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本文构造了一种新的模型来描述煤矿安全监测数据，克服了单纯使用数值表示的单一化，避免了采用语义描述的复杂冗余化。提出了SDFCM聚类算法，将新模型运用到聚类分析中，更准确的表示相似度。利用文化算法的全局搜索能力以及信仰空间中知识的引导，可以更好的分离出煤矿数据中高危数据。
基于文化算法的煤矿安全监测数据聚类分析
【摘 要】
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本文构造了一种新的模型来描述煤矿安全监测数据，克服了单纯使用数值表示的单一化，避免了采用语义描述的复杂冗余化。提出了SDFCM聚类算法，将新模型运用到聚类分析中，更准确的表
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2010年16期
【基金项目】
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基金项目：基金申请人：孟凡荣,项目名称：煤矿安全监测数据解析整合模型与应用研究,基金颁发部门：国家自然科学基金委（50674086）基金项目：基金申请人：孟凡荣,项目名称：煤矿井下人员安全管理与救援支持系统科技示范工程研究：基金颁发部门：江苏省科技厅（BS2006002）
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