基于遗传算法实现聚类的煤矿内因火灾识别
来源期刊：湖南科技大学学报自然科学版2006年第1期
论文作者：宋姝 孙继平
关键词：煤矿; 内因火灾; 模糊C均值聚类; 遗传算法;
摘 要：针对煤矿内因火灾早期识别的困难,采用模糊聚类的方法对煤炭内因火灾发生程度进行划分.并利用遗传算法在大多数情况下可以收敛到全局或近全局最优解的特点,在此基础上提出了一种基于遗传算法的模糊聚类方法以进一步提高聚类的效果.并通过实例验证了该方法的有效性.图2,表1,参11.
宋姝1，孙继平1
(1.中国矿业大学,信息工程研究所,北京,100083)
摘要:针对煤矿内因火灾早期识别的困难,采用模糊聚类的方法对煤炭内因火灾发生程度进行划分.并利用遗传算法在大多数情况下可以收敛到全局或近全局最优解的特点,在此基础上提出了一种基于遗传算法的模糊聚类方法以进一步提高聚类的效果.并通过实例验证了该方法的有效性.图2,表1,参11.
关键词:煤矿; 内因火灾; 模糊C均值聚类; 遗传算法;
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