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航空發(fā)動機(jī)性能識別SOFM收縮聚類方法
自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOFM可以將多維數(shù)據(jù)快速地映射到二維平面上,但需要進(jìn)行人工聚類劃分.由于多尺度柵格技術(shù)可以對數(shù)據(jù)實現(xiàn)密度檢測,相應(yīng)的收縮聚類方法采用大小可變的柵格對相連單元進(jìn)行標(biāo)識,將點沿著數(shù)據(jù)的密度梯度進(jìn)行移動,自動計算最好的簇作為聚類結(jié)果.以多維發(fā)動機(jī)飛行參數(shù)為應(yīng)用對象,數(shù)據(jù)預(yù)處理提取特征后,按隸屬度獲得特征向量后輸入SOFM網(wǎng)絡(luò),用收縮聚類算法(SCM)實現(xiàn)對輸出的自動聚類檢測,完成對發(fā)動機(jī)狀態(tài)有效分析.實驗結(jié)果和專家判讀完全一致.
作 者： 梁建海 杜軍 冀捐灶 LIANG Jian-hai DU Jun JI Juan-zao 作者單位： 空軍工程大學(xué),工程學(xué)院,陜西,西安,710038 刊 名： 傳感器與微系統(tǒng) PKU 英文刊名： TRANSDUCER AND MICROSYSTEM TECHNOLOGIES 年，卷(期)： 2006 25(11) 分類號： V247 關(guān)鍵詞： 飛行參數(shù) 收縮聚類算法 自組織特征映射 狀態(tài)識別【航空發(fā)動機(jī)性能識別SOFM收縮聚類方法】相關(guān)文章：
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