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更新時間：2019-04-28 
瀏覽次數(shù)：1136開關柜局放測試儀利用等效時頻計算方法對異常信號進行預處理,可以有效地將同一類型的異常信號特征向量點抱團緊聚在一起,從而可以分辨出信號類型的基本分布特征和規(guī)律。如何使計算機能識別出這些特征向量點的分布情況,成為一個新的問題,此類問題一般使用聚類算法解決。從實現(xiàn)方法上分,粗略說來,聚類分析方法可大致分為四種類型:譜系聚類法、基于等價關系的聚類方法、圖論聚類法和基于目標函數(shù)的聚類方法等。對于前三種方法由于不能適用于大數(shù)據(jù)量的情況,難以滿足實時性要求較高的場合,因此在實際中應用并不廣泛,現(xiàn)在這些方面的研究已經逐步減少了。實際中受到普遍歡迎的是第四種方法基于目標函數(shù)的聚類方法,該方法把聚類分析歸結成一個帶約束的非線性規(guī)劃問題,開關柜局放測試儀通過優(yōu)化求解獲得數(shù)據(jù)集的*劃分和聚類。聚類分析按照聚類過程的不同大致可以分為三大類:
(1)基于模糊關系的分類法:其中包括譜系聚類算法(又稱系統(tǒng)聚類法)、基于等價關系的聚類算法、基于相似關系的聚類算法和圖論聚類算法等等。它是研究比較早的一種方法,但是由于它不能適用于大數(shù)據(jù)量的情況,所以在實際中的應用并不廣泛。
(2)基于目標函數(shù)的模糊聚類算法:該方法把聚類分析歸結成一個帶約束的非線性規(guī)劃問題,通過優(yōu)化求解獲得數(shù)據(jù)集的優(yōu)模糊劃分和聚類。該方法設計簡單、解決問題的范圍廣,還可以轉化為優(yōu)化問題而借助經典數(shù)學的非線性規(guī)劃理論求解,并易于計算機實現(xiàn)因此,隨著計算機的應用和發(fā)展,基于目標函數(shù)的模糊聚類算法成為新的研究熱點。
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