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基于主元分析与模糊C均值聚类算法的丙烯睛反应器

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.36 MB | 2017-09-08

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　　鉴于主元分析法的降维特性和模糊C均值聚类算法良好的分类性能，本文在丙烯睛反应器操作参数的优化中，结合这两种方法，将主元分析处理后的数据作为新的样本输入，利用模糊C均值聚类算法进行优化操作。

　　主元分析是一种典型的统计模式识别方法。该方法的基本原理是从观测变量内部的相互关系来整理信息，将测量变量加以适当的正交变换依次找出相互关联性高的变量组，实现观测数据向低维的压缩，使数据的构造容易解释，只要用少数几个新变量（主成分）就可以大致反映出所研究的对象。

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