典型文献
基于TS建模的不完整盾构机数据填补算法
文献摘要：
在盾构机的作业过程中,由于采集设备的不稳定性或被干扰等原因,采集到的数据往往是不完整的,缺失值的存在严重影响了数据挖掘的质量.此外,不同类别的工程数据在空间中分布复杂,难以通过硬聚类进行确切划分.针对此问题,采用基于TS模型的数据填补算法对不完整盾构机数据进行填补,算法首先通过局部距离策略对不完整数据建立模糊聚类模型,将数据集划分为若干个模糊子集,以获取前提参数.然后,采用交替学习策略对填补值和结论参数进行协同式学习.最后,为各个不完整属性列进行建模估计数据缺失值.试验结果表明,无论是在对不完整数据聚类效果还是填补精度上,该方法都具有良好表现.
文献关键词：
数据填补;模糊聚类;Takagi-Sugeno模型;盾构机
中图分类号：
作者姓名：
王一棠;庞勇;张立勇;孙伟;宋学官
作者机构：
大连理工大学机械工程学院,辽宁大连 116024;大连理工大学电子信息与电气工程学部,辽宁大连 116024
文献出处：
引用格式：
[1]王一棠;庞勇;张立勇;孙伟;宋学官-.基于TS建模的不完整盾构机数据填补算法)[J].机械设计,2022(03):26-31
A类：
B类：
TS,盾构机,数据填补,作业过程,缺失值,工程数据,过硬,不完整数据,立模,模糊聚类,聚类模型,数据集划分,若干个,子集,交替学习,学习策略,协同式,估计数,数据缺失,数据聚类,Takagi,Sugeno
AB值：
0.421839
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