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提出一种新的基于模糊聚类和卡尔曼滤波方法的模糊辨识算法 .该方法是基于快速模糊聚类 ,计算给定样本在各类中的隶属度 ,并利用卡尔曼滤波方法辨识模糊模型的结论参数 .整个辨识过程与一般的模糊聚类方法 [1 ]相比 ,需要的 CPU时间大大缩短 .最后通过仿真实例验证了该方法的有效性 . 相似文献
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硬聚类和模糊聚类的结合——双层FCM快速算法 总被引:3,自引:0,他引:3
模糊c均值(FCM)聚类算法在模式识别领域中得到了广泛的应用,但FCM算法在大数据集的情况下需要大量的CPU时间,令用户感到十分不便,提高算法的速度是一个急待解决的问题。本文提出的双层FCM聚类算法是一种快速算法,它体现了硬聚类和模糊聚类的结合,以硬聚类的结果对模糊聚类的初始值进行指导,从而明显地缩短了迭代过程。双层FCM算法所用的CPU时间仅为FCM算法的十三分之一,因而具有很强的实用价值。 相似文献
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目前模糊技术已经应用于许多智能系统,如模糊关系与模糊聚类.聚类是数据挖掘的重要任务,它将数据对像分成多个聚类,在同一个聚类中,对象的属性特征之间具有较高的相似度,有很大研究及应用价值.结合数据库中的挖掘技术,对属性特征为区间数的多属性决策问题,提出了一种基于区间数隶属度的区间模糊ISODATA动态聚类方法. 相似文献
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提出了ε水平最优模糊覆盖的新思想,结合推广的价关系概念,通过三角模糊算子(本文简称为T算子),研究了一种 模糊聚类方法,不仅能够充分利用已有数据信息,而且解决了聚类的评价性问题。 相似文献
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《数学的实践与认识》2015,(10)
在T-S模糊神经网络数据融合的基础上,改进了标准T-S模糊融合算法中的模糊算子,并利用聚类算法对网络结构中模糊隶属度个数进行选取.通过仿真实验,验证了改进的算法在融合过程中的合理性、稳定性和准确性.以及聚类算法在T-S模糊神经网络数据融合算法中运用的合理性和有效性. 相似文献
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模糊C均值算法的改进 总被引:13,自引:0,他引:13
模糊聚类分析方法具有较强的实用性,但传统的模糊C均值算法对数据集进行分类时有均分的趋势,对于数据集中各类样本数目相差较大的情况,其聚类结果不是很理想.因此,本文对FCM算法进行了改进,使之不但能够达到更好的分类效果,同时也更加适用于样本分类不均衡的聚类问题.文中还结合具体算例进行了聚类分析,得到了理想的分类效果. 相似文献
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基于遗传算法的模糊聚类分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点的缺陷,将遗传算法应用于算法的优化计算.同时针对算法中,聚类效果往往受到聚类数目和初始聚类中心的影响,提出了基于平均信息熵确定聚类数目的方法,并采用密度函数来获得初始聚类中心.实验证明,基于遗传算法的模糊聚类方法能够避免产生局部极小值,较好的解决聚类结果对初值的依赖. 相似文献
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人们根据非线性系统的复杂特性归结了几种具有代表性的非线性模型.而模糊辨识方法是辨识非线性系统的有力工具,本文采用T-S模糊模型对三种常见的非线性模型:Hammerstein模型,Wiener模型和双线性模型进行逼近,并根据仿真数据研究不同的非线性结构对模糊模型逼近精度的影响.仿真实例是在训练和检验数据组数、模型阶数相同的情况下,采用三角形隶属函数,聚类型隶属函数和高斯型隶属函数分别对这三种非线性模型进行逼近能力的研究. 相似文献
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《数学的实践与认识》2013,(19)
针对评估指标的重要性不一,且存在冗余问题,基于粗集可辨识矩阵,提出了一种计算指标属性重要度和约简的有效、简便算法,对样本信息进行约简,并计算约简后各指标的权重.其中,针对连续属性值离散化过程可能造成信息损失问题,采用了模糊C均值聚类算法离散化连续属性值.最后,建立了基于粗糙集和模糊C均值聚类的空战效能评估模型,并通过实例验证了该模型的可行性和有效性. 相似文献
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为了发挥模糊理论在不确定性预测中的优势并保留模糊时间序列(FTS)预测模型的可解释性,本文针对目前应用广泛的模糊C均值聚类(FCM)算法进行改进,提出了一种基于布谷鸟搜索的FCM (CS-FCM)算法.将CS-FCM算法用于模糊时间序列模型的非均匀论域划分与数据的模糊化处理,建立一种基于CS-FCM算法的模糊时间序列预测模型.该算法可实现聚类中心的全局寻优,降低传统FCM算法易陷入局部极小值带来的误差,提高模型预测精度.实证分析结果表明, CS-FCM算法的适应度优于FCM算法,本文模型的预测误差小于经典模糊时间序列预测模型,验证了新预测模型的有效性. 相似文献