摘要：给出一个基于模糊c-平均(fcm)算法的零件簇聚类分析的过程模型来描述分析过程;构造了适合于零件簇聚类分析的fcm算法,该方法考虑了零件簇对象特征之间的模糊关系和各零件对象特征聚类中心之间的距离,无需设计权重系数;通过实例进行了聚类分析,并与模糊聚类和k-平均聚类两种方法进行比较,证明该fcm算法是有效的。

摘要：针对目前武器结构设计的智能化发展趋势,研究者将模糊C均值算法应用到大口径机枪设计的量化分析评价中.该方法结合特定的作战环境,在分析影响大口径机枪作战效能因素的基础上,选取典型大口径机枪的部分性能为研究对象.在对实例中各类参数做规范化处理后,采用模糊C均值算法,通过计算数据的隶属度来判定机枪效能的优劣,实现了机枪作战效能的聚类.实验结果表明,评估方法实现简单,评估结果客观、有效,为枪械类武器效能仿真评估提供方法和技术上的支撑.

摘要：发动机高速滚动轴承在恶劣的工作环境下长时间使用,会导致其出现磨损故障,严重影响发动机的正常运行,且故障类型多样,每种故障类型都有其独特的特征,使得故障信号特征识别困难。为了有效解决这一问题,提出了一种发动机高速滚动轴承磨损故障信号特征识别方法。通过对发动机高速滚动轴承的振动信号进行EEMD分解和重建,获得其固有振动模态函数IMF,根据所得的IMF构建Hankel矩阵,获得拼接的奇异值样本特征矢量。通过划分样本空间和设置迭代阈值的方式,采用模糊聚类算法对故障样本聚类,计算出每个样本在不同聚类中的隶属度,以获得其贴近程度和故障特征。通过实验证明,所提算法能够较好的判别机械故障,准确性高,误报错报概率小,可确保设备的安全运行。

摘要：目的为了更好地建立符合生物学意义的基因归类,为一些未知的基因的功能提出解释提供参考。方法提出一种新的fcm聚类算法,设计了一个归类阀值,利用模糊聚类Xie-Beni指数得到了最优聚类数并实现了海马组织基因的软聚类,并把每一类对应的基因标号输出到txt文件,最后进行生物学解释。结果得到的海马组织基因最优聚类数为4类,通过分类结果对照发现,各类中的大多数基因生物学意义接近。结论此改进的fcm算法应用于基因聚类是有效的,结果具有一定生物学意义,能对生物学基因聚类及基因功能解释具有一定指导作用。

摘要：面对电子商务模式下电商对客户竞争的现状,针对传统的客户分类方法的不足,设计了一种基于fcm模糊聚类算法客户分类的并行算法。实验结果表明设计的方法能准确地对电商客户分类,在MATLAB集群下并行算法的运行取得了明显的并行效果。

摘要：针对传统基于最大熵模糊C均值聚类算法(MEfcm)仅适用于球状或椭圆状聚类,为了解决数据分布混乱以及高度相关难以划分的情形,引入Mercer核函数,使原来没有显现的特征突现出来,从而使聚类效果更好.然而在实际问题中,大多数样本集的样本数据都存在着重要性(权重)不同的现象,主要针对样本集中各个数据的不同重要程度来设计加权方法,同时为了克服聚类算法对初始聚类中心选取的敏感性这一弱点,提出了一个初始聚类中心优化的加权最大熵核模糊聚类算法(WKMEfcm).通过实验验证,该算法与原MEfcm算法比较,其聚类结果更加稳定、准确,从而达到更好的聚类划分效果.

摘要：对彩色扫描地图图像的色彩误差进行了分析 ,运用特征向量匹配法对地图上黑版要素进行分层 ,然后对地图的色彩空间进行转换 ,并提出了基于二维直方图模糊约束的模糊C 均值 (fcm)聚类方法 ,较好地解决了地图的自动分色问题 .该方法已编程实现 。

摘要：针对传统网络流量检测分类准确率低的问题,引入不存在样本标记需求的fcm算法对HCA算法进行优化改进,以降低标记样本的需求量,提高训练速度和分类能力。其中,加入采样辅助模块,对随机取样进行监督优化;加入更新机制,定期采集网络流量进行算法解读和训练,更新恶意行为库。最后经过实验验证HCA-fcm算法的分类性能和系统的检测识别性能。结果证明,HCA-fcm算法具有更高的分类准确率、算法训练速率;改进的系统对DoS、R2L等多种恶意行为具有更高的识别能力,且虚警率较低,具有更高的可信度。因此,改进后的恶意行为流量特征检测分类系统基本满足设计要求。

摘要：为确保矸石发电厂正常运行,降低运行成本,设计一种基于物联网技术的矸石发电机组故障诊断系统。系统硬件部分由下位机和嵌入式网关组成,根据发电机组数据特征分别给出各模块的电路设计方案;系统软件由预处理机、状态服务器和Web服务器组成,通过构建物联网传感器基阵,采集发电机组实时监测数据,利用fcm算法获得发电机组数据特征模式矢量,确定故障类别和中心矢量,以此实现矸石发电机组故障诊断。实验表明,该系统能够正常进行数据库访问和数据检索等操作,可有效地执行业务规则并完成相关工作。

摘要：土石坝坝料的级配参数通常是采用筛分试验获取的,这种传统的试验方法存在操作过程繁琐以及费时费力等缺点。为了提高坝料级配参数的智能检测程度,采用了双边滤波和同态滤波相融合的滤波技术为土石坝坝料的快速准确分割提供了技术支撑,然后采用模糊C均值聚类(fcm)算法进行坝料图像分割,最后通过建立等效椭球体积的方法实现了土石坝料的三维体积重构,获得了基于图像识别技术的坝料级配曲线,实现了坝料级配特征参数的快速可靠获取,为坝料合格性快速判别提供了基础信息。