演化策略用于高维故障样本集最优统计的聚类分析 |
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引用本文: | 谢涛,张育林.演化策略用于高维故障样本集最优统计的聚类分析[J].推进技术,2000,21(5):34-37,52. |
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作者姓名: | 谢涛 张育林 |
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作者单位: | 国防科技大学计算机学院,湖南长沙 |
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摘 要: | 针对液体火箭发动机的眼高维故障样本数据的聚类问题,提出基于演化策略的最优统计聚类算法。为预防算法过早收敛,演化策略采用了父本适应值的动态调整值与共享函数,并针对超高维数据聚类提出了控制参数的适应性调整技术;为使算法能最终跳出局部最优死区,提出算法的局部调整策略。该算法用于液体火箭发动机典型故障仿真数据集分析,并取得了最优聚类结果。此外,还基于IRIS数据集比较降该算法与FKCN模糊自主聚类算法。仿
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关 键 词: | 液体推进剂火箭发动机 故障分析 演化策略 |
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