模糊C均值聚类算法在高炉料面分类中的应用
通过对多雷达扫描得到的高炉料面进行数据处理,根据数据的特征,分别采用模糊C均值聚类和特征加权模糊c均值聚类算法对料面数据进行分类,建立标准料面模型库.再通过模糊模式识别中贴近度的方法把待分类的目标料面与模型库相匹配,为后续的布料控制提供依据.该算法在某2500m3高炉上进行了实验,取得良好的效果.仿真结果表明了其有效性.
高炉、布料、模糊聚类、聚类算法、模式识别
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TF325.3;TP273.4(冶金机械、冶金生产自动化)
国家高技术研究发展计划(863计划);国家自然科学基金;北京市优秀人才培养资助项目;北京市教委共建重点学科资助项目
2012-08-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
683-690