摘要：针对实际化工过程数据具有高维、非线性等特征而难以进行聚类分析的问题，提出一种基于扩散映射的IWO—FCM算法．该算法先利用扩散映射提取高维数据的低维流形特征，整合数据的局部特征使原始数据的几何信息得以保留，然后用IWO—FCM算法对低维流形数据进行聚类分析．试验通过对TE过程多个故障数据集进行测试，与获取数据低维特征后使用FCM算法相比，结果表明，1WO—FCM算法具有较强的稳定性和鲁棒性，比FCM算法具有更强的寻优能力和更好的收敛效果，聚类效果明显改善，能够快速有效地识别故障特征，验证了其有效性和优越性．

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