《表2 快赢改善：基于神经网络的钢轨焊接工序焊接参数的聚类分析》

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《基于神经网络的钢轨焊接工序焊接参数的聚类分析》

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利用聚类算法对错边量进行聚类分析时，当类别为3时，隶属度的分界线最为明显，样本划分度最高。因此，本文中设置聚类类别为3，最大迭代次数为500次。通过对错边量聚类的结果进行分析并分别统计出与错边量对应的油温、水温、电流和顶锻量的数值，以数值中的最小值和最大值为边界最终确定焊接参数的范围，以错边量范围的样本个数为依据将其分为小、中、大三种。聚类结果见表2。