10.3969/j.issn.1001-7119.2013.02.057
一种基于降维聚类算法的车辆故障挖掘技术
针对现有的车辆故障挖掘方法鲁棒性、抗干扰性不强,挖掘故障的准确性不高的问题.为了提高车辆故障挖掘的准确性,提出了一种基于降维聚类算法的车辆故障挖掘技术.通过准确建立车辆行驶模型,进而进一步建立车辆特征点搜索模型,提取车辆特征点,并且降低关联特征的维度,降低干扰.利用改进的K均值聚类方法,对车辆故障进行聚类处理,迅速排除冗余特征的干扰,增加挖掘的鲁棒性,从而实现车辆故障挖掘.实验结果表明,这种算法能够对车辆故障情况进行有效挖掘,取得了令人满意的效果.
均值聚类、故障挖掘、搜索模型
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TP393.08(计算技术、计算机技术)
2013-04-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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