【摘 要】
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针对模糊C均值（FCM）聚类法的性能依赖于初始聚类中心、迭代容易陷入局部极值、不能确保FCM收敛于一个最优解的问题,利用多岛遗传算法（MIGA）与序列二次规划法（SQP）组合优化,对FCM聚
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针对模糊C均值（FCM）聚类法的性能依赖于初始聚类中心、迭代容易陷入局部极值、不能确保FCM收敛于一个最优解的问题,利用多岛遗传算法（MIGA）与序列二次规划法（SQP）组合优化,对FCM聚类的初始聚类中心进行优化,从而使聚类结果更加接近最优聚类。采用主成分分析和改进的FCM聚类分析,将运动学片段的特征值进行降维和分类处理,构建出基于大样本、符合郑州市交通特征的行驶工况。与试验数据对比表明：所构建的乘用车行驶工况与试验数据特征参数平均相对误差仅为2.097%,速度-加速度联合分布差异（SAFDdiff）仅
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