【摘 要】
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针对模糊聚类及核聚类算法在电力变压器DGA分析中存在的初值敏感及易陷入局部极值点的问题,提出了一种人工免疫优化模糊核聚类的新算法.该算法将基于克隆选择原理和亲和力成
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针对模糊聚类及核聚类算法在电力变压器DGA分析中存在的初值敏感及易陷入局部极值点的问题,提出了一种人工免疫优化模糊核聚类的新算法.该算法将基于克隆选择原理和亲和力成熟的免疫克隆算法与模糊核聚类算法相结合,采用群体搜索策略,将待分类的数据对象视为抗原（Ag）,把聚类中心看作抗体（Ab）,通过免疫系统不断产生抗体,识别抗原来优化FKCM的目标函数,能快速地获得全局最优解.仿真结果证明了该算法在变压器故障诊断上的可行性和有效性.
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