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一种基于扩散映射的化工过程IWO-FCM数据挖掘算法
被引量:
10
1
作者
赵小强
周金虎
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2014年第3期101-105,共5页
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...
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.
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关键词
数据挖掘
扩散映射
聚类分析
iwo-fcm
TE过程
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职称材料
题名
一种基于扩散映射的化工过程IWO-FCM数据挖掘算法
被引量:
10
1
作者
赵小强
周金虎
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2014年第3期101-105,共5页
基金
甘肃省自然科学基金(11112RJZA028)
甘肃省高校基本科研项目(1203ZTC061)
文摘
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.
关键词
数据挖掘
扩散映射
聚类分析
iwo-fcm
TE过程
Keywords
data mining
diffusion mapping
cluster analysis
iwo-fcm
TE process
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于扩散映射的化工过程IWO-FCM数据挖掘算法
赵小强
周金虎
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2014
10
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参考文献
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