温州市科技计划项目(G20130031)
- 作品数:5 被引量:3H指数:1
- 相关作者:郭华峰陈德华潘修强范渊陆慧娟更多>>
- 相关机构:浙江工贸职业技术学院中国计量学院浙江师范大学更多>>
- 发文基金:温州市科技计划项目国家自然科学基金浙江省科技厅国际合作项目更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- 面向隶属度修正模糊聚类的参数选择方法被引量:3
- 2015年
- 隶属度修正是模糊C-均值聚类算法改进的一个重要方向,该类改进算法引入模糊阈值修正隶属度,极大的加快了算法的收敛.然而其模糊阈值的自适应取值一直是一个较难解决的问题.针对这个问题,从数据对聚类中心的物理吸引和相似关系等角度提出了一种针对隶属度修正类FCM算法的模糊阈值参数选择方法,并从该参数选择公式的单调性、收敛性和鲁棒性等角度理论验证了该方法的有效性.仿真实验表明,该参数选择方法有效并具有较好的自适应效果,在加入离群点时也有着较强的鲁棒性,对于隶属度修正类FCM算法的参数选择有着较高的应用价值.
- 郭华峰陈德华陆慧娟
- 关键词:模糊聚类参数选择自适应
- 自适应抑制式模糊C-回归模型算法
- 2015年
- 模糊C-回归模型算法由Hathaway和Bezdek提出,与硬C-回归模型算法相比有着稳定性强、收敛效果好的优点,但该算法也存在着收敛速度偏慢的问题。针对此问题,引入隶属度抑制思想,提出了抑制式模糊C-回归模型(SFCRM)算法。实验表明,S-FCRM算法加快了算法的收敛速度,提供了较好的收敛效果。然而S-FCRM算法还存在着抑制因子参数选择的问题,针对这个问题,研究了抑制因子选择的自适应方法,进一步提出了自适应抑制式模糊C-回归模型(AS-FCRM)算法。实验表明,AS-FCRM算法有着较好的自适应效果,收敛速度更快,鲁棒性更好。
- 郭华峰赵建民潘修强
- 关键词:模糊聚类自适应
- 一种改进的模糊C-均值聚类算法
- 2015年
- 相对于抑制式模糊C-均值聚类算法,半抑制式模糊C-均值聚类算法引入抑制门限,在保持收敛速度变化不大的前提下改善了聚类的效果。然而,该算法也存在参数选择较多的问题。针对该问题,我们引入面向隶属度修正的模糊聚类参数选择方法,提出了改进的半抑制式模糊C-均值聚类算法。实验表明,该算法具有较好的可操作性,在具有较快收敛速度的同时,也维持了较好的收敛效果。
- 郭华峰洪年松范渊
- 关键词:模糊聚类参数选择
- 基于改进FCM算法的云计算负载均衡方法
- 2013年
- 负载均衡技术是云计算系统中最重要的技术之一。为了解决云计算任务节点的负载均衡问题,本文引入了一种改进的模糊C均值聚类算法FCMα,并与传统FCM算法进行了比较。仿真实验表明,相对于传统FCM算法,FCMα算法更快、更稳定,能更好的实现云计算系统的负载均衡。
- 郭华峰范渊
- 关键词:负载均衡CPU利用率
- 一种自适应参数的切换回归聚类算法
- 2016年
- 自模糊c回归模型(FCRM)聚类算法提出以来,其在收敛速度和鲁棒性等方面的改进一直是研究的热点。为此,M.S.Yang等提出模糊c回归模型α(FCRMα)算法,该算法引入参数α,对FCRM算法进行了快速迭代,提高了算法的鲁棒性。然而该算法存在参数α选值的问题。针对这种情况,基于相似关系理论提出一种自适应的α参数取值方法,得到了自适应迭代过程的SAFCRM算法。多个实验表明,相对于FCRMα算法,SAFCRM算法具有更强的鲁棒性,收敛速度更快,得到的回归效果也更好。
- 郭华峰陈德华潘修强
- 关键词:模糊聚类参数优化自适应