| 一种基于LDA和FCM的BPA多模型软测量方法 |
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| 引用本文： | 陈金凤,杨慧中,邓玉俊.一种基于LDA和FCM的BPA多模型软测量方法[J].医学教育探索,2010(1):126-129. |
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| 作者姓名： | 陈金凤 杨慧中 邓玉俊 |
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| 作者单位： | 江南大学通信与控制工程学院;江南大学通信与控制工程学院;江南大学通信与控制工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(60674092);江苏省高技术研究(工业)(BG2006010);江南大学创新团队发展计划资助 |
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| 摘 要： | 模糊C-均值聚类(FCM)算法是数据预处理中常用的一种方法，但用这种方法进行数据聚类，各类别边界信息间往往存在干扰，模型精度不能得到很好改善。本文采用一种改进的线性判别分析(LDA)方法，用于扩大样本类别间的距离，使聚类更为精确。将FCM算法与改进的LDA算法结合提取样本特征，然后通过多模型融入到SVM算法中。通过对双酚A软测量建模的仿真研究表明该方法具有较好的效果。
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| 关 键 词： | 模糊聚类 线性判别分析 软测量 |
| 收稿时间： | 2008/12/10 0:00:00 |
A Multi-model Soft Sensor Method of BPA Based on LDA and FCM |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | fuzzy clustering linear discriminant analysis soft sensor |
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