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基于SOM聚类算法的核级管道支吊架根部智能选型研究
被引量:
2
1
作者
唐涌涛
段永强
+4 位作者
黄捷
苏荣福
余红星
刘雨晨
文剑
《核动力工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期193-196,共4页
基于数据挖掘技术,对核级管道支吊架根部智能选型数据预处理方法开展了研究,研究了根部选型预处理的分类方法,设计了数据预处理流程,确定了支吊架根部选型的优先级顺序;基于自组织映射网络(SOM)聚类算法,研究了支吊架根部智能选型数据...
基于数据挖掘技术,对核级管道支吊架根部智能选型数据预处理方法开展了研究,研究了根部选型预处理的分类方法,设计了数据预处理流程,确定了支吊架根部选型的优先级顺序;基于自组织映射网络(SOM)聚类算法,研究了支吊架根部智能选型数据的计算流程;设计了实验平台,基于实际工程数据,验证了算法的可行性和有效性,证明了数据的预处理及聚类效果明显。
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关键词
数据挖掘
自组织映射网络(SOM)聚类算法
数据预处理
支吊架根部选型
原文传递
题名
基于SOM聚类算法的核级管道支吊架根部智能选型研究
被引量:
2
1
作者
唐涌涛
段永强
黄捷
苏荣福
余红星
刘雨晨
文剑
机构
中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术重点实验室
四川电力设计咨询有限责任公司
出处
《核动力工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期193-196,共4页
文摘
基于数据挖掘技术,对核级管道支吊架根部智能选型数据预处理方法开展了研究,研究了根部选型预处理的分类方法,设计了数据预处理流程,确定了支吊架根部选型的优先级顺序;基于自组织映射网络(SOM)聚类算法,研究了支吊架根部智能选型数据的计算流程;设计了实验平台,基于实际工程数据,验证了算法的可行性和有效性,证明了数据的预处理及聚类效果明显。
关键词
数据挖掘
自组织映射网络(SOM)聚类算法
数据预处理
支吊架根部选型
Keywords
Data mining
SOM clustering algorithm
Data preprocessing
Hanger and support boot selection
分类号
TL329 [核科学技术—核技术及应用]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SOM聚类算法的核级管道支吊架根部智能选型研究
唐涌涛
段永强
黄捷
苏荣福
余红星
刘雨晨
文剑
《核动力工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
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