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《2024年 基于改进的K-means聚类算法的火电厂锅炉燃烧优化研究》范文.docxVIP

《2024年 基于改进的K-means聚类算法的火电厂锅炉燃烧优化研究》范文.docx

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    《基于改进的K-means聚类算法的火电厂锅炉燃烧优化研究》篇一

    一、引言

    随着工业化的快速发展，火电厂作为重要的能源供应设施，其运行效率和环保性能日益受到关注。锅炉燃烧作为火电厂的核心过程，其优化对于提高发电效率、降低污染物排放具有重要意义。传统的火电厂锅炉燃烧优化方法往往依赖于经验丰富的操作人员和大量的试错实验，这不仅效率低下，而且难以实现精确的优化。因此，引入先进的算法和技术，如改进的K-means聚类算法，对于火电厂锅炉燃烧优化具有重要的研究价值。

    二、K-means聚类算法及其改进

    K-means聚类算法是一种常用的无监督学习方法，通过将数据点划分为K个不同的簇，以实现数据的聚类分析

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