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摘要:
为提高海量数据挖掘和聚类的效率和精度,以应用于压缩机机械故障智能诊断中.将遗传算法与K均值聚类算法进行互补,提出基于倾斜分类K均值优化数据聚类算法.算法引入倾斜因子,避免较小类数据产生次优解的现象发生.在传统的K均值数据聚类算法基础上,通过倾斜因子排除了少数类局部最优解的干扰,提高遗传算法的收敛速度,也可以避免过早收敛到局部最优解中.仿真实验中以某天然气压气站采集的故障状态下的压缩机振动信号提取的特征量数据作为研究对象,进行数据聚类分析.仿真实验表明,通过改进的数据聚类算法对故障信号关联维特征量进行分类识别,能有效对四类天然气压缩机故障进行诊断分类,准确率能提高18.7%,研究结果在数据优化聚类及在机械故障诊断中的应用中具有良好的指导意义和实践价值.
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文献信息
篇名 倾斜因子K均值优化数据聚类及故障诊断研究
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 数据聚类 遗传算法 倾斜因子 故障诊断
年,卷(期) 2014,(1) 所属期刊栏目 算法与分析
研究方向 页码范围 14-18
页数 5页 分类号 TH165.3
字数 3946字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2014.01.004
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 张毅 11 228 8.0 11.0
2 高志春 2 37 1.0 2.0
3 陈冠玮 2 37 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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2020(10)
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研究主题发展历程
节点文献
数据聚类
遗传算法
倾斜因子
故障诊断
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
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
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