基于模糊关联聚类的知识网选择方法

被引：6

作者：

杨人子 ^{[1
,2
]}

严洪森 ^{[1
,3
]}

机构：

[1] 东南大学自动化学院

[2] 东南大学数学系

[3] 复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室

来源：

控制理论与应用 | 2013年 / 30卷 / 01期

关键词：

知识化制造; 知识网; 模糊关联聚类; 相似度; 矩阵分解;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对知识化制造系统中相似知识网日益增多和用户需求表达不清晰等导致的知识网选择问题,提出一种基于模糊关联聚类的知识网选择方法.综合知识网功能、完善程度和结构等方面构造的相似度具有反映知识网运算规律的特征.将两两知识网的相似度作为聚类数据,降低了高维特征空间的维数.模糊关联矩阵的分解,获得了知识网--类关系.目标知识网与类中类隶属度高的知识网的比较缩小了用户选择范围.最后的实例表明该方法是有效可行的.

引用

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共 14 条

[1] 基于改进半监督模糊C-均值聚类的发动机磨损故障诊断 [J].