ONOPTOC聚类算法及其在批过程中的应用
ONOPTOC Clustering Algorithm and Application to Batch Process作者机构：江南大学信控学院无锡214036
出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)
年 卷 期：2006年第32卷第18期
页 面：251-252页
核心收录：
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家"863"计划基金资助项目"新型生物饲料关键技术的研究与新产品的开发"(2003AA241160)
摘 要：提出了一种连续更新的过聚类和合并相结合的竞争学习的聚类算法(ONOPTOC)。该算法依据OPTOC的原则,构建原型点的动态邻接区域和动态背离区域,通过自分裂和聚合的策略,识别数据集中的天然聚类并给出聚类的数目。采用该算法对批过程中的历史数据进行分析,原型点的特征与对应的产品表达水平等级相符,有效地检测了该批次产品的表达水平,为当前的决策提供依据。
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