CAJ | 학술논문

针对模糊C均值聚类算法（FCM）对于异常点较为敏感和对高维数据处理效果较差的缺陷，利用PSO算法较强的全局搜索能力和高效的优化性能，提出了一种新的以采用隶属度作为粒子编码为基础的基于粒子群的模糊聚类算法。该算法中粒子根据模糊聚类中的隶属度进行编码，采用了一种新的约束策略用于保证FCM的约束条件，从而优化了FCM 算法的聚类结果。将该算法应用于电机故障诊断中，实验表明，该算法弥补了FCM 算法的缺陷，提高了聚类的效率和准确性，改善了故障诊断结果。
침대모호C균치취류산법（FCM）대우이상점교위민감화대고유수거처리효과교차적결함，이용PSO산법교강적전국수색능력화고효적우화성능，제출료일충신적이채용대속도작위입자편마위기출적기우입자군적모호취류산법。해산법중입자근거모호취류중적대속도진행편마，채용료일충신적약속책략용우보증FCM적약속조건，종이우화료FCM 산법적취류결과。장해산법응용우전궤고장진단중，실험표명，해산법미보료FCM 산법적결함，제고료취류적효솔화준학성，개선료고장진단결과。