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基于主元分析和模糊聚类的浮选过程的数据预处理.doc

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基于主元分析和模糊聚类的浮选过程的数据预处理.doc

本科生毕业设计(论文)第I页基于主元分析和模糊聚类的浮选过程的数据预处理摘要随着信息时代的来临,人类在各种领域中面临着越来越多的数据信息,与此同时,这些数据的规模还在以惊人的速度不断增长。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,本文针对反浮选过程的被控对象复杂、数学模型不确定以及控制要求高等特点,提出一种基于主元分析和模糊聚类的数据预处理算法。采用模糊C-均值聚类算法得到聚类中心,然后进行线形回归从而对过程变量数据进行了预处理。主元分析法则用来进行辅助变量的选取和输入高维向量降维简化。在保留原有信息的基础上,去除了冗余数据,加快了聚类速度,在实现对模型的输入简化以及输入数据的故障诊断,为过程建模、先进控制和优化控制等打好基础。然后针对主元变量采用径向基函数网络建立了系统经济技术指标的预测模型。根据工业实际生产数据进行的模型校验和误差分析表明,能够满足浮选过程控制的精度要求。关键词:数据预处理;模糊C均值聚类;主元分析;浮选过程本科生毕业设计(论文)第II页DataPretreatmentofFlotationProcessBasedonPrincipalComponentAnalysisandFuzzyC-meansClusteringAbstractWiththecomingofinformationage,humanareconfrontedwithincreasingdataandinformationindifferentfields.Atthesametime,thesedataaredevelopinginsurprisinglyspeed.Adatapretreatmentalgorithmbasedonprincipalcomponentanalysisandfuzzyc-meansclusteringforflotationprocessisproposedinthispaper.Linearregressionofclusteringcentersgainedbyfuzzyc-meansclusteringalgorithmisintroducedtocarrythroughdatapretreatment.Thepaperadoptsprincipalcomponentanalysistoselecttheprimaryv

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