فایل ورد کامل ارائه روشی برای داده محوری در تشخیص خطا با استفاده از تکنیک های خوشه بندی فازی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل ارائه روشی برای داده محوری در تشخیص خطا با استفاده از تکنیک های خوشه بندی فازی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۴ صفحه

در این مقاله یک روش برای طراحی سیستم های تشخیص خطای داده محور مبتنی بر تکنیک های خوشه بندی فازی ارائه می شود. در این طرح پیشنهادی، داده ها نخست با استفاده از الگوریتم خوشه بندی نویز، پیش پردازش شدند. این امکان حذف داده های پرت و کاهش درهم ریختگی را به عنوان بخش نخست فرایند دسته بندی فراهم می آورد. دوم اینکه الگوریتم میانگین های C فازی کرنل برای دستیابی به تفکیک پذیری بیشتر میان کلاس ها، و کاستن از خطاهای دسته بندی استفاده شد. روش پیشنهادی با استفاده از مسئله ی غیرخطی محک راکتور مخزنی همزن دار پیوسته ، اعتبارسنجی شد. نتایج حاصله بیانگر عملی بودن طرح پیشنهادی است.

کلیدواژه ها: تشخیص خطا | خوشه بندی فازی | FCM | NC | KFCM.

عنوان انگلیسی:

Proposal of an approach to data driven in fault diagnosis using fuzzy clustering techniques

~~en~~ writers :

Adrian Rodguez Ramos, Jose M: Bernalde Lazaro, Orestes Llanes-Santiago

In this work an approach to design data driven based fault diagnosis systems
using fuzzy clustering techniques is presented. In the proposal, the data was first preprocessed using the Noise Clustering algorithm. This permits to eliminate outliers and
reduce the confusion as a first part of the classification process. Secondly, the Kernel Fuzzy
C-means algorithm was used to achieve greater separability among the classes, and reduce
the classification errors. The proposed approach was validated using the nonlinear continuous stirred-tank reactor benchmark problem. The results obtained indicate the feasibility
of the proposal.

Keywords: Fault diagnosis | fuzzy clustering | FCM | NC | KFCM.

$$en!!