【摘 要】
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针对核聚类中核参数选择依赖经验,最优聚类中心难以有效获取的问题,提出了一种仿电磁蜂群加权核聚类算法。首先,考虑不同特征对聚类结果的影响,对样本进行加权处理,利用核空
【机 构】
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河南省电力勘测设计院,华中科技大学水电与数字化工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51079057,51039005,51109088)
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针对核聚类中核参数选择依赖经验,最优聚类中心难以有效获取的问题,提出了一种仿电磁蜂群加权核聚类算法。首先,考虑不同特征对聚类结果的影响,对样本进行加权处理,利用核空间的Xie-Beni指标建立加权核聚类模型;然后,提出并引入仿电磁蜂群算法求解聚类模型,实现聚类中心、特征权重与核参数的同步寻优。利用该方法分别对3组标准测试样本集以及水电机组故障样本进行聚类测试,并与传统方法进行对比分析。试验结果表明,提出的仿电磁蜂群加权核聚类算法较传统聚类方法具有更高的精度,能够有效实现水电机组振动故障的准确聚类与识别,完成故障诊断。
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