一种核模糊聚类的改进及其在育肥猪出栏中的应用.pdf

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1、第30卷第1期计算机应用与软件Vo1．3ONo．12013年1月ComputerApplicationsandSoftwareJan．2013一种核模糊聚类的改进及其在育肥猪出栏中的应用王越黄靖华张凯文(重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054)摘要核模糊聚类算法不适用于含孤立点与噪声点的数据，并且对初始化中心敏感。针对此种情况，结合减法聚类，对样本加权，放宽隶属度归一化条件，提出基于减法聚类的加权核模糊聚类。通过IRIS和WINE数据集证实改进算法比传统的核聚类算法具有更高的健壮性与抗噪性，并将改进后的算法运用在育肥猪出栏中，验证了算法的实用性与可行性。关键词核模糊聚类减法聚

2、类加权育肥猪出栏中图分类号TP391．1文献标识码ADOI：10．3969／j．issn．1000—386x．2013．01．029ANIMPRoVEMENToNKERNELFUZZYCLUSTEⅪNGALGoRITHMANDITSAPPLICATIoNINFINISHINGPIGSLAUGHTERWangYueHuangJinghuaZhangKaiwen(SchoolofComputer＆HandEngineering，ChongqingUniversityofTechnology，Chongqing400054，China)AbstractKernelfuzzyclusterin

3、galgorithmdoesnotfitthedatawithoutliersandnoisepoints，andissensitivetoinitialisationcentre．Ac—cordingtotheabove，combiningthesubtractiveclustering，weightingOilthesampleandrelaxingthemembershipnorrnalisationconditions，aweightedkernelfuzzyclusteringalgorithmbasedonsubtractiveclusteringisproposed．It

4、isprovedbyIRISandWINEdatasetthattheim—provedalgorithmhasbetterrobustnessandnoiserestraintthanthetraditionalkernelclusteringalgorithm．Theimprovedalgorithmhasbeenappliedtofinishingpigslaughter．Itspracticalityandthefeasibilityarevalidated．KeywordsKernelfuzzyclusteringSubtractiveclusteringWeightingF

5、inishingpigslaughter针对这一缺点，文献[9]结合FCM算法与PFCM的优点，设计了0引言一种混合C均值加权聚类算法，取得了良好的效果。文献[10]提出一种基于样本密度和最大类间方差法相结合的KFCM算从信息技术应用的角度出发，智能求解精准农业问题的方法，并将其应用在故障检测中，获得了良好的效果。文献[11]法主要有三种：第一，将传统的已经实现的智能决策技术应用于提出的一种数据指数加权的模糊均值聚类策略，引入了指数权精准农业；第二，改进现有的智能决策技术，获取效率更高的技因子和影响指数，使得可以在聚类过程中差异化处理各个数据。术，使之更符合精准农业的某个需求；第三，提

6、出一种新的智能本文通过放松隶属度归一化以及赋予每个样本权重，克服决策技术求解相关问题。了KFCM对野值点和噪声数据敏感的缺陷，针对其对初始化敏精准农业决策要求与智能计算方法的结合点或交集主要包感的不足，采用减法聚类确定最大迭代次数与初始聚类中心，加括关联、分类、聚类、评判和预测等¨。J。在传统的养猪业中，对快了算法的收敛速度，并将改进算法应用到育肥猪出栏中，验证饲养状态猪只的阶段划分和鉴定通常依靠目测和经验，尚未发了改进算法是可行的、实用的。现有将模糊聚类技术应用与猪只的分阶段饲养中的研究。猪只饲养阶段划分是一项极其复杂的工作，因为猪场养殖数据具有1核模糊聚类算法(KFCM)介绍以下几

7、个特点：养殖数据的不确定性、养殖数据的多维性、养殖KFCM的数学模型如下：数据的格式不统一、养殖数据的缺失性。普通的分类方法往往设X={。，，⋯，}是原始空间R通过非线性变换未能很好地考虑这些不确定因素的影响，而模糊聚类算法改进(·)映射至特征空间上的一个样本集，则KFCM的目标函了以往分类方法在这一点上的不足，因此，将核模糊聚类算法应数为：用在养猪过程中，以满足广大养殖者对农业信息技术的迫切要求，具有十分重大的意义。收稿日期：2012—04—