模糊C-Means算法从实例库中挖掘模式识别知识

作     者：关惠玲 张优云 韩捷 

作者机构：西安交通大学润滑理论与轴承研究所西安710049 郑州大学振动工程研究所郑州450002 

出 版 物：《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)

年 卷 期：2003年第16卷第4期

页      面：486-493页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 

基　　金：国家"九五"攀登计划(No.PD9521908Z1) 河南省自然科学基金(No.994044000) 

主　　题：数据库 知识发现 数据挖掘 模糊C-Means算法 实例库 模式识别 目标函数 

摘      要：以模糊c-means算法对实例初步分类,以分类正确率和隶属度构造两级目标函数对实例进行挖掘获得个体分类效果最佳的敏感信息源、主矢量、类别原型和距离计算方法。以模糊综合决策算法对实例敏感主矢量进一步挖掘获得信息融合分类效果最佳的主矢量集合。同时从实例库中挖掘出模糊综合决策权重分配系数。将c-means算法的意义扩展应用于信息融合诊断。另外还论述了两种综合诊断方法,模式识别与模糊综合决策联合的综合诊断、扩展的模糊c-means算法与综合决策联合的二级优化综合诊断。最后以列车滚动轴承故障实例库的挖掘为例阐述了原理的应用。