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海量船舶故障数据挖掘中的模糊运算聚类算法分析
文献摘要：
为能获取可以准确描述船舶运行状态的故障数据,提出海量船舶故障数据挖掘的模糊运算聚类算法.使用局部切空间排列算法从船舶运行数据提取船舶故障征兆变量,利用离散化算法完成离散化处理运用模糊运算聚类算法挖掘与各故障征兆变量离散化结果相匹配的船舶故障数据.实验结果表明,该方法具有较优良的船舶故障征兆变量降维效果,海量船舶故障数据挖掘性能较为理想.
文献关键词：
海量船舶故障数据挖掘;故障数据挖掘;模糊运算聚类;局部切空间;故障征兆变量;可辨识矩阵
中图分类号：
作者姓名：
魏亚清;夏少芳;胡秀源
作者机构：
凯迪雷拉大学,菲律宾碧瑶006374;邢台学院数学与信息技术学院,河北邢台054001
文献出处：
引用格式：
[1]魏亚清;夏少芳;胡秀源-.海量船舶故障数据挖掘中的模糊运算聚类算法分析)[J].舰船科学技术,2022(13):182-185
A类：
海量船舶故障数据挖掘,模糊运算聚类,船舶运行数据,故障征兆变量,征兆变量
B类：
聚类算法,算法分析,出海,局部切空间排列,数据提取,离散化处理,较为理想,可辨识矩阵
AB值：
0.067249
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