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基于模糊C-均值聚类算法的柴油机磨损状态评判 被引量:5

The Evaluation of Diesel Engine Wear Condition Based on Fuzzy C-mean Algorithm
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摘要 论述了模糊C 均值聚类算法的原理与步骤, 选取光谱分析中磨损元素的含量和 3个定量铁谱参数作为特征参数, 将模糊C 均值聚类算法应用到柴油机磨损状态评判体系中, 可以得到聚类中心和用于分类的标准向量。对聚类结果进行了验证, 表明应用模糊聚类的方法评判柴油机的磨损状态是可信的和准确的。 The principle and procedure of fuzzy C-mean algorithm were discussed.The content of wear elements in spectrum analysis and three quantitative parameters in ferrographic technology were chosen as feature parameters,then fuzzy C-mean algorithm was applied to analyze wear condition of diesel engine.The model was testified by experimental data,and results were proven to be reliable and accuracy.
出处 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期23-25,共3页 Lubrication Engineering
基金 国家自然科学基金资助项目 (50375103 ) 北京市科技新星资助项目(2003B33)
关键词 模糊C-均值聚类算法 标准向量 谱参数 光谱分析 元素 选取 模糊聚类 铁谱 聚类中心 验证 evaluation of wear condition fuzzy cluster fuzzy C-mean algorithm
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参考文献2

共引文献18

同被引文献38

引证文献5

二级引证文献28

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