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离群数据挖掘是数据挖掘的重要内容.利用蚁群算法鲁棒性强的优点,改进了聚类方法.在此基础上,将聚类分析和蚁群算法某些参数相结合,提出一种基于聚类的离群指数新定义,成功地实现了离群数据挖掘过程并编程实现.采用此方法对流程企业的大量历史数据进行分析,从而起到了对设备运行优化和故障预警的作用.
一种离群数据挖掘新方法的研究与应用
【摘 要】
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离群数据挖掘是数据挖掘的重要内容.利用蚁群算法鲁棒性强的优点,改进了聚类方法.在此基础上,将聚类分析和蚁群算法某些参数相结合,提出一种基于聚类的离群指数新定义,成功地
【机 构】
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同济大学CIMS研究中心,山东大学机械工程学院,上海电力学院信息控制系
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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2006年5期
【基金项目】
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国家863计划项目（2002AA412410）.
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