Vol.15 No.5 郑慧民等：复杂过程分析的模糊聚类器设计及其性能 ·525· az收+1》=三Xy=12K 其中：N为S,(k)中样本个数。 (b)若Z(k+1≠Z,(k)返回(=)直至Z(k+1)=Z,(k) (4)对于待识样本如上节k一近邻决策规则判别该样本属于何类。 4实例分析 我们从唐钢烧结车间现场采集了大量的原始数据、并从中整理抽选出59个样本用于 分类器的设计。经过图1所示的预处理及特征选择和提取后形成59个7维的特征向量、 并循环采用“留一法”设计分类器并对其性能有效性进行检验，即从第一个样本开始，选择 1个作为考试样本，剩下的58个用于训练样本，进行分类器的设计和性能检查，直至所 有样本均选择完毕。根据(1)式计算分类器的正确率。 A=正确分类的样本数 (1) 样本总数(N) 其中：A为正确率 在本例中N=59,正确分类的样本数为每次设计分类器后检验考试样本正确分类的 次数之和。 5 结束语 计算机运算结果表明：基于模糊系统聚类器分析的分类器正确率高达81.5%，误识率 为18.5%：而基于动态聚类分析器正确率为76.3%误识率为23.7%。从模糊聚类分析过 程可以得到，对于烧结矿质量推断，采用绝对值减数法作为相似性度量方法进行聚类不仅 计算简便，而且效果也好。 参考文献 1 Saridis G N.Application of Pattern Recognition methods to Control Systems. IEEE Trans on Automatic Control,1981.(3):638~645 2邵惠鹤.模式识别在甲醛生产优化控制中的应用.自动化学报，1989(2：161~164 3李国机等.模式识别技术用于工业生产调优.信息与控制，1989(3)：54~56 4胡泽新等.模式识别在过程控制系统中的应用.信息与控制，1990(6)：30~34 5翟寿德等.模式识别应用于在线推断烧结矿质量.见：1992年控制与决策会议年会 论文集.哈尔滨：1992.96~100 6汪培化等.应用模糊数学.北京：北京经济学院出版社、1989 7檠元龙.模式识别.西安：西北电讯工程大学出版社，1986郑慧 民等 复杂过程分析 的模糊 聚类器设计 及其性能 · 、 一 牛了 艺 护二 ，么… ， 其中 凡 为 乓 劝中样 本个数 。 若 乙 举乙 劝 ，返 回 二 ，直至 乙 二 各 对于 待识样 本 如上 节 一近邻决 策规则判别该样 本属 于何类 。 实例分析 我们 从 唐钢烧结 车 间现场采集 了大量 的原 始数据 ， 并 从 中整理抽 选 出 个样 本 用 于 分类 器 的设计 。 经 过 图 所示 的预 处 理 及 特 征选 择 和 提 取 后 形 成 个 维 的特 征 向量 ， 并循环采用 “ 留一 法 ” 设计分类 器并对其性能有 效性进行 检验 ， 即从第一 个 样 本开 始 ， 选择 个 作 为考试样 本 ， 剩 下 的 个用 于 训 练 样本 ， 进 行分类 器 的设计 和 性 能 检查 ， 直至 沂 有 样 本均选择 完毕 。 根据 式计算分类器 的正 确 率 。 正确分类的样 本 数 样本总 数 其 中 为正 确率 在 本 例 中 二 ， 正 确 分类 的样 本数 为每 次 设 计分类 器 后 检 验 考 试样 本正 确 分类 的 次数 之 和 。 结束语 计算 机运 算结 果 表 明 基 于 模 糊 系统聚 类 器 分 析 的 分类 器正 确 率 高 达 ，误识率 为 而 基 于 动 态 聚 类 分 析 器正确 率 为 ，误识率 为 。 从模糊 聚 类 分析 过 程可 以 得到 ， 对 于烧结矿 质量推断 ， 采用绝 对值减数法作为相 似性度量方 法进 行 聚类 不 仅 计算简便 ， 而且 效果 也好 。 参 考 文 献 ， ， 邵 惠鹤 模式识别在 甲醛生 产优化控制 中的应 用 白动 化学报 ， 一 李 国 机等 模式识别技 术 用 于 工业 生 产调 优 信息 与控制 ， 一 胡泽新等 · 模式识别在过程控制 系统 中的应 用 信息 与 控制 ， 一 瞿 寿 德等 模式识别 应 用 于在线 推 断烧结 矿 质 量 见 年 控制 与决 策会议 年会 论文集 哈 尔滨 一 汪培化等 应 用模糊数学 北京 北 京经济学 院 出 版社 ， 蔡元龙 模式识别 西安 西北 电讯工 程大学 出版社