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改进的GK聚类算法
被引量：
4
1
作者
张妨妨
钱雪忠
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第9期2476-2479,共4页
针对传统GK聚类算法无法自动确定聚类数和对初始聚类中心比较敏感的缺陷,提出一种改进的GK聚类算法。该算法首先通过基于类间分离度和类内紧致性的权和的新有效性指标来确定最佳聚类数;然后,利用改进的熵聚类的思想来确定初始聚类中心;...
针对传统GK聚类算法无法自动确定聚类数和对初始聚类中心比较敏感的缺陷,提出一种改进的GK聚类算法。该算法首先通过基于类间分离度和类内紧致性的权和的新有效性指标来确定最佳聚类数;然后,利用改进的熵聚类的思想来确定初始聚类中心;最后,根据判定出的聚类数和新的聚类中心进行聚类。实验结果表明,新指标能准确地判断出类间有交叠的数据集的最佳聚类数,且改进后的算法具有更高的聚类准确率。
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关键词
聚
类
数
聚
类
有效性指标
初始
聚
类
中心
熵
聚
类
gk聚类算法
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职称材料
基于AFS优化初始聚类中心的GK聚类模型
2
作者
汪丽娜
陈晓宏
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第9期65-69,共5页
Gustafson-Kessel(GK)聚类算法可以有效地搜索超椭球、平面和线型的数据类,但仍然存在对初始聚类中心较敏感、易于陷入局部最优的缺陷.为此,文中根据鱼群觅食与聚类的相似性,利用人工鱼群(AFS)算法对聚类中心进行初始化,提出了改进的G-...
Gustafson-Kessel(GK)聚类算法可以有效地搜索超椭球、平面和线型的数据类,但仍然存在对初始聚类中心较敏感、易于陷入局部最优的缺陷.为此,文中根据鱼群觅食与聚类的相似性,利用人工鱼群(AFS)算法对聚类中心进行初始化,提出了改进的G-K聚类算法,并利用人工数据集和IRIS数据集进行仿真研究.结果表明,文中算法能有效地发现数据集中的聚类结构,聚类效果优于GK聚类算法.
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关键词
聚
类
分析
gk聚类算法
优化
初始
聚
类
中心
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职称材料
EEMD排列熵与PCA-GK的滚动轴承聚类故障诊断
被引量：
10
3
作者
黄友朋
赵山
+1 位作者
许凡
方彦军
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2017年第2期17-24,30,共9页
针对滚动轴承故障诊断中,用振动信号的总体经验模式分解(EEMD)方法分解后的熵特征向量维数高,且样本熵(SE)计算效率差等问题,提出了一种基于EEMD排列熵(PE)的主成分分析(PCA)-GK滚动轴承聚类故障诊断组合方法。首先,使用EEMD方法将信号...
针对滚动轴承故障诊断中,用振动信号的总体经验模式分解(EEMD)方法分解后的熵特征向量维数高,且样本熵(SE)计算效率差等问题,提出了一种基于EEMD排列熵(PE)的主成分分析(PCA)-GK滚动轴承聚类故障诊断组合方法。首先,使用EEMD方法将信号分解为若干个固有模态函数(IMFs),使用PE/SE计算其IMFs熵值;然后,使用PCA对熵特征向量进行可视化降维,并作为模糊C均值(FCM)与GK聚类算法的输入,实现对滚动轴承的故障诊断。利用分类系数和平均模糊熵,对聚类结果进行了评价与对比,实验结果表明:本文模型(EEMD-PE-PCA-GK)的聚类效果比其他3种模型(EEMD-SE-PCA-FCM、EEMD-SE-PCA-GK和EEMDPE-PCA-FCM)更好,且PE比SE的计算效率更快。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
总体经验模式分解
排列熵
gk聚类算法
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职称材料
题名
改进的GK聚类算法
被引量：
4
1
作者
张妨妨
钱雪忠
机构
江南大学物联网工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第9期2476-2479,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61103129)
江苏省科技支撑计划项目(BE2009009)
文摘
针对传统GK聚类算法无法自动确定聚类数和对初始聚类中心比较敏感的缺陷,提出一种改进的GK聚类算法。该算法首先通过基于类间分离度和类内紧致性的权和的新有效性指标来确定最佳聚类数;然后,利用改进的熵聚类的思想来确定初始聚类中心;最后,根据判定出的聚类数和新的聚类中心进行聚类。实验结果表明,新指标能准确地判断出类间有交叠的数据集的最佳聚类数,且改进后的算法具有更高的聚类准确率。
关键词
聚
类
数
聚
类
有效性指标
初始
聚
类
中心
熵
聚
类
gk聚类算法
Keywords
cluster number
cluster validity index
initial cluster center
entropy clustering
Gustafson-Kessel （
gk
） clustering algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于AFS优化初始聚类中心的GK聚类模型
2
作者
汪丽娜
陈晓宏
机构
华南师范大学地理科学学院∥智慧国土与资源环境研究中心
中山大学水资源与环境研究中心∥华南地区水循环和水安全广东普通高校重点实验室
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第9期65-69,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51210013
51479216)
+6 种基金
国家科技支撑计划项目(2012BAC21B0103)
教育部高等学校博士学科点专项科研基金新教师类资助课题(20114407120006)
广东省自然科学基金博士启动项目(S2011040005992)
广东高校优秀青年创新人才培养计划(育苗工程)项目(LYM11049)
水利部公益项目(201201094
201301002-02)
广东省水利科技创新项目(2011-11)
文摘
Gustafson-Kessel(GK)聚类算法可以有效地搜索超椭球、平面和线型的数据类,但仍然存在对初始聚类中心较敏感、易于陷入局部最优的缺陷.为此,文中根据鱼群觅食与聚类的相似性,利用人工鱼群(AFS)算法对聚类中心进行初始化,提出了改进的G-K聚类算法,并利用人工数据集和IRIS数据集进行仿真研究.结果表明,文中算法能有效地发现数据集中的聚类结构,聚类效果优于GK聚类算法.
关键词
聚
类
分析
gk聚类算法
优化
初始
聚
类
中心
Keywords
cluster analysis
gk
clustering algorithm
optimization
initial cluster center
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
EEMD排列熵与PCA-GK的滚动轴承聚类故障诊断
被引量：
10
3
作者
黄友朋
赵山
许凡
方彦军
机构
广东电网有限责任公司电力科学研究院
武汉大学自动化系
出处
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2017年第2期17-24,30,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61201168)
文摘
针对滚动轴承故障诊断中,用振动信号的总体经验模式分解(EEMD)方法分解后的熵特征向量维数高,且样本熵(SE)计算效率差等问题,提出了一种基于EEMD排列熵(PE)的主成分分析(PCA)-GK滚动轴承聚类故障诊断组合方法。首先,使用EEMD方法将信号分解为若干个固有模态函数(IMFs),使用PE/SE计算其IMFs熵值;然后,使用PCA对熵特征向量进行可视化降维,并作为模糊C均值(FCM)与GK聚类算法的输入,实现对滚动轴承的故障诊断。利用分类系数和平均模糊熵,对聚类结果进行了评价与对比,实验结果表明:本文模型(EEMD-PE-PCA-GK)的聚类效果比其他3种模型(EEMD-SE-PCA-FCM、EEMD-SE-PCA-GK和EEMDPE-PCA-FCM)更好,且PE比SE的计算效率更快。
关键词
滚动轴承
故障诊断
总体经验模式分解
排列熵
gk聚类算法
Keywords
rolling bearing
fault diagnosis
ensemble empirical mode decomposition
permutation entropy
Gustafson-Kessel clustering algorithm
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的GK聚类算法
张妨妨
钱雪忠
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012
4
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职称材料
2
基于AFS优化初始聚类中心的GK聚类模型
汪丽娜
陈晓宏
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
EEMD排列熵与PCA-GK的滚动轴承聚类故障诊断
黄友朋
赵山
许凡
方彦军
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2017
10
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职称材料
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