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故障诊断——GK-FCM模型 学习

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-12-09

  聚类由硬聚类和软聚类之分,像Kmeans就是硬聚类,FCM(fuzzy c-means)就是软聚类。软聚类是指,会输出样本属于每一类的相似度。

  举个例子:对于一个新的样本点,使用k-means或k-means++得出的结果为[k1=0,k2=1,k3=0],使用FCM得到的结果应该是这个样子的[k1=0.1,k2=0.75,k3=0.15],这个说明这个新的样本点属于k2的概率是最大的。

  (2)Pattern:这一层神经元的个数等于训练集的样本量,每输入一个样本,都要与Pattern layer中所有的神经元通过高斯核函数计算一个相似度。

  (3)Summation:对(2)中同一标签下的相似度取平均就得到summation layer中的神经元,神经元的个数与label的类别数一致。

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