模糊C-Means算法从实例库中挖掘模式识别知识

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以模糊c-means算法对实例初步分类,以分类正确率和隶属度构造两级目标函数对实例进行挖掘获得个体分类效果最佳的敏感信息源、主矢量、类别原型和距离计算方法.以模糊综合决策算法对实例敏感主矢量进一步挖掘获得信息融合分类效果最佳的主矢量集合.同时从实例库中挖掘出模糊综合决策权重分配系数.将c-means算法的意义扩展应用于信息融合诊断.另外还论述了两种综合诊断方法,模式识别与模糊综合决策联合的综合诊断、扩展的模糊c-means算法与综合决策联合的二级优化综合诊断.最后以列车滚动轴承故障实例库的挖掘为例阐述了原理的应用.
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