【摘 要】
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针对传统的K-均值、FCM和PCA等聚类算法的缺陷,提出了一种连续更新的过聚类和合并相结合的竞争学习（BCLCP）的聚类算法。该算法依据OPTOC的原则,构建原型点的动态邻接区域和动态
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针对传统的K-均值、FCM和PCA等聚类算法的缺陷,提出了一种连续更新的过聚类和合并相结合的竞争学习（BCLCP）的聚类算法。该算法依据OPTOC的原则,构建原型点的动态邻接区域和动态背离区域,通过自分裂和聚合的策略,识别数据集中的天然聚类并给出聚类的数目。采用该算法对批过程中的历史数据进行分析,原型点的特征与对应的质量等级相符,有效地预测了该批次产品的质量,为后续批次的决策提供依据。
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