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海量船舶故障数据挖掘中的模糊运算聚类算法分析
被引量：
2
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作者
魏亚清
夏少芳
胡秀源
《舰船科学技术》
北大核心
2022年第13期182-185,共4页
为能获取可以准确描述船舶运行状态的故障数据,提出海量船舶故障数据挖掘的模糊运算聚类算法。使用局部切空间排列算法从船舶运行数据提取船舶故障征兆变量,利用离散化算法完成离散化处理运用模糊运算聚类算法挖掘与各故障征兆变量离散...
为能获取可以准确描述船舶运行状态的故障数据,提出海量船舶故障数据挖掘的模糊运算聚类算法。使用局部切空间排列算法从船舶运行数据提取船舶故障征兆变量,利用离散化算法完成离散化处理运用模糊运算聚类算法挖掘与各故障征兆变量离散化结果相匹配的船舶故障数据。实验结果表明,该方法具有较优良的船舶故障征兆变量降维效果,海量船舶故障数据挖掘性能较为理想。
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关键词
海量船舶
故障数据挖掘
故障数据挖掘
模糊运算聚类
局部切空间
故障
征兆变量
可辨识矩阵
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职称材料
题名
海量船舶故障数据挖掘中的模糊运算聚类算法分析
被引量：
2
1
作者
魏亚清
夏少芳
胡秀源
机构
凯迪雷拉大学
邢台学院数学与信息技术学院
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2022年第13期182-185,共4页
基金
邢台市科技局项目(2019ZC009)。
文摘
为能获取可以准确描述船舶运行状态的故障数据,提出海量船舶故障数据挖掘的模糊运算聚类算法。使用局部切空间排列算法从船舶运行数据提取船舶故障征兆变量,利用离散化算法完成离散化处理运用模糊运算聚类算法挖掘与各故障征兆变量离散化结果相匹配的船舶故障数据。实验结果表明,该方法具有较优良的船舶故障征兆变量降维效果,海量船舶故障数据挖掘性能较为理想。
关键词
海量船舶
故障数据挖掘
故障数据挖掘
模糊运算聚类
局部切空间
故障
征兆变量
可辨识矩阵
Keywords
massive ships fault data mining
fault data mining
fuzzy operation clustering
locally tangent space
fault symptom variable
discernibility matrix
分类号
TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
海量船舶故障数据挖掘中的模糊运算聚类算法分析
魏亚清
夏少芳
胡秀源
《舰船科学技术》
北大核心
2022
2
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