【摘 要】
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近年来,数据挖掘技术已广泛应用于故障诊断领域。聚类分析作为数据挖掘的一项重要手段,在智能诊断中具有重要研究价值。2002年,聚类融合算法已经提出就得到广泛关注,成为聚类
【机 构】
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室
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近年来,数据挖掘技术已广泛应用于故障诊断领域。聚类分析作为数据挖掘的一项重要手段,在智能诊断中具有重要研究价值。2002年,聚类融合算法已经提出就得到广泛关注,成为聚类分析研究的新热点。文章在聚类融合算法的基础上,重点研究了聚类成员差异引起不同融合效果的问题,分析了K-means算法中聚类个数同融合质量的关系,提出一种改进算法ICEA(An Improved Clustering Ensemble Al-gorithm),旨在进一步提高聚类融合算法的鲁棒性和精确度,提高故障诊断的准确性。ICEA中通过函数对各聚类成员加权,减少"恶劣"聚类成员对融合结果的影响;并以差异度为指标制定循环终止条件。实验证明,该算法在准确性及鲁棒性上均优于原算法。
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