【摘 要】
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针对传统模糊C均值（FCM）聚类算法在预测煤与瓦斯突出强度时不精确的问题,提出了一种基于人工鱼群算法（AFSA）和FCM聚类算法相结合的主成分分析（PCA）筛选的混合新方法。使用AFSA优化F
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
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针对传统模糊C均值（FCM）聚类算法在预测煤与瓦斯突出强度时不精确的问题,提出了一种基于人工鱼群算法（AFSA）和FCM聚类算法相结合的主成分分析（PCA）筛选的混合新方法。使用AFSA优化FCM聚类算法的初始参数,在公告板中更新AFSA的最优解,从而确定当次的聚类中心,通过PCA找到一个最佳聚类中心。通过无线传感网络系统实时采集井下影响煤与瓦斯突出的主要因素数据作为样本,将预处理后的数据进行分析、建模,并与AFSA—BP,FCM等方法进行比较、讨论。结果表明：对于煤与瓦斯突出强度的预测,该方法具有较高的
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