兰州理工大学学报
蘭州理工大學學報
란주리공대학학보
JOURNAL OF LANZHOU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
2014年
3期
101-105
,共5页
数据挖掘%扩散映射%聚类分析%IWO-FCM%TE过程
數據挖掘%擴散映射%聚類分析%IWO-FCM%TE過程
수거알굴%확산영사%취류분석%IWO-FCM%TE과정
data mining%diffusion mapping%cluster analysis%IWO-FCM%TE process
针对实际化工过程数据具有高维、非线性等特征而难以进行聚类分析的问题,提出一种基于扩散映射的IWO-FCM算法.该算法先利用扩散映射提取高维数据的低维流形特征,整合数据的局部特征使原始数据的几何信息得以保留,然后用IWO-FCM算法对低维流形数据进行聚类分析.试验通过对TE过程多个故障数据集进行测试,与获取数据低维特征后使用FCM算法相比,结果表明,IWO-FCM算法具有较强的稳定性和鲁棒性,比FCM算法具有更强的寻优能力和更好的收敛效果,聚类效果明显改善,能够快速有效地识别故障特征,验证了其有效性和优越性.
針對實際化工過程數據具有高維、非線性等特徵而難以進行聚類分析的問題,提齣一種基于擴散映射的IWO-FCM算法.該算法先利用擴散映射提取高維數據的低維流形特徵,整閤數據的跼部特徵使原始數據的幾何信息得以保留,然後用IWO-FCM算法對低維流形數據進行聚類分析.試驗通過對TE過程多箇故障數據集進行測試,與穫取數據低維特徵後使用FCM算法相比,結果錶明,IWO-FCM算法具有較彊的穩定性和魯棒性,比FCM算法具有更彊的尋優能力和更好的收斂效果,聚類效果明顯改善,能夠快速有效地識彆故障特徵,驗證瞭其有效性和優越性.
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