本文關(guān)鍵詞： 隸屬度 故障率 k-均值算法 模糊k-均值算法 故障診斷　出處：《統(tǒng)計(jì)與決策》2014年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了準(zhǔn)確、有效的排除移動(dòng)終端上潛在的業(yè)務(wù)故障,文章建立基于模糊k-均值的聚類模型。首先引入用戶終端的業(yè)務(wù)隸屬度來反映用戶的偏好,根據(jù)業(yè)務(wù)隸屬度情況,提出基于用戶行為k-均值算法聚類模型,實(shí)現(xiàn)對用戶的劃分;其次,通過定義不確定關(guān)系矩陣,建立基于業(yè)務(wù)隸屬度的模糊聚類模型,由綜合業(yè)務(wù)隸屬度和業(yè)務(wù)歷史故障率的因素建立優(yōu)先業(yè)務(wù)診斷集合的選取模型。
[Abstract]:In order to eliminate the potential service failure on mobile terminal accurately and effectively, a clustering model based on fuzzy k-means is established. Firstly, the service membership degree of user terminal is introduced to reflect the user's preference, and according to the service membership degree, This paper proposes a clustering model based on user behavior k-means algorithm to realize the partition of users. Secondly, by defining uncertain relation matrix, a fuzzy clustering model based on business membership degree is established. Based on the factors of integrated service membership and service history failure rate, the selection model of priority service diagnosis set is established.
【作者單位】： 湖北三峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類號】：F626;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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1 吳，

本文編號：1526498