[发明专利]用于智能装备服务平台用户分类的隶属度确定方法和系统

摘要

本发明公开了一种用于智能装备服务平台用户分类的隶属度确定方法和系统，提出了基于纵横交叉算法的模糊C均值聚类算法(CSO‑FCM)，该方法适用于复杂的多特征、多维度、非线性问题，它不仅克服了传统方法的缺点，也保留了FCM处理不确定信息的能力、CSO简单易行且具有较强全局收敛型的特点。已知FCM通过确定各样本对聚类中心的隶属度，从而实现对样本的分类，计算每个用户的用户属性数据与聚类中心的隶属度，提高了确定隶属度的准确率和稳定性。

主权项

1.一种用于智能装备服务平台用户分类的隶属度确定方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：从智能装备服务平台获取包括用户数量、用户注册信息的用户属性数据，并根据所述用户属性数据建立原始数据矩阵；S2：对所述原始数据矩阵归一化，获得标准化矩阵；S3：确定初始聚类中心，基于聚类中心的编码方式对初始聚类中心进行粒子编码，生成初始种群；S4：将初始种群设为横向交叉的父代种群，根据所述标准化矩阵计算所述横向交叉的父代种群中每个粒子的适应值；S5：根据横向交叉的父代种群和其粒子的适应值，采用横向交叉法计算第一种群，将第一种群设为纵向交叉的父代种群，根据所述标准化矩阵计算所述纵向交叉的父代种群中每个粒子的适应值，根据纵向交叉的父代种群中和其粒子的适应值，采用纵向交叉法计算第二种群；S6：判断迭代次数是否大于设定迭代次数，若否，则将第二种群设为横向交叉的父代种群，根据所述标准化矩阵计算该横向交叉的父代种群中每个粒子的适应值，采用横向交叉法和纵向交叉法进行迭代计算第二种群；若是，将第二种群拆分为c个聚类中心，并计算每个用户的属性数据与聚类中心的隶属度，其中，c表示预设的聚类数目。