基于加权模糊聚类的污水处理过程故障检测

摘要：

模糊C均值(FCM)聚类是一种常用的聚类方法,在工业应用时,常因数据的强噪声和非线性导致聚类效果不够理想.提出了一种密度加权、核理论和可能性模糊C均值聚类(PFCM)相结合的聚类方法.该方法采用核函数,将数据映射到线性空间进行聚类分析,消除非线性影响;通过引入点密度概念,加快算法迭代,增强可分性,提高聚类准确率.将该聚类算法用于污水处理过程的故障检测,结果表明该方法不仅能解决非线性问题,而且能有效加快收敛速度.

关键词：密度加权、模糊聚类、故障检测

所属期刊栏目：44

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2018-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：504-510