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基于自适应模糊C-均值的增量式聚类算法
被引量：
11
1
作者
张忠平
陈丽萍
+1 位作者
王爱杰
林志杰
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期60-62,65,共4页
针对模糊C-均值(FCM)算法不能很好地处理更新数据的缺点,提出基于FCM的自适应增量式聚类算法AIFCM。该算法结合密度和集合的思想,给出一种自动确定聚类初始中心的方法,能在聚类过程中动态改变聚类结果数,改善聚类的质量,减少人为的主观...
针对模糊C-均值(FCM)算法不能很好地处理更新数据的缺点,提出基于FCM的自适应增量式聚类算法AIFCM。该算法结合密度和集合的思想,给出一种自动确定聚类初始中心的方法,能在聚类过程中动态改变聚类结果数,改善聚类的质量,减少人为的主观因素,获得比较符合用户需求的聚类结果,并能在原有聚类结果的基础上简单有效地处理更新数据,过滤噪声数据,较好地避免大量重复计算。
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关键词
聚类分析
模糊C-均值算法
增量式聚类
aifcm
算法
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职称材料
自适应模糊支持向量机增量算法在变压器故障诊断中的应用
被引量：
5
2
作者
董秀成
陶加贵
+1 位作者
王海滨
刘帆
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2010年第11期48-52,共5页
利用油中溶解气体对变压器进行故障有无以及故障类别判断时,为抑制冗余信息的干扰,提取与分类模式密切相关的特征作为每层诊断模型的输入;增量学习算法通过提取模型的支持向量和误判样本,逐步积累样本的空间分布知识,提高诊断模型的精...
利用油中溶解气体对变压器进行故障有无以及故障类别判断时,为抑制冗余信息的干扰,提取与分类模式密切相关的特征作为每层诊断模型的输入;增量学习算法通过提取模型的支持向量和误判样本,逐步积累样本的空间分布知识,提高诊断模型的精度与训练速度,同时剔除对构建模型无贡献的样本以节约存储空间。为提升算法的收敛速度,采用参数自适应优化算法动态搜索模糊支持向量机的模型参数。最后,通过实例将该算法与普通的多分类支持向量机以及多分类模糊支持向量机相比,得出该算法具有相对较好的收敛性和诊断效果。
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关键词
模糊支持向量机
增量算法
隶属度
自适应
油中溶解气体
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职称材料
自适应模糊支持向量机邻近增量算法在变压器故障诊断中的应用
被引量：
9
3
作者
刘同杰
刘志刚
韩志伟
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2010年第17期47-52,共6页
提出了一种基于自适应模糊支持向量机增量算法的变压器故障诊断方法。对变压器故障诊断采取分层结构,以模式识别思想提取与分类模式密切相关的输入特征,有效地抑制了冗余信息的干扰;采用参数自适应优化算法增强了SVM参数选择的灵活性,...
提出了一种基于自适应模糊支持向量机增量算法的变压器故障诊断方法。对变压器故障诊断采取分层结构,以模式识别思想提取与分类模式密切相关的输入特征,有效地抑制了冗余信息的干扰;采用参数自适应优化算法增强了SVM参数选择的灵活性,加快了算法的收敛速度。邻近增量算法提高了诊断模型的精度与对于新样本的学习能力,与普通的多分类支持向量机以及多分类模糊支持向量机算法相比,该算法具有较好的收敛性和良好的诊断效果。
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关键词
模糊支持向量机
增量算法
隶属度
自适应
变压器
油中溶解气体
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职称材料
题名
基于自适应模糊C-均值的增量式聚类算法
被引量：
11
1
作者
张忠平
陈丽萍
王爱杰
林志杰
机构
燕山大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期60-62,65,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60773100)
教育部科学技术研究基金资助重点项目(205014)
河北省教育厅科研计划基金资助项目(2006143)
文摘
针对模糊C-均值(FCM)算法不能很好地处理更新数据的缺点,提出基于FCM的自适应增量式聚类算法AIFCM。该算法结合密度和集合的思想,给出一种自动确定聚类初始中心的方法,能在聚类过程中动态改变聚类结果数,改善聚类的质量,减少人为的主观因素,获得比较符合用户需求的聚类结果,并能在原有聚类结果的基础上简单有效地处理更新数据,过滤噪声数据,较好地避免大量重复计算。
关键词
聚类分析
模糊C-均值算法
增量式聚类
aifcm
算法
Keywords
cluster analysis
fuzzy
c-means（
FCM）
algorithm
incremental
clustering
adaptive incremental fuzzy c-means（aifcm） algorithm
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
自适应模糊支持向量机增量算法在变压器故障诊断中的应用
被引量：
5
2
作者
董秀成
陶加贵
王海滨
刘帆
机构
西华大学四川省信号与信息处理重点实验室.四川成都
重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2010年第11期48-52,共5页
文摘
利用油中溶解气体对变压器进行故障有无以及故障类别判断时,为抑制冗余信息的干扰,提取与分类模式密切相关的特征作为每层诊断模型的输入;增量学习算法通过提取模型的支持向量和误判样本,逐步积累样本的空间分布知识,提高诊断模型的精度与训练速度,同时剔除对构建模型无贡献的样本以节约存储空间。为提升算法的收敛速度,采用参数自适应优化算法动态搜索模糊支持向量机的模型参数。最后,通过实例将该算法与普通的多分类支持向量机以及多分类模糊支持向量机相比,得出该算法具有相对较好的收敛性和诊断效果。
关键词
模糊支持向量机
增量算法
隶属度
自适应
油中溶解气体
Keywords
fuzzy
support vector machine
incremental
algorithm
membership
adapt
ation
oil dissolved gases
分类号
TM855 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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职称材料
题名
自适应模糊支持向量机邻近增量算法在变压器故障诊断中的应用
被引量：
9
3
作者
刘同杰
刘志刚
韩志伟
机构
西南交通大学电气工程学院
乐山电业局
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2010年第17期47-52,共6页
基金
2008教育部新世纪优秀人才支持项目(NECT-08-0825)
教育部霍英东青年教师基金(101060)
四川省杰出青年基金(07ZQ026-012)
文摘
提出了一种基于自适应模糊支持向量机增量算法的变压器故障诊断方法。对变压器故障诊断采取分层结构,以模式识别思想提取与分类模式密切相关的输入特征,有效地抑制了冗余信息的干扰;采用参数自适应优化算法增强了SVM参数选择的灵活性,加快了算法的收敛速度。邻近增量算法提高了诊断模型的精度与对于新样本的学习能力,与普通的多分类支持向量机以及多分类模糊支持向量机算法相比,该算法具有较好的收敛性和良好的诊断效果。
关键词
模糊支持向量机
增量算法
隶属度
自适应
变压器
油中溶解气体
Keywords
fuzzy
support vector machine
incremental
algorithm
membership
adaptive
transformer
oil dissolved gases
分类号
TM407 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应模糊C-均值的增量式聚类算法
张忠平
陈丽萍
王爱杰
林志杰
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
自适应模糊支持向量机增量算法在变压器故障诊断中的应用
董秀成
陶加贵
王海滨
刘帆
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2010
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
自适应模糊支持向量机邻近增量算法在变压器故障诊断中的应用
刘同杰
刘志刚
韩志伟
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2010
9
在线阅读
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职称材料
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