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一种离群数据挖掘新方法的研究与应用
一种离群数据挖掘新方法的研究与应用
来源 :控制与决策 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ysw135
【摘 要】
:
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
【作 者】
:
闫伟
张浩
陆剑峰
【机 构】
:
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】
:
控制与决策
【发表日期】
:
2006年5期
【关键词】
:
离群挖掘
蚁群算法
聚类分析
流程企业
Outlier mining
Ant colony algorithm
Clustering analysis
P
【基金项目】
:
国家863计划项目(2002AA412410).
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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.
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