基于蛙跳思想的改进聚类模式识别算法

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目前武器装备保障维护的经验性强而科学性、智能化弱,开展智能模式识别研究有助于提高部队的维护排故能力。分析了K-均值聚类算法和混合蛙跳算法的特点,找出了二者的相似之处,针对前者对初始聚类中心的选取敏感和聚类过程中聚类中心数目不能动态调整的缺点作了相应的改进,为使二者能有机融合,对后者进行了一定的修改后用于优化改进的K-均值聚类算法。通过对某型空气压缩机车柴油机燃油系统状态技术参数样本进行仿真实验,证明了该方法能够正确聚类,且算法较优。
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