基于SAGA-FCM的煤与瓦斯突出预测方法

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为提高模糊C-均值聚类(Fuzzy C-Means Clustering Algorithm,FCM)算法在煤与瓦斯突出预测中的准确度,提出一种将模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm,SA)与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)相结合用于模糊C-均值聚类分析的煤与瓦斯突出预测方法.该方法综合了模拟退火算法全局搜索、高精度的优点和遗传算法强大的空间搜索能力,将经遗传模拟退火算法优化后的初始值赋给FCM,避免了由于聚类中心初始值选择不当造成FCM 算法收敛到
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