90×10^(-7)~-1.29×10^(-6)。利用SMOTE分层扩增的方法,对小样本下极限学习机(ELM)、径向基函数(RBF)、随机森林(RF)算法构建的分类模型预测能力均可以提升,其中利用SMOTE-RF对模型预测能力提升最佳,宏观平均精准率、召回率、平衡F分数分别为96.57%、98.66%、0.98,能够实现在30个风险指标下对4个分类结果的准确预测。本研究建立的风险评价模型能在小样本、多分类情况下完成风险类别的准确预测,为食品安全监测提供了一种新的技术手段。 展开更多
关键词 农药残留 核主成分分析 fcm聚类 SMOTE 随机森林
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基于FCM深度学习模型的证券股价研究
8
作者 郭泉吕 孙荣 《科技和产业》 2025年第12期44-52,共9页
股票市场预测是一个复杂且充满挑战的领域,序列常表现出高噪声、非线性和非平稳性等特性。为了提高预测的准确性,提出一种新的方法,即结合模糊C-均值(FCM)聚类算法来识别和利用股价预测序列中的局部趋势特征,分析中综合考虑股票的关键... 股票市场预测是一个复杂且充满挑战的领域,序列常表现出高噪声、非线性和非平稳性等特性。为了提高预测的准确性,提出一种新的方法,即结合模糊C-均值(FCM)聚类算法来识别和利用股价预测序列中的局部趋势特征,分析中综合考虑股票的关键市场数据,包括开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量和成交额,作为预测模型的输入特征。通过实验,比较不同滑动窗口数对模型预测能力的影响的实证分析,可以发现,融合了FCM聚类和LSTM-Transformer组合模型的FCM-LSTM-Transformer方法的预测精度比单一深度学习模型和LSTM-Transformer组合模型均要高,评价指标达到最优,决定系数R2分别提升了2.75%、2.40%、2.19%。结果表明,该模型处理股票市场数据的复杂性方面更具明显优势。 展开更多
关键词 金融时间序列 模糊C-均值聚类 深度学习模型 fcm-LSTM-Transformer
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网页优化策略的模糊C均值(FCM)聚类算法研究 被引量：2
9
作者 王玉龙 叶新铭 李秀华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第10期154-156,共3页
在对Web站点进行优化时,为了降低成本,往往需要在不改变硬件和网络配置的情况下提高网站的性能.此时,对构成网站的网页的修改就成为提高站点性能的主要途径.对网页的访问速度的测量已有很多成熟的方法,但是如何根据测试的结果指定合理... 在对Web站点进行优化时,为了降低成本,往往需要在不改变硬件和网络配置的情况下提高网站的性能.此时,对构成网站的网页的修改就成为提高站点性能的主要途径.对网页的访问速度的测量已有很多成熟的方法,但是如何根据测试的结果指定合理的优化策略,却鲜有论述.本文使用FCM算法对测试结果和网站日志进行聚类分析,从而得到一个良好的优化策略. 展开更多
关键词 Web 优化 模糊C均值(fcm) 聚类算法 模糊C均值(fcm)聚类 优化策略 算法研究 网页 WEB站点 fcm算法 降低成本 网络配置 访问速度
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基于各向异性滤波和空间FCM的MRI图像分割方法 被引量：18
10
作者 曾文权 何拥军 崔晓坤 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第1期316-320,共5页
针对具复杂目标和边界模糊的MRI图像中多感兴趣区域的分割中分割MRI图像软组织难的问题,提出了一种基于各向异性滤波和空间模糊C-均值聚类(SFCM)的MRI图像分割方法;用新型各向异性滤波对图像进行预处理,解决去噪平滑的同时弱化图像细节... 针对具复杂目标和边界模糊的MRI图像中多感兴趣区域的分割中分割MRI图像软组织难的问题,提出了一种基于各向异性滤波和空间模糊C-均值聚类(SFCM)的MRI图像分割方法;用新型各向异性滤波对图像进行预处理,解决去噪平滑的同时弱化图像细节的问题;用邻域空间信息设计空间函数,改进传统FCM的目标函数;用图像的空间信息实现图像各目标准确分类、有效解决孤立区域的正确归类问题,进而使分割区域完整;用直方图拟合曲线初始化分类数和初始聚类中心,加快算法迭代到最优解,进而减少运行时间。通过实验证实了各向异性滤波和空间FCM的MRI图像分割方法的综合应用显著提高了分割灰度重叠、目标不连续和目标边界模糊的MRI图像的分割效果。 展开更多
关键词 磁共振成像 图像分割 各向异性扩散 fcm 空间fcm
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联合RGB属性融合与FCM聚类算法的浅海浊积砂体精细表征——以莺歌海盆地X气田为例
11
作者 赵兴 李磊 +5 位作者 薛国庆 张忠坡 袁晓婷 柴亚伟 杨潘 徐勇 《海洋地质前沿》 北大核心 2025年第8期40-54,共15页
浅海浊流沉积体系控制下X气田浊积砂体沉积特征复杂、空间展布不清,制约着油气资源的开发。基于测井、岩芯、三维地震等资料,联合分频RGB属性融合技术与FCM聚类算法开展浊积砂体精细表征,取得以下3点认识:①研究区浊积砂体表现出强振幅... 浅海浊流沉积体系控制下X气田浊积砂体沉积特征复杂、空间展布不清,制约着油气资源的开发。基于测井、岩芯、三维地震等资料,联合分频RGB属性融合技术与FCM聚类算法开展浊积砂体精细表征,取得以下3点认识:①研究区浊积砂体表现出强振幅高连续性的地震反射特征,15、35、55 Hz分频地震属性切片的RGB融合效果与浊积砂体的空间展布响应程度最佳,砂体预测厚度与实际钻遇砂体厚度较为吻合,相关系数R^(2)约为0.94;②FCM算法能够完成优选地震属性的有效聚类,依据5个聚类组的平面特征,初步划分出3类浊积砂体;③研究区泥质沉积背景上发育带状侧积体、环状侧积体、水道堤岸、水道-分支水道、近端朵体、远端朵体6类沉积单元,预测环状、带状侧积体、远端朵体为有利砂体。 展开更多
关键词 浅海浊流 浊积砂体 RGB属性融合 fcm算法 聚类分析
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LLNA: Brdu-FCM替代方法用于化妆品皮肤致敏性评价
12
作者 吕晓君 张菊 +6 位作者 吴森 徐小玲 史梦婷 徐巾晶 潘望平 沈佳特 何开勇 《中国药理学通报》 北大核心 2025年第4期793-799,共7页
目的建立一种化妆品皮肤致敏性评价的替代方法——基于掺入溴脱氧尿嘧啶核苷(BrdU)和流式细胞术(fow cytometry,FCM)的小鼠局部淋巴结试验方法(LLNA:Brdu-FCM),并对该方法进行评价。方法(1)选择25%己基肉桂醛(HCA)作为阳性对照,丙酮∶... 目的建立一种化妆品皮肤致敏性评价的替代方法——基于掺入溴脱氧尿嘧啶核苷(BrdU)和流式细胞术(fow cytometry,FCM)的小鼠局部淋巴结试验方法(LLNA:Brdu-FCM),并对该方法进行评价。方法(1)选择25%己基肉桂醛(HCA)作为阳性对照,丙酮∶橄榄油(4∶1,V/V,AOO)混合物作为溶剂对照进行试验:d 1、2、3涂抹小鼠双耳,d 5腹腔注射Brdu,d 6取双耳片和颌下淋巴结,流式细胞仪测定Brdu阳性细胞数,计算刺激指数(SI)是否≥3,以建立LLNA:Brdu-FCM试验方法。(2)选择OECD皮肤致敏性试验指导原则(No.TG429)中15种已知致敏信息的参考化学品,通过盲法进行LLNA:Brdu-FCM试验,每种受试物用AOO、N,N-二甲基甲酰胺(DMF)或二甲基亚砜(DMSO)溶解后配制成3种不同浓度,同法进行检测,计算SI和EC2.7,判定受试物是否具有致敏性,将判定结果与OECD TG429比较,验证该方法的可靠性和准确性。结果25%HCA的SI值为3.9,判断其致敏阳性,LLNA:Brdu-FCM试验方法可成功建立;9种受试物(2,4-二硝基氯苯、4-苯二胺、二氯化钴、2-氢巯基苯并噻唑、己基肉桂醛、丁香酚、苯甲酸苯酯、肉桂醇、咪唑烷基脲)为致敏阳性,6种受试物(甲基丙烯酸甲酯、氯苯、异丙醇、乳酸、水杨酸甲酯、水杨酸)为致敏阴性。该方法灵敏度为90%,特异性为100%,阳性预测率为100%,阴性预测率为83%,假阳性率为0,假阴性率为17%,准确度为93%,BrdU-FCM试验方法能够可靠地区分皮肤致敏剂和非致敏剂。结论LLNA:Brdu-FCM能较好地评价化学物的致敏性,可在化妆品安全性评价中作为补充化妆品原料的皮肤致敏性安全检测的替代方法。 展开更多
关键词 致敏性 替代 LLNA:Brdu-fcm 刺激指数 化妆品
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基于加权样本的FCM快速算法研究 被引量：3
13
作者 匡平 朱清新 +2 位作者 陈叙东 王明文 卿利 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期130-134,共5页
为改进FCM算法在处理大样本集聚类时速度慢、耗时多的缺点,根据样本在特征空间中的特征值分布情况,引入等价样本和样本加权概念,在此基础上提出了FCM(Fuzzy C-Means)的快速算法一般形式:WFCM(WeightedFuzzy C-Means)算法。理论上证明了W... 为改进FCM算法在处理大样本集聚类时速度慢、耗时多的缺点,根据样本在特征空间中的特征值分布情况,引入等价样本和样本加权概念,在此基础上提出了FCM(Fuzzy C-Means)的快速算法一般形式:WFCM(WeightedFuzzy C-Means)算法。理论上证明了WFCM算法和FCM算法对样本集分割的等价性,并且,WFCM在运算性能方面明显优于FCM算法。而两个算法在灰度图像分割上的例子验证了WFCM算法的快速性和有效性。 展开更多
关键词 模糊C均值聚类 fcm算法 Wfcm算法 加权样本 图像分割
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近邻样本密度和隶属度加权FCM算法的遥感图像分类方法 被引量：12
14
作者 刘小芳 何彬彬 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期2242-2247,共6页
针对FCM算法具有对数据集进行等划分趋势的缺陷,利用样本本身的近邻分布特性,提出近邻样本密度加权FCM(NSD-WFCM)、近邻样本隶属度加权FCM(NSM-WFCM)以及近邻样本密度和隶属度加权FCM(NSDM-WFCM)算法,并应用于遥感图像分类。对比FCM算法... 针对FCM算法具有对数据集进行等划分趋势的缺陷,利用样本本身的近邻分布特性,提出近邻样本密度加权FCM(NSD-WFCM)、近邻样本隶属度加权FCM(NSM-WFCM)以及近邻样本密度和隶属度加权FCM(NSDM-WFCM)算法,并应用于遥感图像分类。对比FCM算法,NSD-WFCM、NSM-WFCM和NSDM-WFCM算法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了5.67%、7.50%和11.17%;8.50%、11.25%和16.75%。实验结果表明:这些加权方法都在一定程度上克服了FCM算法的缺陷,提高了遥感图像的无监督分类能力,其中,NSM-WFCM算法的分类性能优于NSD-WFCM算法的分类性能,NSDM-WFCM算法分类性能最好。 展开更多
关键词 遥感图像分类 fcm算法 加权fcm算法 近邻样本密度 近邻样本隶属度
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基于Prophet-FCM模型的城市轨道交通电量数据异常检测方法研究
15
作者 张振华 楼锦华 +1 位作者 刘伟忠 刘卫平 《现代城市轨道交通》 2025年第1期66-71,共6页
城市轨道交通能源管理系统在长期运行过程中受到各方面因素的影响,以致经常出现电量数据异常现象,对系统能耗统计分析与节能减排等工作造成不利影响。为应对以上问题,提出一种基于Prophet-FCM算法的电量数据异常识别方法。其具体步骤为... 城市轨道交通能源管理系统在长期运行过程中受到各方面因素的影响,以致经常出现电量数据异常现象,对系统能耗统计分析与节能减排等工作造成不利影响。为应对以上问题,提出一种基于Prophet-FCM算法的电量数据异常识别方法。其具体步骤为:首先对当前电量实际值进行预处理,辨别其是否为满码回滚的异常数据;其次,基于Prophet模型与历史电量数据,对当前电量数据进行预测,获取预测值,并据此计算实际值与预测值之间的残差;最后,利用FCM模型对残差进行聚类分析,以判别电量实际值的属性为正常或异常。实验结果证明,将Prophet-FCM模型应用于城市轨道交通电量数据的异常检测中,能够显著提升检测的精准率。 展开更多
关键词 城市轨道交通 电量数据 异常检测 PROPHET fcm
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基于图像灰度矩特征的气体电晕放电WFCM辨识方法 被引量：2
16
作者 吴子敬 郑殿春 +1 位作者 张正晗 张宪忠 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2010年第2期14-18,共5页
模拟了以气体为绝缘介质的高压电器的放电现象,根据气隙几何构型差异,构建了极不均匀场、不均匀场及稍不均匀场电极模型,并根据图像的中心矩不随坐标变换而改变的特性,采集了模型电极间隙的气体电晕放电信息,根据其信息的时空分布,计算... 模拟了以气体为绝缘介质的高压电器的放电现象,根据气隙几何构型差异,构建了极不均匀场、不均匀场及稍不均匀场电极模型,并根据图像的中心矩不随坐标变换而改变的特性,采集了模型电极间隙的气体电晕放电信息,根据其信息的时空分布,计算了放电信息图像的灰度矩,归一化处理后作为气体介质失效诊断的模式辨识特征量.在分析了传统算法中模糊聚类算法的基础上,详细论述了加权模糊c-均值聚类算法,实验结果表明此方法充分利用了放电信息样本点的密度信息量,有效弥补了传统算法中存在的不足,提高了模式辨识算法收敛速度. 展开更多
关键词 气体电晕放电 fcm Wfcm 模式辨识 模糊聚类
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改进的FCM算法在网络入侵检测中的应用 被引量：4
17
作者 唐德玉 齐德昱 +1 位作者 蔡先发 胡镜林 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第6期5-8,共4页
针对FCM聚类算法容易陷入局部最优且对初始点很敏感的问题,提出基于搜索空间平滑技术的点密度加权FCM算法以获得最优解。以所得的聚类中心作为输入,再次执行FCM算法,对于隶属度小于阈值的数据样本进行检测;如果该数据样本被删除,目标函... 针对FCM聚类算法容易陷入局部最优且对初始点很敏感的问题,提出基于搜索空间平滑技术的点密度加权FCM算法以获得最优解。以所得的聚类中心作为输入,再次执行FCM算法,对于隶属度小于阈值的数据样本进行检测;如果该数据样本被删除,目标函数值变化明显,则该数据样本为异常数据样本,并且聚类最后产生的小的簇中的数据样本也是异常数据样本。在KDDCUP99数据集上进行检测,实验结果表明该算法具有较高的检测率及较低的误检率。 展开更多
关键词 入侵检测 搜索空间平滑 3SW-fcm算法 D-fcm算法
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基于数据FCM聚类的移动机器人关节横摆力矩振动控制系统设计
18
作者 陈振庭 陈富强 许丽娟 《计算机测量与控制》 2025年第4期130-138,共9页
针对实际空间移动机器人关节横摆振动问题开展研究;由于其运动存在多体动力学耦合关系且关节间有弹性影响,关节易横摆振动,传统关节独立力反馈控制效果不佳;硬件上,采用力矩传感器检测关节横摆力矩,设计CPU+FPGA结构的关节控制器硬件;... 针对实际空间移动机器人关节横摆振动问题开展研究;由于其运动存在多体动力学耦合关系且关节间有弹性影响,关节易横摆振动,传统关节独立力反馈控制效果不佳;硬件上,采用力矩传感器检测关节横摆力矩,设计CPU+FPGA结构的关节控制器硬件;软件上,经聚合经验模态分解提取关节横摆力矩振动信号特征,引入模糊C均值聚类算法识别振动模式确定控制要求,结合PD控制器和LQR控制结构建立联合控制策略,并考虑关节力矩反馈和电机位置误差实现最终控制;经测试,对于移动机器人左前腿关节低频振动,应用该系统后最大振动减弱到0.22°,确保了移动机器人运行稳定性。 展开更多
关键词 移动机器人 fcm聚类 横摆力矩 关节振动 控制器 聚合经验模态分解
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基于FCM算法的高压开关柜局部放电状态评价技术
19
作者 罗颖强 冯欢 +1 位作者 胡海淼 陈州浩 《电力系统装备》 2025年第2期50-51,93,共3页
文章探讨了基于FCM算法的高压开关柜局部放电状态评价技术,选取了5个开关柜状态量(TEV幅值、TEV脉冲数、超声波幅值、设备信息评分、预试定检数据评分),并分析了这些状态量所表征的信息。针对变电站背景噪声干扰问题,提出了一种基于检... 文章探讨了基于FCM算法的高压开关柜局部放电状态评价技术,选取了5个开关柜状态量(TEV幅值、TEV脉冲数、超声波幅值、设备信息评分、预试定检数据评分),并分析了这些状态量所表征的信息。针对变电站背景噪声干扰问题,提出了一种基于检测值突变量的算法,再通过分析局部放电信号的突变量,识别并修正背景噪声干扰导致的异常信号。介绍了开关柜状态评价的模糊聚类算法,包括数据集构建、初始聚类中心的设定、初始隶属度矩阵的生成、隶属度函数的计算、聚类中心的更新与修正、目标函数的计算及收敛条件的判断。通过上述步骤,该算法能够有效抑制背景噪声干扰,提高局部放电检测的准确性,为高压开关柜的状态评价提供可靠的技术支持。 展开更多
关键词 fcm算法 高压开关柜 局部放电 状态评价技术
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融合改进FCM算法的行人流交通状态识别技术
20
作者 罗方超 《电子设计工程》 2025年第17期67-70,75,共5页
为了准确评估人流量的实时状况,及时采取措施诱导人流疏散,预防事故,文中提出了一种基于改进FCM算法的人流交通状态识别算法SC-FCM。通过将空间复杂度函数与FCM的目标函数结合,提升了聚类分析的可靠性,从而进一步提高算法对人流交通状... 为了准确评估人流量的实时状况,及时采取措施诱导人流疏散,预防事故,文中提出了一种基于改进FCM算法的人流交通状态识别算法SC-FCM。通过将空间复杂度函数与FCM的目标函数结合,提升了聚类分析的可靠性,从而进一步提高算法对人流交通状况的感知,同时也解决了FCM算法中由于初始聚类中心随机分配使得聚类结果不稳定且容易陷入局部最优的问题。在ShanghaiTech公共数据集上进行的实验测试结果表明,与基于传统FCM的人流交通状态识别方法相比,所提算法在畅通、较拥堵和拥堵三种场景下均有效提升了SI指标,分别达到了0.709、0.635和0.644,充分证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 交通状态识别 行人流 聚类 改进fcm
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