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本文提出改进的C均值算法.改进算法引入数据场模型,通过故障点在数据场中的势值找出噪声点并踢出,利用故障点在数据场中呈现的自然聚集特性选择初始聚类中心指导FCM聚类.仿真实验的结果表明,改进算法弥补了FCM算法的缺陷,提高了聚类的效率和准确性,在故障诊断过程中有很好的表现.
基于改进C均值的故障诊断
【摘 要】
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本文提出改进的C均值算法.改进算法引入数据场模型,通过故障点在数据场中的势值找出噪声点并踢出,利用故障点在数据场中呈现的自然聚集特性选择初始聚类中心指导FCM聚类.仿真
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2012年11期
【基金项目】
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教育部博士点基金项目（20100095110003）, 中国矿业大学青年科技基金（2011QNB23）
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