一种半监督模糊聚类算法的研究
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作者:
作者单位:

东北电力大学 自动化工程学院,东北电力大学 自动化工程学院,中科华核电技术研究院有限公司北京分公司,东北电力大学 自动化工程学院

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通讯作者:

中图分类号:

TP206

基金项目:


A Research on Semi-supervised Fuzzy Clustering
Author:
Affiliation:

School of Automation Engineering,Northeast Dianli University,China Nuclear Power Technology Research Institute Beijing Division,School of Automation Engineering,Northeast Dianli University

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    摘要:

    为了提高对未知样本的使用率,充分发挥出半监督聚类算法的优势,ISFCA算法将约束项引入到竞争聚类算法(CA算法)的目标函数中。但在ISFCA算法的隶属度函数中,存在迭代的非必要信息,增加了算法的复杂度。本文改进了ISFCA算法的隶属度函数,提取出迭代的必要项 和非必要项 ,从而简化隶属度迭代计算过程,使样本的聚类更加合理。实验结果表明,优化后的ISFCA算法对阀门的故障诊断是行之有效的。

    Abstract:

    In order to improve the usage rate of unknown samples and full play the advantage of semi-supervised clustering algorithm, ISFCA algorithm introduced bound terms to competitive clustering algorithm’s (CA algorithm) objective function. But there is unnecessary information for iteration in ISFCA algorithm’s Membership function, these increased the complexity of ISFCA algorithm. In this paper, ISFCA algorithm’s Membership function is improved that the necessary information and unnecessary information for iteration is extracted . So the process of membership iterative calculation is simplified and the clustering of samples is more reasonable. The experimental results show that the optimized ISFCA algorithm is effective for fault diagnosis of valves.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王秋平,孙亮,关济实,等. 一种半监督模糊聚类算法的研究[J]. 科学技术与工程, 2014, 14(1): .
Wang Qiu-ping, Sun Liang, Guan Ji-shi, et al. A Research on Semi-supervised Fuzzy Clustering[J]. Science Technology and Engineering,2014,14(1).

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  • 收稿日期:2013-07-28
  • 最后修改日期:2013-08-17
  • 录用日期:2013-08-29
  • 在线发布日期: 2014-01-21
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