【摘 要】
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针对热工多模态过程的模式识别和聚类问题,提出了一种基于局部保留投影(Local Preserving Projection,LPP)子空间的混合聚类方案.首先,将高维的多模式过程数据通过局部保留投影方法投射到低维子空间中,在剔除噪声、提高计算效率的同时保留局部结构;其次,在LPP子空间中,结合传统的分层和非分层聚类算法的优点,使用凝聚k-means算法,为多模式过程数据生成最佳的集成聚类解决方案.以某600 MW机组脱硫系统的多模式过程数据的识别与聚类过程为例,证明了该方法的有效性和实用性.
【机 构】
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大唐环境产业集团股份有限公司,北京100097;东南大学能源热转换及其过程测控教育部重点实验室,江苏南京210096
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针对热工多模态过程的模式识别和聚类问题,提出了一种基于局部保留投影(Local Preserving Projection,LPP)子空间的混合聚类方案.首先,将高维的多模式过程数据通过局部保留投影方法投射到低维子空间中,在剔除噪声、提高计算效率的同时保留局部结构;其次,在LPP子空间中,结合传统的分层和非分层聚类算法的优点,使用凝聚k-means算法,为多模式过程数据生成最佳的集成聚类解决方案.以某600 MW机组脱硫系统的多模式过程数据的识别与聚类过程为例,证明了该方法的有效性和实用性.
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