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模糊C均值聚类算法是一种普遍应用的经典聚类算法，在数据的分析方面有良好的表现，但是算法的缺陷严重的限制了算法的应用和发展．制药过程是一个十分复杂的综合系统，被控参数情况也十分复杂，因为有关联性和并且存在过失误差，针对这些问题把模糊C均值算法应用到动态递归模糊神经网络预测控制当中．利用改进的PSO算法对模糊C均值算法进行优化，对数据的聚类辨识从而同步实现系统控制和异常预警，保证系统稳定性．