基于改进K-means聚类算法的组合模型建模

杨慧中; 董陶; 陶洪峰

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基于改进K-means聚类算法的组合模型建模

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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。工业实例仿真结果表明:该算法能较好地跟踪苯酚含量的变化趋势,有效地改善了数据分类效果,提高了软测量模型的估计精度,显示了它在工业领域的应用潜力。

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来源
《控制工程》 |2013年第2期|201-203|共4页
作者
杨慧中; 董陶; 陶洪峰;
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作者单位

江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室;

无锡威泰迅电力科技有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动化系统;
关键词
K-MEANS聚类算法; 目标函数; 初始聚类中心; 组合支持向量机;

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