基于RBF神经网络的钢构件质量追溯系统研究

提出一种基于RBF神经网络的数据挖掘方法,将RBF神经网络应用于数据挖掘的分类和预测中,解决钢构件过程中的性能预测问题。其中用黄金分割法确定基于RBF神经网络的隐层节点数,减少该算法的计算复杂度,最终将其应用于某钢铁企业质量控制系统。构建对钢构件质量检测的数据挖掘及质量追溯平台,该平台是基于RBF神经网络的数据挖掘技术的。实际应用证明,产品的质量合格率可达到96.27%,符合国家相关的标准和技术指标。

结合蚂蚁算法的K-Means聚类分析

蚂蚁算法是一种新的基于种群的模拟进化算法,K-Means、基于密度的聚类是常见的基于分割的聚类方法,本文将蚂蚁算法、K-Means算法、密度思想结合在一起,提出了一种基于密度蚂蚁思想的K-Means算法,它利用蚂蚁算法的随机性,很大程度上解决局部最优问题,而且克服了K-Means算法初始参数的敏感性,提高了聚类的质量.再结合密度思想,使蚂蚁有选择地遍历,提高了算法效率,并克服了基于密度的算法不能发现任意形状聚类的问题.