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改进模糊C均值聚类算法及锂电池配组应用
被引量：
2
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作者
付媛
全书海
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2017年第4期43-48,共6页
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...
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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关键词
模糊C均值聚类算法
遗传算法
高斯密度加权
Xie-Beni指标
锂电池配组
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题名
改进模糊C均值聚类算法及锂电池配组应用
被引量：
2
1
作者
付媛
全书海
机构
武汉理工大学自动化学院
出处
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2017年第4期43-48,共6页
基金
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)
文摘
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。
关键词
模糊C均值聚类算法
遗传算法
高斯密度加权
Xie-Beni指标
锂电池配组
Keywords
fuzzy C-means clustering algorithm
genetic algorithm
Gaussian density weighted
Xie-Beni index
lithium battery grouping
分类号
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
改进模糊C均值聚类算法及锂电池配组应用
付媛
全书海
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2017
2
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