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模糊聚类分析在煤与瓦斯突出事故预测中的应用研究

作 者: 于迪
导 师: 李义杰
学 校: 辽宁工程技术大学
专 业: 计算机软件与理论
关键词: 煤与瓦斯突出 模糊c-均值 减法聚类 最佳聚类数
分类号: TP311.13
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 53次
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内容摘要


本文研究的课题是采用模糊聚类分析中的模糊c-均值(FCM)聚类算法对大量的历史数据进行分析,对煤与瓦斯突出的主要指标进行挖掘,建立了煤与瓦斯突出预测系统,为煤矿事故预测提供理论支持,为煤矿职工的生命安全提供保障。模糊c-均值聚类算法是模糊聚类分析中应用最广泛的算法,针对模糊c-均值算法中,过分依赖初始聚类中心的选择,采用减法聚类来确定初始聚类中心;针对原始模糊c-均值算法需要事先确定数据集的分类数c,破坏其无监督性的问题,采用减法聚类确定聚类数目的上限,再与一种新的有效性函数相结合来确定最佳聚类数Copt,这样无需反复初始化,从而提高聚类的效率;采用为样本数据特征加权的方法来区分样本各指标对分类贡献不均衡的问题。应用改进的模糊c-均值算法建立了煤与瓦斯突出预测的系统,预测结果显示,该系统具有良好的实用价值。

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
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