粗糙模糊C-均值算法及其在图像聚类中的应用

提出一种新的粗糙模糊C均值算法(RFCM),该算法基于粗糙集的上、下近似的概念改进了FCM的目标函数,从而改变了隶属度函数的分布,使得隶属度函数的分布更加合理,同时RFCM的时间复杂性比FCM更低。将RFCM用于图像的聚类,相对于FCM算法,图像的边缘更光滑,同时对初始隶属度矩阵敏感度更低。该算法具有较好的稳定性,是一种实用的算法。     

邻域灰度差加权的模糊C均值聚类图像分割算法

模糊C均值(FCM)算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,适合灰度图像中存在着模糊和不确定性的特点.但是这种算法没有考虑到样本空间中不同的样本点对分类的贡献不同,因此分割效果不理想.提出了邻域灰度差加权的模糊C均值聚类算法,实验结果表明,该算法不仅取得了很好的分割效果,而且加快了算法的收敛速度,从而满足了图像分割的有效性、实时性的要求.     

隶属度信息辅助的红外多目标模糊关联算法

针对红外多目标跟踪,利用红外序列图像中目标隶属度信息建立改进的多目标关联算法。该算法是基于模糊c均值聚类方法,以红外目标运动状态和背景环境变化引起的红外目标隶属度信息变化为选择门限,适时切换算法赋值策略,以提高特殊环境下多目标关联的适应性。通过仿真对比证明了该方法具有更好的跟踪精度和稳定性。     

基于聚类算法的多无人机系统任务分配

针对现有任务分配方法在任务点较多时不易解算,且计算量大的问题,提出了基于模糊C-均值聚类算法的多无人机系统任务分配方法.首先,利用模糊C-均值聚类算法得到的隶属度矩阵对任务点进行初始分配;其次,针对基于空间划分聚类可能造成各UAV任务不均衡的问题,设计任务的局部优化调整规则;最后,结合单旅行商问题,利用Tabu Sea...     

基于模糊聚类的多目标跟踪算法

提出了一种新的基于模糊聚类的多目标跟踪算法,该算法通过一种改进的模糊聚类算法,首先得到可能的目标数和测量点迹与目标预测位置之间的隶属度,然后结合Kalman滤波将隶属度作为权值系数对预测新息向量进行加权,来实现目标状态估计的更新。仿真结果表明,传统数据融合多目标跟踪算法,一般需要假定目标数并且在多目标密集时易产生关联错误而导致跟踪发散,新算法通过模糊聚类客观有效地确定了目标数并且通过加权过程保证了对多目标密集时的高精度。     

基于模糊聚类的粒子群算法在雷达组网优化布站中的应用

提出了一种基于模糊C-均值聚类的粒子群算法,将其应用于雷达组网优化布站.定性分析了雷达组网布站原则并对其量化,建立了优化布站的数学模型.为加快求解速度,结合模糊C-均值聚类对标准粒子群算法进行了改进,给出了基于模糊C-均值聚类的粒子群算法在该优化问题中的设计方法,并与标准粒子群算法和遗传算法进行了仿真对比.结果表明,该方法能够快速得出雷达组网优化布站方案,验证了雷达组网布站模型的可行性和改进算法的有效性.     

基于模糊聚类的入侵检测方法

分析了异常入侵检测存在的问题,研究了基于模糊聚类的入侵检测算法。该算法采用C-均值算法,通过训练数据聚类、异常聚类划分和行为判定等3个步骤实现异常入侵检测。试验采用KDD99数据进行了测试,证明该算法是可行和有效的。     

基于改进半监督FCM聚类的复合材料超声检测脱粘缺陷识别

针对径向基（RBF）神经网络在进行超声检测脱粘缺陷识别时存在参数选择不确定、网络结构鲁棒性差等问题,提出一种改进的自适应半监督模糊C均值聚类（FCM）的RBF神经网络的方法,将kw近邻估计法和半监督模糊C均值聚类方法相结合,改进了隶属度函数,自适应确定聚类数目。将改进的RBF神经网络应用于超声检测脱粘缺陷识别,实验结果表明：与传统RBF神经网络相比,本方法减弱了孤立样本对网络结构的影响,增强了网络结构的鲁棒性,提高了脱粘缺陷识别的准确率,是一种较好的超声检测脱粘缺陷识别分类方法．     

结合峰值检测的高噪声图像快速聚类分割方法

针对高噪声污染图像,提出一种结合峰值检测算法的快速聚类分割方法(FC-ImSeg)。根据平行线投影分割算法将二维直方图映射到一维空间,利用峰值检测算法检测图像像素点的聚类结果,调整映射模型的平行线宽度,使直方图符合双峰分布特性,最后利用加权模糊c均值聚类算法实现图像的分割。实验结果证明了该方法是快速有效的。     

加权模糊C均值聚类算法实现BDS三频组合观测值优选

在对BDS三频载波相位组合观测值进行误差分析的基础上，确定了优选载波相位线性组合系数的筛选标准。针对传统聚类算法在高维多频混合数据集分类中存在的不足，采用一种基于加权的模糊C均值聚类算法，通过对同一维度在不同簇上赋予不同的权重值，对传统遍历搜索法所获得的部分BDS三频载波相位组合观测值进行了优化分类选取，有效解决了传统全球导航卫星系统载波相位观测值选取方法效率低的问题，同时为多系统多频数据组合观测值系数的优化选取提供了一种新的思路。对分类结果进行分析，确定了各类组合观测量的适用范围，并结合实测数据，利用无几何层叠模糊度解算方法对优选组合进行了整周模糊度的解算，结果验证了该方法的可行性。     

基于直觉模糊区间粗糙集的辐射源威胁等级判定

在辐射源等级判断中,由于侦察设备对辐射源各参数的侦测存在很大的直觉性和模糊性,对准确刻画辐射源的威胁带来了不便.通过把直觉模糊和粗糙集的理论引入到辐射源威胁等级判断中,充分考虑直觉指数对隶属度的支持度,构造了下近似为隶属度、上近似为隶属度+直觉指数的直觉模糊区间粗糙集,在此基础上构建了直觉模糊区间粗糙集的决策模型;给出了辐射源威胁的因素集,在此基础上进行了实例验证,结果表明该方法可行有效.     

A Fuzzy Cluster and Retinex Theory-based Variation Model for Inhomogenous Image Segmentation

A variational inhomogeneous image segmentation model based on fuzzy membership functions and Retinex theory is proposed by introducing the fuzzy membership function.The existence of the solution of the proposed model is proved theoretically.A valid algorithm is designed to make numerical solution of the model under the framework of alternating minimization.The last experimental results show that the model can make segmentation of the real image with intensity inhomogeneity effectively.     

模糊控制与其它控制技术的融合研究

介绍了模糊控制技术针对复杂控制对象进行的控制规则和隶属度函数算法的改进,以及与其它控制技术的融合研究,总结出多种控制融合方式,并在此基础上讨论了对更加复杂的研究对象的分析方法的可行性。     

基于遗传算法的潜射反舰导弹综合作战效能分析

提出了直接根据单指标相对隶属度的模糊评价矩阵,构造层次分析法中的判断矩阵用以确定各评价指标权重的方法,给出了用遗传算法检验和修正判断矩阵的一致性和计算判断矩阵各要素的权重的模糊综合评价模型,对潜射反舰导弹作战效能进行了综合评估和排序.实例表明,该方法简便通用,计算结果较为客观和稳定.     

A Fuzzy Adaptive Algorithm Based on“Current”Statistical Model for Maneuvering Target Tracking

The basic"current"statistical model and adaptive Kalman filter algorithm can not track a weakly maneuvering target precisely,though it has good estimate accuracy for strongly maneuvering target.In order to solve this problem,a novel nonlinear fuzzy membership function was presented to adjust the upper and lower limit of target acceleration adaptively,and then the validity of the new algorithm for feeblish maneuvering target was proved in theory.At last,the computer simulation experiments indicated that the new algorithm has a great advantage over the basic"current"statistical model and adaptive algorithm.     

基于蚂蚁聚类算法的炮兵阵地选取方法

在对炮兵作战地域进行地形分析的基础上,提出运用蚂蚁聚类算法选取炮兵阵地的方法.针对炮兵阵地配置的特殊要求,将模糊数学中的隶属度概念引入到炮兵阵地聚类算法之中.最后通过实验分析了此方法的优缺点,对炮兵指挥决策有一定的参考价值.     

比例规则后件的T-S模糊模型辨识方法

模糊划分应满足测量准则,这一点常被忽略。采用余弦平方函数作为隶属函数,解决了曲线型隶属函数在模糊化分后满足测量准则问题。T-S模糊模型后件由线性函数构成,以局部线性化方式实现全局非线性,通过分段性逼近辨识曲线,常用于系统辨识中,但其辨识参数多是其主要问题。比例规则后件的T-S模糊系统具有万能逼近特性,且构成参数少,用于非线性系统的辨识中,可以减少辨识参数,提高辨识速度。给出其在系统辨识中应用的方法,并通过仿真实例说明本方法的有效性。     

基于评价指标模糊集的复杂系统效能评估方法研究*

提出了一种基于评价指标模糊集的复杂系统效能评估方法。该方法利用系统评价指标的模糊性构造模糊集,以模糊集贴近度来定义评价指标的模糊隶属度函数,结合模糊层次分析法,提出了一种适用于复杂系统功能与多层评估指标体系的效能评估新方法。仿真应用的结果表明:该方法行之有效,具有较好的实用前景。