發(fā)布時間：2018-10-19 11:08

【摘要】：船舶故障具有非線性和模糊性的特點,本文將模糊核聚類算法應(yīng)用于船舶故障診斷。首先闡述模糊核聚類算法的實現(xiàn)過程,并將此算法與模糊聚類在目標(biāo)函數(shù)收斂性、學(xué)習(xí)能力、診斷正確率等方面進行對比,實驗結(jié)果表明,本文算法在船舶故障診斷方面魯棒性強、收斂速度快、學(xué)習(xí)能力強。
[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.
【作者單位】： 廣西工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類號】：U672;TP311.13

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4 李t，

本文編號：2280939