研究模糊c-均值聚类算法在电力线路巡检中的应用。针对模糊c-均值聚类算法对孤立点数据比较敏感、实际应用中聚类数目通常都是未知的等不足,提出一种改进的模糊c-均值聚类算法对电力线路巡检中天气、地质、巡检线路等级、材料等突出的几项影响因素建立电力线路巡检模型,通过降低孤立点的影响,对聚类数目进行优选,采用改进的模糊c-均值聚类算法对所建立的模型进行仿真实验,仿真结果表明该模型是有效的。该算法应用在电力线路巡检中能更准确及时发现缺陷,利于及时处理问题。
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