简介：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.

简介：为了在保证计算精度的前提下使模型简化并便于计算,要尽量少地用对模型影响较大、相互独立的特征变量进行建模。在进行特征变量选择时,既要考虑选择对主因素有重要影响的变量,也要排除各影响变量间的多重相关性的干扰。首先建立各特征变量同费用的灰色关联度,根据关联度的大小对众多特征变量进行排序,排除关联度相对极小并同其他因素关联度差异明显的特征变量,减少次要影响因素对估算结果造成的干扰;其次,应用基于特征权值的模糊动态聚类方法,并突出近期数据的重要性,对影响因素进行聚类分析,排除影响因素间多重相关性的干扰。论文通过实例分析进行了验证。

简介：本文讲述了聚类分析方法的步骤，以及基于模糊C均值聚类识别方法的原理和模型，以及方法的步骤。运用模糊C均值聚类识别方法，对给定特征的样本数据进行了聚类识别，并利用最大隶属度的识别原则进行识别，计算结果表明是可行和有效的。

简介：科学地鉴定与评价领导干部经济责任的履行情况，可以客观评价领导干部的经济责任，促进领导干部全面落实科学发展观和树立正确的政绩观，依法行使权力、有效履行职责。然而由于种种原因，我国领导干部经济责任审计评价还没有一套科学化的评价方法。本文在分析现有经济责任审计评价方法的缺点的基础上，对经济责任审计评价方法进行研究，提出了基于模糊聚类的经济责任审计评价方法。

简介：介绍了模糊动态聚类的基本原理和分析步骤，以一种综合保障型地面油料装备为实例，进行设计需求的模糊动态聚类，分析了设计需求模糊动态聚类的可行性。

简介：在回顾国内学者关于企业财务预警模型研究的基础上，提出了一种新的预警模型—基于模糊聚类和模糊模式识别模型。利用该模型对训练样本进行模糊聚类，计算最优聚类中心，对待估样本所属类别进行模糊模式识剐。通过对40家沪市上市公司进行实证分析，取得了较好的预警效果。最后针对模型存在的问题提出进一步的研究方向。

简介：针对抑制式模糊C-均值聚类算法所存在的不足，提出了一种改进算法——半抑制式模糊C-均值聚类算法。通过对抑制式模糊C-均值聚类算法的良性扩展，在保持收敛速度变化不大的前提下改善了聚类的效果。实验表明，该算法是有效的。

简介：摘 要：本文详细阐述了模糊聚类法在变形分析中的计算方法和步骤，通过实例论证了模糊聚类方法是一种简单有效的变形分析方法。

简介：摘要交通拥挤事件是城市公共交通系统中造成交通延误的最主要原因之一，快速有效的识别拥挤事件是城市交通控制策略的重要环节。针对交通流相态及其交通因素类属方面存在的模糊性，本文在分析交通流特征时对其进行了聚类软化分。根据交通流特性，运用模糊C均值聚类算法对交通流各要素进行模糊分析处理。通过对交通量隶属度的判别和聚类分析结果，找出不同交通流间的亲疏程度和相似性，将具有相近特性的交通流归纳在一类，从而判别出交通流相态属性，确定交通拥挤事件的发生，达到对交通拥挤事件识别的目的。

简介：目的采用反映血管新生状态的指标经模糊C均值聚类对星形细胞肿瘤病理学分级进行探讨。方法采用含有正常成人脑组织、弥漫性星形细胞瘤（WHOⅡ级）、间变性星形细胞瘤（WHOⅢ级）、胶质母细胞瘤（WHOⅣ级）及阳性对照组织的168点矩阵的组织芯片,通过免疫组织化学SABC双标法标记内皮细胞和血管内皮生长因子,以Image-ProPlus5.1中文版图像分析软件对染色结果及血管内皮生长因子阳性单位、微血管密度及微血管平均周长等指标进行测定。采用单因素分析方法筛选与星形细胞肿瘤病理级别相关的参数,以矩阵实验室数学软件提供的模糊C均值聚类函数参数作为聚类对象,将不同的组织切片参数值进行模糊C均值聚类,所得聚类值分别赋值为星形细胞肿瘤病理分级值。结果（1）在不同病理分级组之间,星形细胞肿瘤血管内皮生长因子阳性单位差异具有统计学意义（P=0.000）,各病理分级组间两两比较差异亦有统计学意义（均P〈0.05）。（2）在不同病理分级组之间,星形细胞肿瘤微血管密度值差异有统计学意义（P=0.000）,两两比较差异亦有统计学意义（均P=0.000）。（3）星形细胞肿瘤微血管平均周长,Ⅱ级组与Ⅲ级组、Ⅱ级组与Ⅳ级组比较差异有统计学意义（均P=0.000）,而Ⅲ级组与Ⅳ级组之间差异无统计学意义（P=1.000）。（4）与WHO病理分级相比,模糊C均值聚类产生的星形细胞肿瘤病理分级值对Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ级等级别的诊断符合率分别为85.71%、48.39%和78.95%,总体正确率达68.46%。结论星形细胞肿瘤血管内皮生长因子阳性单位、微血管密度和微血管平均周长等项指标的模糊C均值聚类值与星形细胞肿瘤病理分级值比较符合,可应用模糊C均值聚类法对星形细胞肿瘤的病理分级进行辅助推测。

简介：摘要：由于目前违约用电、窃电等现象严重，使正常供用电秩序受到干扰，为了提高超容用电检测效果，研究基于模糊聚类的公变台区超容用电检测方法。基于模糊聚类提取异常用电特性，区分用电量的异常类型。公变台区用电量数据采集与处理，填充数据缺失值，修改数据噪声。建立超容用电检测模型，对比新的分类标签和原始数据标签，计算检测准确率，完成超容用电检测。经实验论证分析，本文方法能够对各类违约用户做出较为精准的判断，与传统方法相比，本文方法具有较高的检测准确性和高效的运行时间，证明本文方法具有可行性。

简介：与Mamdani模糊系统相比,T-S模糊系统具有较好的性质,并在实际中得到了广泛的应用。如何建立T-S模糊系统也成为研究的热点。本文使用改进的模糊C-均值聚类方法建立初始T-S模糊系统,然后使用粒子群算法进行优化。仿真结果验证了该方法的可行性与有效性。

简介：二十世纪九十年代以来,模糊系统的研究与应用得到快速地发展。从输入-输出数据出发建立模糊系统也成为控制领域一个研究热点。本文综述并分析了二十年来聚类法模糊系统建模研究的重要成果,并指出了进一步的研究方向。

简介：摘要文章针对遥感图像的模糊聚类算法进行了研究。数字图像分类技术是数字图像处理技术中非常重要的一个内容。遥感图像固有的模糊性，对于遥感数字图像来说，尤其是中、低分辨率遥感图像，由于混合像元的影响使得分类结果并不是最优的,也就是说，传统的分类方法往往不能取得理想的分类效果。而应用软分类算法原理，采用模糊聚类方法进行遥感图像的非监督分类是解决这种分类模糊性的主要方法之一。文章研究模糊聚类中的模糊C均值聚类算法，并通过计算机程序来实现算法，从而达到对遥感图像非监督分类的目的。此算法与人工判读分类相比，提高遥感图像非监督分类的速度和效率，节省了人力和物力。

简介：本文针对目前基于聚类算法的入侵检测技术存在符号类型数据处理能力欠缺、误报率较高的问题。提出了一种基于聚类和关联规则修正的入侵检测技术。该方法将关联规则挖掘技术引入到聚类分析机制中．利用针对符号型属性的关联规则挖掘结果对聚类结果进行修正，从而有效降低由于在入侵检测单纯使用聚类分析所导致的误报。文中详细的阐述了改进的具体实现方案，并通过实验验证了该技术的可行性。

简介：影响矿井煤炭自燃的因素包括煤炭自燃倾向性、地质条件、开采技术条件，煤炭自燃预测是一个模糊系统。应用模糊聚类分析法，将一定数量煤矿自燃信息作为样本进行聚类分析，可以得到煤层自燃危险程度模式，预测待开采煤层的自燃危险程度。

简介：本文运用模糊聚类分析法,根据供应商的交货可靠度、产品质量和产品价格这三个评价指标对多家供应商进行分析,将供应商大体上分为几类,以便选择出适合企业的供应商。最后用实际算例对本文方法进行了分析说明。

简介：摘要 大数据时代下推文的推荐模型能够快速有效的筛选出适合于不同用户的数据信息。类比电商平台常用的推荐系统与搜索引擎使用的页面推荐算法，量化文字信息使得将数据带入推荐系统成为可能，构建推文之间的拓扑关系图建立推文-推文、用户-用户之间的关系群，进而使用模糊聚类-协同过滤算法提供基于推文或基于用户的推文推荐算法。

简介：采用模糊聚类思想与方法，对大学生体质健康测试数据进行分析，从庞杂的数据中获取有价值的信息，建立学生体质健康状况评价模块，用以帮助教师及学生更好的了解学生的体质状态，选择锻炼方法，提高学生健康质量。本文以5000名在校大学生的体质健康测试数据为案例，应用模糊聚类方法对数据进行处理分析，得到了各类的语意解释，从而量化的评价了学生体质健康情况。

简介：合成孔径雷达SAR图像的相干成像特性,不可避免的形成特有的相干斑点噪声,严重影响图像的地物信息提取和分类,需要进行去噪预处理。针对SAR图像斑点噪声的特点,针对SAR图像斑点噪声的特点,对图像进行小波变换分解,提出模糊聚类和软阈值收缩去噪的方法,利用模糊C均值聚类将小波系数分成包含信号能量和只包含斑点噪声能量两大类,对前一类小波系数进行软阈值降噪处理,而对后一类小波系数直接置零。实验结果的目视效果和评价指标均表明,小波模糊聚类和软阈值收缩有效地去除了SAR图像斑点噪声,图像视觉效果清晰,较好地保持地物目