当指标阈值存在时,通过阈值确定FCM的最佳聚类中心,得到隶属度矩阵;不存在时,通过AP聚类确定FCM的初始聚类中心,改善传统算法对聚类中心初值选取的随机性;再利用改进的FCM算法对指标数据进行分级评价,得到隶属度矩阵并建立指标阈值,最后进行综合评价分析;并将该模型...
本申请公开了一种基于FCM聚类分析技术的电力用户负荷分类方法,属于区域电力需求侧管理技术领域。本申请的方法包括:利用Kettle工具对电力用户负荷数据进行提取、装换、装载;其中,所述电力用户负荷数据包括描述类、比较类和曲线类;对电力用户负荷数据进行预处理,利用中值滤波对典型日负荷曲线进行平滑处理;根据处理后的数据,...
改进FCM的图像聚类方法
樊红卫等[10]针对电主轴转子不平衡故障,提出一种对称极坐标图像和FCM相结合的失衡故障诊断方法,结果显示具有较高的分类准确率。 本文结合EEMD分解和PCA-FCM聚类算法对岸桥减速箱进行故障诊断。首先,将减速箱振动信号进行EEMD分解并提取故障特征,然后利用PCA对高维特征参数进行约简,最后使用FCM算法对减速箱的状态进行聚类...
基于禁忌粒子群优化的FCM聚类方法
首先,通过EEMD分解将减速箱非线性、非平稳振动信号分解为若干个固有模态函数(IMF),提取每个IMF分量的多维故障特征;然后,使用主成分分析法对故障特征进行降维,并分析了减速箱振动信号的特征值与故障模式之间的关系,通过模糊C均值聚类算法对减速箱的状态进行识别。实验结果表明,EEMD-PCA-FCM方法对减速箱的3种状态有很高...
方法检测图像的边缘。其次,使用FCM聚类方法对像素进行分类。最后,利用模板匹配的方法检测马赛克块。基于OpenCV库函 数进行算法实现,实验结果验证了所提算法的有效性。 关键词:视频缺陷;马赛克检测;FCM聚类;模板匹配 中图分类号:TP391. 41 文献标识码:A
一种基于粒子群优化的FCM聚类方法 维普资讯 http://www.cqvip.com
1.一种基于改进FCM聚类算法与MLP神经网络的非侵入式家庭负荷识别方法,其特征在 于,包括如下步骤: S1:明确家庭负荷的类型,提取负荷的功率变化量特征; S2:明确熵权法的定义,使用熵权法改进FCM聚类算法,通过改进后的聚类算法进行负 荷的一次识别; S3:提取负荷的稳态差值电流谐波特征; ...