一种采用直方图小波变换的纹理分割算法

提出了一种采用直方图小波变换获得初始聚类原型的图像纹理分割模糊算法；多纹理图像采用自相关函数作为纹理测度，再对图像自相关函数直方图作小波多分辨分析得到初始聚类原型，利用模糊C-均值聚类算法进行纹理分割；对合成纹理图像的实验结果表明了该算法的有效性。     

聚类分析在油源对比研究中的应用

利用烃源岩、原油(包括油砂)的生物标记化合物的聚类分析研究原油(包括油砂)碳同位素,结果表明,三塘湖盆地的原油可以分成3类,第一类原油包括马朗凹陷的绝大部分和侏罗系的一部分,与中二叠统烃源岩有关;第二类原油主要分布于条湖凹陷,部分位于马朗凹陷,与下二叠统和石炭系烃源岩有关;第三类原油主要为油砂,相关性较差,可能受到了较强生物降解作用的影响.塘参1井侏罗系原油可能来源于下二叠统或石炭系.     

基于D-S证据理论的模糊聚类图像融合分割

针对模糊聚类图像分割算法的固有缺点,提出了一种基于D-S证据理论的模糊聚类图像融合分割算法。对图像的点灰度特征和块灰度特征分别进行模糊C均值聚类,并将各自的模糊隶属度转化为单一或复合假设及其基本概率赋值,再利用D-S证据理论进行融合分割。实验结果表明该算法的分割效果优于传统的模糊聚类分割算法。     

基于密度聚类的模糊神经网络和CHP分解过程建模

针对基于样本数据的复杂系统建模问题,提出了基于密度聚类的模糊神经网络(DFNN)的建模方法,研究了利用密度聚类原理提取数据样本的内在规则的理论和方法,提取的规则能较好地反映样本数据输入输出的对应联系,根据提取的规则给出了模糊神经网络的模型结构.本文以化工生产过程过氧化氢异丙苯(CHP)分解反应过程为对象进行仿真建模,结果显示在模型精度和可靠性上均优于基于c均值聚类提取规则的模糊神经网络模型(CFNN).     

基于图分割的蚁群聚类算法

提出了采用两种策略更新信息素来控制蚂蚁行进路径的方法.根据信息素的浓度确定图边的权值,运用了图分割算法断裂所得图的边,从而达到对数据进行聚类的目的.实验结果证明算法是有效的.     

基于改进Leader算法的Web存取模式的聚类

介绍了一种新颖的Web存取模式的聚类算法,该算法是一种结合粗糙理论和模糊理论的改进Leader算法,既体现了粗糙理论和模糊理论在处理含有不确定信息问题上的优势,同时使用了Leader算法进行聚类以提高算法的时间复杂度,从而在Web存取模式的聚类中的聚类的时间花费是令人接受的而且聚类结果是相对满意的。通过实例分析及实验结果,该算法是行之有效的。     

模糊C-均值聚类算法的改进研究

模糊C-均值聚类算法通过迭代的爬山技术来寻找问题的最优解,是一种局部搜索算法,容易受初始值的影响而陷入局部极小值.遗传算法是一种应用广泛的全局优化算法,是一种与求解问题无关的算法模式,能够有效解决模糊C-均值聚类算法对初始化敏感的问题,利用改进后的遗传算法能更好地解决聚类问题.     

基于自构建RBF神经网络的内模控制

针对复杂的非线性被控过程,本文提出一种基于自构建RBF神经网络的内模控制方法。该方法中,神经网络的自构建学习算法包括结构学习和参数学习。结构学习采用最近邻聚类法使网络能够自适应地在线增加和删减神经元以达到理想的网络结构。神经网络的参数学习采用梯度下降法。将该神经网络用于内模控制,使得辨识被控远程内部模型和控制器模型的神经网络的神经元个数可以根据激励强度动态改变,进而改善了控制系统的动态性能和鲁棒性。仿真结果表明了所提方法的有效性。     

基于交通指数聚类的路网区域动态划分

针对宏观路网区域交通状态预报需要首先产生路网区域的需求,提出了一种新的基于交通指数聚类的路网区域动态划分方法.首先对整个城市路网进行网格化划分,将路段划分为从属于某个网格的子路段;然后,计算每个网格的交通指数,提取网格特征,从而得到样本特征矩阵;接着,利用k-means++聚类算法对样本特征矩阵进行聚类,得到初始聚类标...     

基于灰色聚类法的扎龙湿地水环境质量综合评价

湿地水环境系统是一个灰色系统.将灰色聚类法应用到湿地水环境质量评价中,建立了一套比较完善、适合于湿地的水环境质量评价体系.以地表水环境质量标准GB 3838-2002为依据,污染程度共分为5个等级.利用白化权函数描述水质分级界限,利用倒数法确定聚类权,构建了综合评判灰色数学模型,并运用此模型对扎龙湿地水环境质量进行评价与分析.评价结果证实,无论是空间上还是时间系列上,扎龙湿地水环境污染都比较严重.这种污染主要是由缺水型污染、超标型污染和内源型污染三者共同作用而形成的,其中缺水是主导因素.