基于自适应模糊度参数选择改进fcm算法的负荷分类

？在建立了负荷分类五阶段过程模型的基础上，提出了用类内距离和与类间距离和之比作为负荷分类评价指标自适应选择模糊度参数的方法，同时用模拟退火算法和遗传算法对模糊c均值（fcm）算法的搜索性能进行优化.实验结果表明，在负荷分类中常用的模糊度参数值m=2并不是最优的，负荷分类中模糊度参数的最优取值区间为[2.6，3.2].同时，改进算法还克服了传统fcm算法全局搜索能力不足的问题，提高了负荷分类的精确性和有效性.