【摘 要】
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针对单一模型难以全面描述木材含水率的复杂非线性问题,本文提出一种基于聚类分析和多模型的传感器建模方法.本方法采用模糊C 均值聚类(FCM)算法,将训练集中的输出样本通过相
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针对单一模型难以全面描述木材含水率的复杂非线性问题,本文提出一种基于聚类分析和多模型的传感器建模方法.本方法采用模糊C 均值聚类(FCM)算法,将训练集中的输出样本通过相似性准则进行分类,然后采用BP 或SVM 方法对每一类样本子集进行建模,并根据模糊聚类后生成子集所含样本个数的多少,分别按照SVM 算法和BP 网络的不同适用特点进行选择,并对聚类分析算法、神经网络算法、支持向量机算法进行了Matlab 仿真研究.通过实例验证了本方法建模对于木材含水率的检测具有更好的泛化结果和测量精度.
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