故障诊断中聚类融合算法改进

作者：王继丽; 徐巍华

来源：组合机床与自动化加工技术, 2008, (10): 27-31.

• 聚类融合
• 故障诊断
• 共识函数
• 差异度 clustering ensemble
• fault diagnosis
• consensus function
• diversity

近年来,数据挖掘技术已广泛应用于故障诊断领域。聚类分析作为数据挖掘的一项重要手段,在智能诊断中具有重要研究价值。2002年,聚类融合算法已经提出就得到广泛关注,成为聚类分析研究的新热点。文章在聚类融合算法的基础上,重点研究了聚类成员差异引起不同融合效果的问题,分析了K-means算法中聚类个数同融合质量的关系,提出一种改进算法ICEA(An Improved Clustering Ensemble Al-gorithm),旨在进一步提高聚类融合算法的鲁棒性和精确度,提高故障诊断的准确性。ICEA中通过函数对各聚类成员加权,减少"恶劣"聚类成员对融合结果的影响;并以差异度为指标制定循环终止条件。...

• 单位
  工业控制技术国家重点实验室; 浙江大学