SFLA-FCM聚类算法在化工过程中的应用.pdfVIP

学兔兔 SFLA—FCM聚类算法孑F化 l 过程中的 用 刘悦婷 SFLA-FCM聚类算法在化工过程中的应用} 刘悦婷 (甘肃联合大学电子信息工程学院 甘肃兰州，7 3 0 0 0 0) 摘 要：针对化r生产过程的安全性问题，捉出 于混合蛙跳(Shuffled frog leapii3g a1gol’ithlIl，SFLA)的 FCM聚类算法。该算法引入寻优能力强的SFLA求得最优解作为FCM算法的仞始聚类中心，然后利用FCM算法优化仞始 聚类中心，最后求得全局最优解，从I 有效避免了F C M算法易陷入局部最优和时初始值敏感的缺点。将该算法用十 化1：生产状态数据的聚类分析，实验结果表日Jj，木文算法与F C M聚类算法相比，捉高了算法的寻优能力，聚类效果 更好；并日．能够快速、客观地对化1：生产过程的状态进行判别，为其安伞运行捉供了保障。 关键词：化 过程；模糊C一均值；S F L A算法；聚类分析 Abstract：Becauseofthe safety ofchemicalproductionprocess，fuzzyC—means(FCM)algorithmbasedon shuffledfrogleaping algorithm(SVLA)isproposed．Inthis algorithm,theoptimal solutionobtainedwithSFLAwith strongglobal searching abilitywastaken as initial clustering centers of FCM algorithm to optimize imtial clustering centers，SO as to get the global optimum and overcome the sho~comingoftheFCM algorithm suchasitslocaloptimalityandthe sensitivitytoinitial value．Then applieditto chemicalproduction status data,the experimental resultsthat compared withtheFCM clusteringalgoriflm~thenew algorithmoptimization abilitywouldbe sVongea andthe clustering efficiency beuenAlsoit candistinguishthe stateofthe chemicalproductionprocessinfastandobjectively SOastoprovid aguaranteeforits safeoperation． Keywords：chemicalproduction；fuzzyC—means(FCM)；shuffledfrogleapingalgorithm(SFLA)；clusteranalysis 中图分类号：TP1 8 文献标识码：B 文章编号：1 001—9227(201 2)02一O1 1 6一O4 0 引 言 理等众多领域。但是它具有对仞值敏感，易陷入局部极小 化 I：生产 ] 艺复杂多变，原材料及产品具有易燃易 值的缺点。I『『JS FLA是 ‘种伞新的、 f群体智能的生物进 爆、有毒有害和腐蚀性等特点，且生产装置 现出大型化 化算法，速度快、伞局l寻优能力强 。针对化 I 过 数 和连续化。因此，存化 l：生产过程中存在着潜在的危险冈 量大的特点，本文提出了SFLA—FCM算法，该算法通过 }入 素，这些危险困素存～ 定条件下会转变为故障，甚争引发 S F