收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于信息粒的模糊聚类方法研究

张立勇  
【摘要】:随着数据密集型时代的到来,如何有效地利用数据并释放其衍生价值变得愈发重要而现实。聚类作为一种重要的数据分析方法,人们可以通过它来挖掘数据潜在的结构,获得对数据更加细致的洞察结果,生成假设和发现规律等;也可以通过它产生天然的分类信息和实现对数据的压缩。因此,聚类问题的研究具有十分重要的意义。本博士学位论文主要针对模糊聚类中的模糊C均值(FCM)算法,研究了如下三方面的问题:1)属性赋权的不确定性与加权模糊聚类;2)缺失值填补的不确定性与不完整数据的模糊聚类;3)数据与类原型的对偶关系及由此引出的完整数据FCM算法的扩展。并以上述问题中对不确定性因素的描述作为突破口,在信息粒的概念框架下,提出了多种聚类模型与算法,所完成的主要工作如下:(1)针对加权模糊聚类中属性赋权的不确定性,将属性权描述为区间信息粒,并视属性权为受区间约束的变量,建立了区间加权FCM聚类模型。在类原型、隶属度和属性权三者交替迭代格式的基础上,提出了人机结合式和遗传-梯度混杂式两种模型求解算法。实验结果表明,所提出的方法能在传统的常值加权聚类的基础上起到进一步优调的作用,同时属性权的区间约束有助于避免迭代计算陷入不适宜的局部极小解。(2)针对不完整数据聚类中缺失值填补的不确定性,将缺失值描述为区间信息粒。在视缺失值为受区间约束的变量的情况下,分析了缺失值区间填补聚类与区间加权聚类在模型结构上的相似性,并以此为基础建立了两者的类比求解框架。重点研究了将缺失值的区间型填补视作常的区间数的情况,借助区间数据集的聚类模型,结合机器学习中的核方法,提出了不完整数据的区间核FCM聚类算法,可获得具有粒特征的区间型类原型,能有效提高对不完整数据划分的准确性。(3)仍然针对不完整数据聚类中缺失值填补的不确定性,依据不完整数据近邻样本的属性值信息,采用非参数假设检验的方法,将服从高斯分布的缺失值描述为概率信息粒。在此基础上,通过最大似然准则将缺失值的概率信息粒引入到不完整数据的FCM聚类,提出了相应的聚类模型以及类原型、隶属度和缺失值三类变量交替迭代的模型求解算法,挖掘出了存在于缺失值与类原型间的可相互表示的对偶关系。实验结果展示了缺失值的概率信息粒对不完整数据聚类所起到的有效引导作用。(4)为了将类似于不完整数据聚类中缺失值与类原型的对偶关系引入到完整数据的FCM聚类,首先引入了受原始数据邻域信息粒监督的重构数据的概念,提出了一种让重构数据作为变量并直接参与到聚类迭代的新的FCM聚类模型与算法。并通过引入重构偏移指标,采用近似分析与实验相结合的方法研究了算法中参数的作用规律。理论与实验研究表明,在合适的参数取值下,重构数据在原始数据的基础上会有向各自的类原型靠拢的趋势,更有助于对数据类结构的捕捉。此外,还采用所提出的算法实现了对盾构施工过程数据的聚类分析,从聚类结果中隶属度的可解释性和类原型的可代表性两方面展示了算法的优越性。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 吴子安;卢岡;;模糊聚类方法与R—S变换在新安江形变监測网分析中的应用[J];武测科技;1987年03期
2 张国新;刘祚时;;轴承故障的模糊聚类方法[J];江西理工大学学报;2006年04期
3 张国新;刘赣华;;轴承故障的模糊聚类方法[J];煤矿机械;2006年09期
4 陈凯,朱杰,王豪行;复杂系统故障诊断中的模糊聚类方法[J];上海交通大学学报;1998年06期
5 张小峰,陈志轩;选择典型水沙年的模糊聚类方法[J];泥沙研究;1992年02期
6 卢宗华;一种考虑决策者偏向的综合模糊聚类方法[J];模糊系统与数学;2000年02期
7 左俊;杨吉江;黄梦醒;;面向信息服务的多层次过滤模糊聚类方法研究[J];计算机与数字工程;2009年09期
8 张国新;;基于小波包分析的滚动轴承模糊聚类方法[J];中国设备工程;2007年01期
9 曾辉;王颖龙;郭浩波;;一种优化模糊聚类方法在空情分析中的应用[J];电光与控制;2007年03期
10 万仁新,刘荣厚;模糊聚类方法在农村能源综合区划中的应用[J];农业工程学报;1991年04期
11 于向东,索秀云,翟建仁;基于模糊聚类的语音识别[J];模糊系统与数学;2002年01期
12 毛林;杨学兵;岳宗敏;;基于特征属性分类改进的模糊聚类方法及其应用[J];微计算机应用;2007年05期
13 吴斌;邹刚;;模糊聚类方法在土地分等定级中的应用[J];电脑开发与应用;2008年11期
14 高彦伟,郑文瑞,韩燕,张爽;复方配伍的摄动模糊聚类方法[J];生物数学学报;2005年02期
15 陈东升,张银鹤;模糊聚类方法在高校分类中的应用[J];数学的实践与认识;2005年04期
16 高飞,潘双夏,冯培恩;一种改进的计算机辅助模糊聚类方法[J];中国机械工程;2003年24期
17 许松荣;基于遗传算法的模糊聚类方法[J];华中科技大学学报(自然科学版);2004年S1期
18 罗来鹏;;基于模糊聚类方法的决策表约简算法[J];计算机应用与软件;2007年05期
19 董志强;刘永年;魏丽华;;基于图的半监督模糊聚类方法研究[J];数字技术与应用;2017年12期
20 耿德志;;基于粗糙集和模糊聚类方法的属性约简算法[J];软件导刊;2010年12期
中国重要会议论文全文数据库 前8条
1 蒋佐升;;遗传育种上模糊聚类方法的改良及应用[A];模糊数学和系统成果会论文集[C];1991年
2 许美蓉;於春月;曹壮;;基于模糊聚类方法的炼钢-连铸紧急合同插入问题的研究[A];全国冶金自动化信息网2009年会论文集[C];2009年
3 刘华;张建华;王娆芬;王行愚;;人机系统操作员功能状态的模糊聚类方法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
4 宋洪斌;许金余;于萍;余伟民;;模糊聚类方法在单机掩蔽库主体结构检测中的应用[A];第14届全国结构工程学术会议论文集(第三册)[C];2005年
5 李林峰;孙长银;;基于模糊聚类方法的T-S模糊系统建模[A];湖北省机械工程学会青年分会2006年年会暨第2届机械学院院长(系主任)会议论文集(下)[C];2006年
6 孙长银;李林峰;;基于模糊聚类方法的T-S模糊系统[A];2006中国控制与决策学术年会论文集[C];2006年
7 江宝钏;张森;胡兰清;;无指导的模糊聚类的多回波脑部磁共振图像分割[A];中国图象图形科学技术新进展——第九届全国图象图形科技大会论文集[C];1998年
8 吴亚晶;狄增如;樊瑛;;基于资源分布矩阵的二分网聚类方法[A];第五届全国复杂网络学术会议论文(摘要)汇集[C];2009年
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 张立勇;基于信息粒的模糊聚类方法研究[D];大连理工大学;2018年
2 李传龙;基于水平集和模糊聚类方法的图像分割技术研究[D];大连海事大学;2012年
3 李丹;属性加权及不完备数据的模糊聚类方法研究[D];大连理工大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 马群旺;模糊聚类方法在电信客户细分中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
2 程永亮;高校学生日常行为异常检测的一种改进模糊聚类方法[D];大连海事大学;2017年
3 董益彪;基于模糊聚类方法的商业银行网点绩效评价[D];浙江工商大学;2008年
4 耿炜欣;模糊聚类在银行客户细分中的应用研究[D];对外经济贸易大学;2007年
5 蒋德珑;采用模糊聚类方法进行电力系统不良数据辨识[D];郑州大学;2011年
6 刘娜;基于WLC理论的项目投资控制方法研究[D];昆明理工大学;2009年
7 杨根新;模糊聚类方法在变形分析中的应用研究[D];昆明理工大学;2008年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978