基于混合模糊ART的K-Means聚类方法在考虑操作时间的单元制造中的应用
机器学习
2012-12-21 v1
摘要
本文提出了一种新的基于混合模糊ART的K-Means聚类技术，用于解决考虑操作时间的单元制造系统中的零件-机器分组问题。所提技术的性能通过公开文献中的问题进行了测试，并将结果与现有聚类模型（如简单K-means算法和改进的ART1算法）进行了比较，使用了文献中一种有效的改进性能度量——修正分组效率（MGE）。结果支持所提算法的更好性能。本研究的创新之处在于提供了一种简单高效的方法，能够以最少的计算工作量和时间为车间管理人员快速生成解决方案。
引用
@article{arxiv.1212.5101,
title = {Hybrid Fuzzy-ART based K-Means Clustering Methodology to Cellular Manufacturing Using Operational Time},
author = {Sourav Sengupta and Tamal Ghosh and Pranab K Dan and Manojit Chattopadhyay},
journal= {arXiv preprint arXiv:1212.5101},
year = {2012}
}
备注
Proceedings of International Conference on Operational Excellence for Global Competitiveness (ICOEGC 2011)