基于克隆选择原理和免疫优势理论,本文提出一种新的基于免疫优势的克隆选择聚类算法(Immun-odomaincebasedClonalSelectionClusteringAlgorithm,IDCSCA),该算法通过在经典的克隆选择算法框架中,引入基于免疫优势理论的免疫优势算子实现了在线自适应动态获得先验知识和个体间的信息共享.新算法首先通过对群体中若干最优抗体的分析,提取免疫优势,然后将其推广到整个抗体群,通过在进化过程中利用积累的先验知识,在保证抗体种群多样性的基础上加快收敛速度.采用个5个数据集对算法功能进行了测试,与模糊C均值算法(FuzzyC-means,FCM)、基于遗传算法的模糊聚类算法(GeneticAlgorithmbasedFuzzyC-means,GAFCM)以及基于克隆选择的模糊聚类算法(ClonalSelectionAlgorithmbasedFuzzyC-means,CSAFCM)比较,结果表明IDCSCA能有效避免聚类中心迭代过程中陷入局部最优点的问题,而且聚类功能更稳定.
2023/2/14 23:49:41
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基于遗传模仿退火算法的模糊C均值聚类算法（MATLAB自带的遗传算法工具箱），注释清楚，可直接更改使用，代码在MATLAB2016里运行通过！
2023/2/13 8:56:44
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为了精确评价纱线疵点的种类与个数,提出了一种融合空间模糊C-均值(FCM)聚类的纱线疵点检测算法。
首先利用融合空间FCM聚类算法提取纱线条干;然后对纱线条干进行形状学开运算处理,以获取精确的纱线条干,并利用条干上下边缘点之间的像素个数计算纱线的直径与平均直径;最后根据纱线疵点标准判定纱线疵点的种类与个数。
为了验证本算法的有效性和准确性,对多种不同线密度的纯棉纱线进行测试,并将测试结果与电容性纱疵分级仪的检测结果进行对比。
结果表明,本算法与电容性的检测结果一致性较好,且价格低廉,不易受环境温度、湿度等因素的影响。
首先利用融合空间FCM聚类算法提取纱线条干;然后对纱线条干进行形状学开运算处理,以获取精确的纱线条干,并利用条干上下边缘点之间的像素个数计算纱线的直径与平均直径;最后根据纱线疵点标准判定纱线疵点的种类与个数。
为了验证本算法的有效性和准确性,对多种不同线密度的纯棉纱线进行测试,并将测试结果与电容性纱疵分级仪的检测结果进行对比。
结果表明,本算法与电容性的检测结果一致性较好,且价格低廉,不易受环境温度、湿度等因素的影响。
2019/9/9 14:33:50
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首先，读取利用数据绘制了31个省份的直方图和曲线图并进行分析；
其次，利用手肘法确定K均值聚类的K值并对数据31个样品进行K均值聚类；
再次；
利用K均值聚类的效果，采用同样分类个数的模糊C均值聚类方法对31个样品再次聚类，并得到了每个样品聚类的结果和概率；
最初，根据原始数据求得其协方差矩阵并进行主成分分析，基于生活经验与查阅资料对主成分进行解释和验证。
其次，利用手肘法确定K均值聚类的K值并对数据31个样品进行K均值聚类；
再次；
利用K均值聚类的效果，采用同样分类个数的模糊C均值聚类方法对31个样品再次聚类，并得到了每个样品聚类的结果和概率；
最初，根据原始数据求得其协方差矩阵并进行主成分分析，基于生活经验与查阅资料对主成分进行解释和验证。
2022/10/3 19:18:12
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模糊c均值（FCM）聚类算法已广泛应用于许多医学图像分割中。
但是，由于不考虑空间信息，因而常规的标准FCM算法对噪声敏感。
为了克服上述问题，提出了一种新颖的改进的FCM算法（以后称为FCM-AWA）用于图像分割。
该算法是通过修改常规FCM算法中的目标函数，即通过将空间邻域信息合并到标准FCM算法中来实现的。
给出了自适应加权平均（AWA）滤波器以指示相邻像素对中心像素的空间影响。
在实施加权平均图像时，通过预定义的非线性函数自动确定控制模板（邻居寡妇）的参数（加权系数）。
该算法既适用于人工合成图像，又适用于真实图像。
此外，使用基于算法的分割方法对牙菌斑进行了定量分析。
实验结果表明，与标准FCM算法和另一种FCM算法（由Ahmed提出）相比，该算法对噪声的鲁棒性更高。
此外，使用所提出的方法对牙菌斑进行定量的结果表明，FCM-AWA提供了一种定量，客观和有效的牙菌斑分析方法，具有广阔的前景。
但是，由于不考虑空间信息，因而常规的标准FCM算法对噪声敏感。
为了克服上述问题，提出了一种新颖的改进的FCM算法（以后称为FCM-AWA）用于图像分割。
该算法是通过修改常规FCM算法中的目标函数，即通过将空间邻域信息合并到标准FCM算法中来实现的。
给出了自适应加权平均（AWA）滤波器以指示相邻像素对中心像素的空间影响。
在实施加权平均图像时，通过预定义的非线性函数自动确定控制模板（邻居寡妇）的参数（加权系数）。
该算法既适用于人工合成图像，又适用于真实图像。
此外，使用基于算法的分割方法对牙菌斑进行了定量分析。
实验结果表明，与标准FCM算法和另一种FCM算法（由Ahmed提出）相比，该算法对噪声的鲁棒性更高。
此外，使用所提出的方法对牙菌斑进行定量的结果表明，FCM-AWA提供了一种定量，客观和有效的牙菌斑分析方法，具有广阔的前景。
2015/7/18 7:39:45
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手脸近距遮挡属于深度传感器应用中具有代表性的难点问题，针对该问题提出了一种综合利用颜色与深度信息的手势识别方法。
采用核模糊C-均值聚类，对手脸遮挡图像进行粗分割和灰度增强，实现手脸分离。
引入初始化水平集函数，处理聚类方法导致的手势区域像元缺失问题。
利用基于深度信息的梯度方向直方图(HOG)特征对手势进行分类识别。
通过采集不同人体手脸近距遮挡情形下的多种手势图像建立了样本数据库，进行了对比实验，实验结果验证了该方法的可行性和有效性。
本文方法能有效分离近距遮挡的手和脸，提取得到相对完整的手势信息，深度HOG特征能够对手势空间信息进行精确描述，具有比传统形状特征更准确的识别效果。
采用核模糊C-均值聚类，对手脸遮挡图像进行粗分割和灰度增强，实现手脸分离。
引入初始化水平集函数，处理聚类方法导致的手势区域像元缺失问题。
利用基于深度信息的梯度方向直方图(HOG)特征对手势进行分类识别。
通过采集不同人体手脸近距遮挡情形下的多种手势图像建立了样本数据库，进行了对比实验，实验结果验证了该方法的可行性和有效性。
本文方法能有效分离近距遮挡的手和脸，提取得到相对完整的手势信息，深度HOG特征能够对手势空间信息进行精确描述，具有比传统形状特征更准确的识别效果。
2018/1/7 4:29:25
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模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点，为了克服该缺点，将遗传算法使用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中，由遗传算法得到初始聚类中心，再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最优分类结果。
2020/2/5 6:05:33
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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