模糊核聚类在船舶故障诊断中的应用

发布时间：2018-10-19 11:08

【摘要】：船舶故障具有非线性和模糊性的特点,本文将模糊核聚类算法应用于船舶故障诊断。首先阐述模糊核聚类算法的实现过程,并将此算法与模糊聚类在目标函数收敛性、学习能力、诊断正确率等方面进行对比,实验结果表明,本文算法在船舶故障诊断方面鲁棒性强、收敛速度快、学习能力强。
[Abstract]:Ship fault is nonlinear and fuzzy. In this paper, fuzzy kernel clustering algorithm is applied to ship fault diagnosis. Firstly, the realization process of fuzzy kernel clustering algorithm is described, and the convergence of objective function, learning ability, diagnostic accuracy and so on are compared with the fuzzy clustering algorithm. The experimental results show that, This algorithm has strong robustness, fast convergence and strong learning ability in ship fault diagnosis.
【作者单位】： 广西工商职业技术学院;
【分类号】：U672;TP311.13

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本文编号：2280939