【摘 要】
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本文对水电机组振动故障进行识别研究,提出了一种基于膜计算的粒子群模糊聚类方法;该方法利用粒子群算法对模糊均值聚类算法的聚类中心进行优化,并利用膜计算增加粒子群的种
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本文对水电机组振动故障进行识别研究,提出了一种基于膜计算的粒子群模糊聚类方法;该方法利用粒子群算法对模糊均值聚类算法的聚类中心进行优化,并利用膜计算增加粒子群的种群多样性;最后将所给方法成功应用于水电机组振动故障识别;并与粒子群优化的FCM算法、FCM算法、K-means算法进行比较,说明所给方法的优越性。
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