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采用混合策略联合优化的模糊C-均值聚类信息熵点云简化算法: 2024年; 针对传统聚类算法处理点云简化问题时精度低、耗时长且易丢失特征信息等问题,提出了一种基于动态精英自适应混合策略的鹈鹕算法(DEAMPOA)与加权熵法联合优化的模糊C-均值聚类(FCM)信息熵点云简化算法。采用动态自适应种群混合策略,同时融合了精英反向化思路,显著提升了鹈鹕优化算法(POA)的收敛趋势和全局寻优能力,提高了寻找FCM最优聚类中心的成功率;利用DEAMPOA结合加权熵法对FCM进行优化,提高鲁棒性的同时增强了搜索精度,得到较好的聚类结果;在8种UCI标准数据集上与4种算法对比进行聚类性能评估实验,验证了所提方法综合性能优越;将所提方法与信息熵融合,并应用在三维点云KITTI数据集简化中。实验结果表明:与包围框简化法、随机采样简化法和特征选择简化法对比,所提方法全局误差简化前后点集之间平均欧式距离(MED)指标分别降低了2.25%、6.93%、5.74%,点云简化效果最优且运行速度满足要求。; 黄鹤黄佳慧刘国权王会峰高涛; 关键词：C-均值聚类点云简化信息熵

基于改进犹豫模糊C-均值的图像分割: 2024年; 犹豫模糊C-均值(hesitant fuzzy C-means,HFCM)聚类算法在一定程度上处理了图像中不同像素块之间的不确定性,但由于其目标函数中不包含任何局部空间信息,因此对噪声比较敏感,当噪声较大时无法获得较好的分割精度.针对上述问题,提出了一种改进犹豫模糊C-均值(improved hesitant fuzzy C-means,IHFCM)的图像分割方法.首先给出了犹豫模糊元(hesitant fuzzy element)的补齐方法,然后提出了犹豫模糊元之间的相似性度量,利用犹豫模糊元之间的相似性度量构造了新颖的模糊因子融合到HFCM的目标函数中,新的模糊因子不仅考虑了局部窗口中的空间信息而且考虑了像素间的相似性,平衡噪声带来的影响且保留了图像细节.最后,在合成图像、BSDS500数据集图像以及自然图像上的分割实验结果表明,所提出的IHFCM算法对噪声有良好的鲁棒性,提升了分割精度.; 王海超王丽丽郑爱宇郝静; 关键词：聚类图像分割

基于模糊C-均值聚类算法的动态等值研究: 2024年; 近年来,随着特高压交直流输电线路的不断建立,需要准确地模拟交直流大电网故障期间的暂态特性已十分困难。电磁暂态仿真计算结果较为准确,但计算量太大,因此需要在计算前对被仿真网络进行动态等值。本文首先介绍了模糊C-均值聚类算法(FCM)及基于物理等效的动态等值计算方法;然后,提出了基于模糊C-均值聚类算法的动态等值计算方法及其流程图。最后,对某区域进行FCM机组分群,并进行动态等值计算,结果表明,采用基于FCM的动态等值方法,等值前后的动态特性基本一致,该方法具有良好的实用性。; 杨濛濛; 关键词：模糊C-均值聚类算法动态等值

基于改进模糊C-均值聚类的陆上风电场集电线路回路划分与拓扑结构优化: 2024年; 【目的】在“双碳”目标以及我国能源结构加速转型的双重驱动下,风电产业规模不断快速增长,亟须降本增效以应对平价上网压力。集电线路的造价在投资中占比较大,存在可观的优化空间。为了降低投资成本,提出了一种改进模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法。【方法】利用改进FCM聚类算法对陆上风电场集电线路回路进行划分。该算法综合考虑了方位角与欧式距离,以保障回路间线路不交叉,并使相邻机组聚集到同一回路;引入机位到聚类中心距离的修正因子,通过调节其数值限制回路容量。在回路划分的基础上,利用动态Prim算法对各回路进行集电线路优化选线。最后,通过某陆上风电场算例验证方法的有效性。【结果】与只考虑方位角的聚类方法相比,考虑方位角和间距的改进FCM算法优化效果更好,单回、双回连接对应的集电线路总造价分别降低了2.6%和5.4%。【结论】所提算法能够有效降低集电线路的总造价,具有一定的应用价值,可为风电场集电线路设计提供参考。; 易海吕宙安张伶俐陈希柳典黄雨薇韩星星许昌; 关键词：集电线路

基于模糊c-均值聚类的亚热带丘陵区土壤肥力空间分异与管理分区: 2024年; [目的]亚热带丘陵区地形复杂,土壤肥力空间变异大,科学地将土壤按照相似地力进行分区,是实现丘陵区土壤精确管理,优化土壤培肥技术的理论基础。[方法]研究对象位于亚热带丘陵区的典型小流域-湖南省长沙县金井镇,2009年在全镇范围内(112 km~2)密集布置946个样点采集土壤样品,以测定的土壤肥力指标为数据源,包括土壤有机碳(SOC)、全氮(TN)、全磷(TP)、速效氮(AN)、有效磷(AP)和pH,采用地统计学和模糊c-均值聚类算法,分析流域土壤肥力的空间异质性;采用主成分分析法进行土壤肥力分区,并根据数据的差异显著性和变异系数对分区结果进行验证。[结果]除pH外,流域内土壤有机碳、全氮、全磷、速效氮和有效磷均存在中等至强的空间变异,变异系数(CV)介于36%~125%。基于主成分分析和模糊c-均值聚类可将研究区划分为3个肥力管理分区:MZ1、MZ2和MZ3,分区后各土壤肥力指标的变异系数(CV)不同程度地降低,以pH变异系数降幅最小(6%),AP变异系数降幅最大(96%)。同一分区内主要土壤肥力指标趋于同质化,分区间则异质化显著(P<0.01)。分区间水稻产量差异明显,MZ1区晚稻产量和早晚稻总产量显著高于MZ2和MZ3 (P<0.01)。MZ1、MZ2和MZ3区土壤pH值分别为4.12、4.04和4.00,均属于极酸水平;SOC分别为15.15、14.38和12.24 g/kg,均处于高水平;TN也为高水平(1.56、1.48和1.34 g/kg);TP为高至很高水平(0.86、0.69和0.60 g/kg);AN则处于很低至低水平(41.08、35.33和26.16 mg/kg);AP为中低水平(8.63、4.46和3.39 mg/kg)。[结论]亚热带丘陵区地形地貌复杂,是土壤肥力空间变异较大的主要影响因素。通过土壤肥力管理分区,可有效降低区域内肥力指标的变异程度,优化复杂丘陵区耕地管理措施。本研究区域中MZ1、MZ2和MZ3区均应着重改良土壤酸化现象,提高肥料氮素利用率,避免过量施用化学氮肥;MZ1区可适当减施磷肥,避免关键�; 赖佳鑫李康祺周萍戴玉婷郭晓彬吴金水; 关键词：空间分异模糊聚类

基于快速鲁棒模糊C有序均值聚类的苗族服饰图像分割算法: 2024年; 苗族服饰图像具有绣线纹理复杂、色彩形状多样等特征,针对模糊C有序均值(Fuzzy C-Ordered-Means,FCOM)聚类算法在进行苗族服饰图像分割时,存在耗时长、分割效果不理想的问题,提出了一种快速鲁棒模糊C有序均值聚类算法。在FCOM算法基础上加入了竞争学习的思想,通过构造新的隶属度约束函数,对像素点进行更加强制清晰的划分,提高图像像素定位的准确性,从而加快算法的收敛速度。结果表明,本文算法在图像分割过程中能有效地降低异常值的影响,获得更加准确的分割结果。该算法在Jaccard相似系数、分割精度、Dice相似系数、模糊划分系数及模糊划分熵等性能方面均优于其他几种模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法,且分割时间与迭代次数也优于FCOM算法。; 陈阳黄成泉雷欢彭家磊覃小素周丽华; 关键词：聚类算法

基于模糊C-均值聚类与峰值提取的阈值自适应信号提取算法: 本发明公开了基于模糊C‑均值聚类与峰值提取的阈值自适应信号提取算法，利用合适的降噪方法，区分出噪声和动作信号，并将噪声从动作信号中剔除，提取出动作信号。然而以往的窗函数等信号提取算法大多需要人工设置一个噪声阈值，而不同噪...; 毕红亮李晨熊唯韬宋述钰郁徐堃魏子翔

基于自适应模糊C-均值算法的退役锂离子电池快速聚类: 2024年; 梯次利用处理退役锂离子电池具有巨大的经济和环境价值,而如何高效、准确地对退役电池进行分选重组是梯次利用中突出的技术挑战。首先,为准确反映退役电池的一致性,提取最大可用容量(MAC)、放电欧姆内阻(DOIR)和容量增量曲线的弗雷歇距离(FD)3个因素共同作为聚类因子。然后3个聚类因子结合自适应模糊C-均值(AFCM)算法构建退役电池聚类方法。结果表明:AFCM算法聚类簇内MAC的最大误差为79 mA·h,DOIR小于45 mΩ;三因素的聚类方法成组的电池一致性较好;并且在117颗电池聚类时,AFCM算法聚类耗费的时间最短。; 陈琳何熳平吴淑孝陈德乾赵铭思潘海鸿

基于模糊C有序均值聚类的图像分割算法研究: 陈阳

基于空间信息的模糊C-均值噪声图像分割算法: 2023年; 针对传统模糊C-均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类算法对噪声鲁棒性差的问题,提出一种基于空间信息的模糊C-均值噪声图像分割算法。将区域级信息加入FCM目标函数中,并用核度量方法代替传统欧氏距离,计算区域级空间信息与聚类中心的距离,提高算法对噪声的鲁棒性;用原始图像与区域级空间信息的绝对差的倒数和其本身约束原始图像和区域信息项,实现约束项参数的自适应选择;利用连通分量滤波,消除聚类结果中出现的过分割现象,提高分割精度。含噪合成图像和彩色图像实验表明,所提算法在模糊分割系数、模糊分割熵、分割精确度、平均交互比和归一化互信息等方面均优于其他几种聚类算法。; 李力陈息坤; 关键词：模糊C-均值聚类

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