原文服务方: 微电子学与计算机       
摘要:
本文提出改进的C均值算法.改进算法引入数据场模型,通过故障点在数据场中的势值找出噪声点并踢出,利用故障点在数据场中呈现的自然聚集特性选择初始聚类中心指导FCM聚类.仿真实验的结果表明,改进算法弥补了FCM算法的缺陷,提高了聚类的效率和准确性,在故障诊断过程中有很好的表现.
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文献信息
篇名 基于改进C均值的故障诊断
来源期刊 微电子学与计算机 学科
关键词 模糊C均值 数据场 聚类 噪声点 故障诊断
年,卷(期) 2012,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 120-122
页数 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI
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 夏士雄 中国矿业大学计算机科学与技术学院 118 1158 18.0 28.0
2 王志晓 中国矿业大学计算机科学与技术学院 43 434 11.0 19.0
3 周德财 中国矿业大学计算机科学与技术学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊C均值
数据场
聚类
噪声点
故障诊断
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引文网络交叉学科
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微电子学与计算机
月刊
1000-7180
61-1123/TN
大16开
1972-01-01
chi
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