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在传统的K-means聚类算法中,初始聚类是随机选取的,其聚类结果易随着不同的初始聚类中心波动。针对这一问题,首先采用最大距离积法对传统K-means聚类算法的初始聚类中心进行了优化。同时定义了一种新的目标函数并将其引用到传统的K-means聚类算法中,以实现对聚类结构类别数K的优化选择。将训练集样本数据经上述方法聚类后,再将各个子类分别建立基于支持向量机的子模型,通过开关切换的方式连接各子模型得到组合的支持向量机模型。将该方法应用于双酚A生产过程的缩合反应单元溶解罐出口苯酚含量的软测量建模。工业实