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摘要:
文中提出的新型动态进化聚类算法克服了传统模糊聚类建模算法须事先确定规则数的缺陷.它通过改进的遗传策略来优化染色体长度,以实现对聚类个数进行全局寻优;同时,利用FCM算法加快了聚类中心参数的收敛;此外,通过引入免疫系统的记忆功能和疫苗接种机理,新算法得以快速稳定地收敛到最优解.利用这种高效的动态聚类算法辨识模糊模型,可以同时得到合适的模糊规则数和准确的前提参数.仿真实例验证了文中动态模糊聚类建模算法的有效性,将其应用于热工过程可获得高精度的非线性模糊模型.
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文献信息
篇名 一种新的动态聚类算法及其在热工过程模糊建模中的应用
来源期刊 中国电机工程学报 学科 工学
关键词 热工过程 动态聚类 模糊模型 免疫机制 遗传算法
年,卷(期) 2005,(7) 所属期刊栏目 发电
研究方向 页码范围 34-40
页数 7页 分类号 TK323
字数 6406字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0258-8013.2005.07.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李益国 东南大学动力系 75 1006 18.0 28.0
2 沈炯 东南大学动力系 106 1994 24.0 42.0
3 朱红霞 东南大学动力系 7 116 4.0 7.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
热工过程
动态聚类
模糊模型
免疫机制
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国电机工程学报
半月刊
0258-8013
11-2107/TM
大16开
北京清河小营东路15号 中国电力科学研究院内
82-327
1964
chi
出版文献量(篇)
16022
总下载数(次)
42
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