基于汽车行驶过程中的故障检测研究

摘要：

数据挖掘是信息产业界非常热门的研究方向,其中聚类被传统视为数据分析中的无监督学习,该方法被广泛应用于数据挖掘的许多领域,比如图像分割,语音识别,信息检索.它也是数据分析的常用方法,其中比较典型的K-means聚类算法是空间聚类的算法.本文中,使用上海大众公司提供给的数据集,将K-means算法应用在汽车远程诊断数据分析当中,并证明了该方法的可行性.

关键词： 汽车行驶过程 故障检测 远程诊断数据 数据挖掘

作者: 岑伟 缪克华 代建东

作者单位: 厦门大学信息科学与技术学院,福建厦门361005

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国冶金企业自动化、信息化技术论坛暨全国冶金自动化信息网2016年年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 448-451

在线出版日期: 2016-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）