混合聚类技术在煤矿智能化管理平台中的应用
需积分: 50 198 浏览量
更新于2024-08-06
收藏 29.27MB PDF 举报
"混合聚类方法是数据挖掘中的一种策略,它结合了多种聚类算法以提高聚类质量。在煤矿智能化综采工作面管理平台的设计中,这种技术可能用于优化复杂的煤炭开采数据的分析和分类。混合聚类方法的一个例子是蚂蚁聚类集成,由Yang和Kamel提出,它利用多群落蚂蚁算法,每个群落有不同的行为模式来处理数据集。此方法分为两个阶段,首先三个独立的群落对数据进行聚类,然后将结果转化为超图以形成最终的聚类结构。
29.4章节介绍了蚂蚁聚类集成的细节,包括三种不同速度模型的蚂蚁群落:一种保持固定速度,一种随机选择速度,第三种速度随时间递减。这种设计有助于在不同阶段探索数据集的不同特性。
接着,29.5章节探讨了混合聚类方法,特别是与K-均值和模糊c-均值聚类的结合。K-均值蚂蚁聚类是由Monmarché等人发展的,它将Lumer和Faieta的一般聚类模型与K-均值算法相结合。这个序列综合算法在二维环形和方格上随机放置数据向量和蚂蚁,然后通过蚂蚁的移动和交互来聚类。在这个过程中,蚂蚁可能捡拾、移动或抛弃数据对象,以达到更准确的聚类效果。K-均值阶段则用于优化初步聚类,通过计算每组的重心来分配数据点,但这可能导致局部最优解。
在K-均值聚类之后,为了减少组的数量,会再次应用改进的Lumer-Faieta算法,但这次是针对已经形成的堆进行,蚂蚁移动的是整个堆而不是单个物体。只有当两个堆的中心足够接近时,才会发生堆之间的合并。这种方法旨在提高聚类的紧凑性和准确性。
这些混合聚类方法体现了群体智能的概念,即通过多个智能个体的交互来解决复杂问题。Andries P. Engelbrecht的《计算群体智能基础》是该领域的经典教材,提供了对这一主题深入且全面的介绍。"
这个混合聚类方法的应用,特别是在煤矿智能化管理平台中的实施,能够帮助分析大量开采数据,识别模式,优化资源分配,提高生产效率,并可能在安全管理和决策支持等方面发挥关键作用。通过群体智能的理论,可以构建出更加适应复杂环境变化的智能管理系统。
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2013-08-27 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
Fesgrome
- 粉丝: 37
- 资源: 3835
最新资源
- ES管理利器:ES Head工具详解
- Layui前端UI框架压缩包:轻量级的Web界面构建利器
- WPF 字体布局问题解决方法与应用案例
- 响应式网页布局教程:CSS实现全平台适配
- Windows平台Elasticsearch 8.10.2版发布
- ICEY开源小程序:定时显示极限值提醒
- MATLAB条形图绘制指南:从入门到进阶技巧全解析
- WPF实现任务管理器进程分组逻辑教程解析
- C#编程实现显卡硬件信息的获取方法
- 前端世界核心-HTML+CSS+JS团队服务网页模板开发
- 精选SQL面试题大汇总
- Nacos Server 1.2.1在Linux系统的安装包介绍
- 易语言MySQL支持库3.0#0版全新升级与使用指南
- 快乐足球响应式网页模板:前端开发全技能秘籍
- OpenEuler4.19内核发布:国产操作系统的里程碑
- Boyue Zheng的LeetCode Python解答集