【摘 要】
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针对模糊C均值聚类算法（FCM）中聚类结果受初始聚类中心影响突出的缺陷,利用粒子群优化算法（PSO）全局优化能力显著的特性,提出一种基于粒子群改进的模糊C均值聚类算法（PSO-C-FCM）.该
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（50674086）
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针对模糊C均值聚类算法（FCM）中聚类结果受初始聚类中心影响突出的缺陷,利用粒子群优化算法（PSO）全局优化能力显著的特性,提出一种基于粒子群改进的模糊C均值聚类算法（PSO-C-FCM）.该算法首先通过PSO优化算法得到一个最优值,然后利用该最优值初始化FCM聚类中心,从而优化了FCM算法的聚类结果.最后将该算法应用于电机故障诊断中,实验表明,该算法弥补了FCM算法的缺陷,提高了聚类的效率和准确性,改善了故障诊断结果.
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