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改进模糊C均值聚类算法及锂电池配组应用
  • ISSN号:1672-6871
  • 期刊名称:《河南科技大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP312[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:武汉理工大学自动化学院,湖北武汉430070
  • 相关基金:国家“973”计划基金项目(2013CB632505);国家自然科学基金项目(51477125);湖北省科技支撑计划基金项目(2014BEC074)
作者: 付媛, 全书海
中文摘要:

在锂电池化成管理的智能配组过程中,当处理大规模数据或锂电池结构较复杂时,速度和准确度不高。因此,提出了一种基于遗传算法与密度加权的改进模糊C均值聚类算法。首先,由遗传算法优化得到初始聚类中心。然后,将样本对象的高斯密度函数作为其权值,并采用Xie-Beni有效性指标改进目标函数。将改进的算法通过标准测试数据集Iris和锂电池配组进行实验验证。验证结果表明:本文算法改善了聚类效果,与模糊C均值聚类算法相比,锂电池配组的正确率提高了0.8%,并且计算迭代次数从14次降低到8次。

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期刊信息
  • 《河南科技大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:河南省教育厅
  • 主办单位:河南科技大学
  • 主编:苏娟华
  • 地址:河南省洛阳市开元大道263号
  • 邮编:471023
  • 邮箱:hkdxbz@haust.edu.cn
  • 电话:0379-64231476
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-6871
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1362/N
  • 邮发代号:36-285
  • 获奖情况:
  • 1999年全国优秀高校自然科学学报及教育部优秀科技...,全国高校自然科学优秀学报,河南省优秀科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:4775