基于模糊聚类的多源信息协同结构测度方法研究

摘要

cqvip:针对传统多源信息协同结构测度方法存在测度误差较高的问题,提出一种基于模糊聚类的多源信息协同结构测度方法,对复杂系统多源信息协同进行运行领域调查与信息协同水平特征分类,提取多源信息协同数据特征,采用模糊聚类分析方法对数据特征进行模糊聚类、一次聚类以及二次聚类,根据聚类结果构建多源信息协同结构测度模型,实现多源信息协同的结构测度。设计对比实验对所提方法的有效性进行验证,结果表明:该方法的测度误差远远小于两种传统方的测度误差,仅有0.017 95,颇具优越性。