【摘 要】
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在锂电池化成管理的智能配组过程中,当处理大规模数据或锂电池结构较复杂时,速度和准确度不高。因此,提出了一种基于遗传算法与密度加权的改进模糊C均值聚类算法。首先,由遗
【基金项目】
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国家“973”计划基金项目（2013CB632505）,国家自然科学基金项目（51477125）,湖北省科技支撑计划基金项目（2014BEC074）
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在锂电池化成管理的智能配组过程中,当处理大规模数据或锂电池结构较复杂时,速度和准确度不高。因此,提出了一种基于遗传算法与密度加权的改进模糊C均值聚类算法。首先,由遗传算法优化得到初始聚类中心。然后,将样本对象的高斯密度函数作为其权值,并采用Xie-Beni有效性指标改进目标函数。将改进的算法通过标准测试数据集Iris和锂电池配组进行实验验证。验证结果表明：本文算法改善了聚类效果,与模糊C均值聚类算法相比,锂电池配组的正确率提高了0.8%,并且计算迭代次数从14次降低到8次。
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