基于Parzen窗的Vague集理论用于油液原子光谱特征优选

油液原子光谱信息量大且具有模糊性,严重影响了在故障诊断中的应用效率和精度.为选择数量少、效率高的光谱特征,提出了一种光谱特征选择的新方法.基于齿轮箱实验台架,模拟了齿轮正常磨损状态和两种典型放障,并采集了油液样本.将三种磨损状态视为三个Vague集,光谱特征值视为Vague集上的Vague值.基于Vague值之间的相似...     

基于PCA-KNN聚类的通用在线故障诊断算法设计

为了克服以往故障诊断算法所具有的难以诊断效率低、诊断精度不高和模型通用性不强的缺点,提出了一种基于PCA主元分析特征优化和KNN聚类的故障诊断法算法;首先,给出了故障诊断的总体模型和诊断原理,然后在故障征兆原始样本数据的基础上,通过PCA主元分析法进行特征优化,获得维数约简的样本数据,从而提高故障诊断的效率;在此基础上,采用训练样本数据对模糊K均值分类器进行训练,并计算每个聚类的距离和阈值;最后,将在线获取的测试样本数据或离线样本数据输入到模糊K均值分类器,获得其所属分类,并采用KNN最近邻算法来获取其K个近邻,根据其与近邻的距离平方和与所属聚类距离平方阈值来判断其是否为故障样本,从而实现故障诊断;以滚动轴承故障诊断试验和模拟电路故障诊断试验为例,实验结果证明了文中方法较其它方法具有诊断效率高和诊断精度高的优点,是一种通用的和可行的在线故障诊断方法。     

引信高功率微波电磁辐射效应数据的FCM分析

高功率微波(HPM)电磁脉冲对引信辐照实验的数据分析是研究其电磁效应中的一个重要问题,数据分析的主要困难在于HPM电磁效应数据的高维复杂性。通过聚类算法设计,采用模糊C均值聚类(FCM)算法对某无线电引信的高功率微波电磁效应数据进行分析处理,利用其类内相似和类间相异的原则,经迭代运算,实现HPM对无线电引信效应数据的脉宽、峰值功率、功率密度等参数间的识别和分类。结果表明：采用FCM算法能够得到HPM对某引信的最佳聚类中心,即致使引信失效的最佳干扰阈值,证明了算法的有效性。     

基于油液原子光谱多维时间序列模型的机械磨损状态监测研究

提出了一种利用润滑油原子光谱分析技术对机械磨损状态进行监测的新方法。对磨合期润滑油原子光谱数据建立多维时间序列模型并视为标准模型,将新数据通过此模型后得到残差并选择残差方差阵元素作为新数据所属磨损状态的特征。然后,利用主成分分析法对高维特征进行降维,提取前三个主成分构成对应磨损状态的特征向量。最后,利用欧式距离度量对测试样本进行分类,达到了对机械磨损状态识别的目的。利用上述方法,通过对某型履带车辆发动机台架实验的光谱数据进行分析,对发动机磨损状态进行了有效识别,从而证明了所提方法的有效性。结果表明,将多维时间序列模型引入油液光谱分析技术,能够实现光谱信息的有效融合,提高机械磨损状态监测的准确性。     

基于灰度聚类算法的红外图像增强研究

根据红外灰度图像的特点，提出了一种基于K-均值聚类的图像增强的新算法。该算法首先根据具体图像确定K值，其次对红外图像的辐射温度数据进行统计学习，把不同温度值按升序排列，然后按等差原则选取温度值作为初始聚类中心，再依据初始聚类中心采用K-均值聚类算法对温度进行聚类，最后由聚类结果对图像进行自适应增强。通过对红外灰度图像进行实验，得到了满意的结果: 对比直方图均衡，具有更丰富的图像细节信息和层次感，视觉效果更好。     

一种基于模糊C均值聚类小数据量计算最大Lyapunov指数的新方法

在小数据量计算最大Lyapunov指数的过程中,为了减少人为因素识别线性区域带来的误差,提出一种基于模糊C均值聚类的新方法.该方法根据平均发散程度指数曲线的变化特征,利用分类算法进行识别.首先,利用小数据量算法对混沌时间序列进行计算得到平均发散程度指数集合;其次,利用模糊C均值聚类算法对平均发散程度指数集合进行分类,得到不饱和数据;然后,对不饱和的二阶差分数据进行分类,得到零附近波动数据并剔除粗大误差,再对保留的有效数据利用统计方法识别出线性区域;最后,对线性区域进行最小二乘法拟合得到最大Lyapunov指数.为了验证该算法的有效性,对著名Logistic和Hénon混沌系统进行了仿真,所得结果接近理论值.实验表明,所提出的新方法与主观识别方法比较,计算结果更加准确.     

基于聚类技术的三维舰船模型特征库研究

存贮目标所有的视点图像,建立完备的特征库,或者提取能够抵抗视点变化的不变特征,是三维目标识别的常用方法。这两种方案都存在不足:要么特征库规模庞大,识别过程计算量大,识别效率低;要么难以找到鲁棒的识别特征。结合两种方案研究了基于聚类技术建立三维舰船模型特征库的方法。利用仿射传播聚类方法无需事先指定聚类中心的优点,将其应用于两型舰船模型的视点空间聚类。通过提取视点图像的Hu矩特征,进行了仿真实验,给出了聚类结果的有效性分析。     

基于快速模糊C均值聚类算法的红外图像分割

 针对模糊C均值(FCM)聚类图像分割需要预先知道类别数及计算量较大的问题,提出了新的快速FCM改进方法。首先,利用边缘信息进行邻域搜索得到种子像素;通过区域生长快速获得区域分割类别数和对应的聚类中心值,并将图像分成确定类别的区域和未确定类别的区域;最后利用所得的聚类中心值和 FCM算法对未确定类别区域进行聚类。实验证明,本文提出的改进方法大大减少了计算量,显著提高了图像分割速度,而且由于聚类考虑了相邻像素点的关系,图像分割结果能够清晰地保留目标轮廓,提高了图像分割的质量。     

基于快速模糊C均值聚类算法的红外图像分割

针对模糊C均值(FCM)聚类图像分割需要预先知道类别数及计算量较大的问题,提出了新的快速FCM改进方法。首先,利用边缘信息进行邻域搜索得到种子像素;通过区域生长快速获得区域分割类别数和对应的聚类中心值,并将图像分成确定类别的区域和未确定类别的区域;最后利用所得的聚类中心值和 FCM算法对未确定类别区域进行聚类。实验证明,本文提出的改进方法大大减少了计算量,显著提高了图像分割速度,而且由于聚类考虑了相邻像素点的关系,图像分割结果能够清晰地保留目标轮廓,提高了图像分割的质量。     

基于模糊C均值聚类的天文光谱特征线软离散化

连续数值属性离散化是天文光谱数据预处理中的主要研究内容之一。针对天文光谱特征线,提出了一种基于改进模糊C均值聚类的天文光谱特征线软离散化算法。该算法首先利用样本的密度值选取特征线的候选初始模糊聚类中心,有效地克服了对噪声数据敏感的缺陷;其次采用决策表中的相容性作为评判标准,动态的调节聚类参数,以达到优化的光谱特征线离散化效果;最后采用晚型星、类星体、高红移类星体SDSS天文光谱特征线数据集。实验验证了该算法具有较高的识别率,为天文光谱特征线数据预处理提供了一种新途径。     

Optimized fuzzy C-means clustering algorithm for the interpretation of the near-infrared spectra of rocks

The rock near-infrared spectrum contains information of its composition and structure. The interpretation of rock near-infrared spectrum is one of the important approaches in the qualitative and quantitative analyses of the alteration minerals in rock. The rock near-infrared spectra are classified using optimized fuzzy C-means clustering algorithm, and the main mineral composition is obtained for different rock samples through the analysis of cluster centers. The minimum Spectral Correlation Coefficient is used as the objective function to classify the simulation data. In this study, the classification method was first tested for parameter setting using simulation data, which was the mixture of several standard mineral spectra quantified in terms of reflectivity in the near-infrared band. Classification accuracies under different fuzzy index values are compared. When the fuzzy index value is 1.5, the classification accuracy of the simulation samples is 83%. The initial values of different cluster centers were shown to affect the classification result. In the practical application, the initial values of cluster centers need to be rationally chosen based on the knowledge of mineral spectroscopy. This method is applied in the clustering analysis of the rock near-infrared spectra, which were also quantified in terms of reflectivity in the near-infrared band. These actual rock near-infrared spectra were measured by a spectrometer, while the classification results were compared with X-ray diffraction analysis to show the effectiveness of our algorithm. Our study has shown that, with the optimized fuzzy C-means clustering algorithm, the interpretation of rock near-infrared spectra can help us obtain information of the mineral composition and structure more effectively in terms of accuracy and speed. This method is suitable for the rapid processing of massive rock near-infrared spectra and may become an important technology in geological survey and geological prospecting.     

An empirical approach to clustering based on atomic energies

We present an empirical scheme that relates the Ω parameter, a quantity important in the context of clustering, to atomic p-energies. This scheme allows the determination of hitherto experimentally unknown Ω values by extrapolating from the known ones.     

基于鲁棒模糊聚类的混沌时间序列预测

采用一种基于鲁棒模糊聚类算法的模糊辨识方法,通过引入局部划分关联度因子,增强了系统辨识的抗干扰能力,提高了系统辨识的鲁棒性.首先用最近邻模糊聚类法划分初始输入空间,得到模糊规则数及初始聚类中心;然后用鲁棒模糊聚类算法求解并优化模糊隶属度和聚类中心,建立高精度的T-S模糊模型;最后利用最小二乘法辨识模型的初始结论参数,进一步利用带遗忘因子的递推最小二乘法优化结论参数.采用该方法对Mackey-Glass混沌时间序列进行建模和预测,仿真结果表明利用本方法可以进行准确建模和预测,验证了本方法的鲁棒性、有效性和实 关键词： 最近邻模糊聚类 鲁棒模糊聚类 混沌时间序列 最小二乘法     

模拟蚂蚁觅食行为的乳腺钙化点边缘提取

针对计算机辅助乳腺癌诊断中钙化点的提取具有较大难度的问题,计算了乳腺数字图像中每个像素点的最大梯度值。首先按照等梯度合并的原则将像素点划分为像素组,按照等分整个梯度区间的原则给定初始梯度聚类中心,模拟蚁群觅食行为中学习机制,以概率选择的方式进行像素点组的聚类得到新的聚类中心,然后再以模糊C均值法(FCM)对得到的聚类进行优化,从而提取出属于钙化点边缘的像素点。实验证明,通过选择适当的参数,用此方法提取乳腺钙化点边缘的效果良好。     

基于模糊理论的多传感器数据融合测量

 针对多传感器数据融合过程中,各传感器可靠度估计困难的问题和如何对各传感器测量数据进行融合,提出了一种基于模糊理论的多传感器数据融合方法并研究了它在测量中的应用过程。该方法首先利用容许函数计算各传感器测量数据间的一致性以剔除系统误差数据,然后将测量数据进行模糊化,最后用模糊贴近度获得多传感器测量的数据融合结果。该方法计算简单,客观地反映了各传感器测量数据的一致性和可靠程度。测量应用实例验证了其在工程中的可行性,体现了稳定性和可靠性高的传感器在测量数据融合中的“优越性”,运算过程简洁、快速、有效,便于实时测量操作。