一种基于降维聚类算法的车辆故障挖掘技术

• 作者: 马丽
• 来源期刊: 科技通报
• 学科: 工学
• 关键词: 均值聚类 故障挖掘 搜索模型
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 工业技术
• 页码范围: 166-168
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 1980字
• 语种: 中文

摘要

针对现有的车辆故障挖掘方法鲁棒性、抗干扰性不强,挖掘故障的准确性不高的问题.为了提高车辆故障挖掘的准确性,提出了一种基于降维聚类算法的车辆故障挖掘技术.通过准确建立车辆行驶模型,进而进一步建立车辆特征点搜索模型,提取车辆特征点,并且降低关联特征的维度,降低干扰.利用改进的K均值聚类方法,对车辆故障进行聚类处理,迅速排除冗余特征的干扰,增加挖掘的鲁棒性,从而实现车辆故障挖掘.实验结果表明,这种算法能够对车辆故障情况进行有效挖掘,取得了令人满意的效果.