《表2 FCM聚类结果：基于WNN与FCM的电动汽车动态充电负荷预测方法》

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《基于WNN与FCM的电动汽车动态充电负荷预测方法》

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经过迭代优化，12 511样本中每个数据在每个分类集合Si的隶属度如图10所示，从8个分类的隶属度图中可以看出，几乎每个分类集合都有隶属度较高的样本，但所有样本对于第6类的隶属度都在0.4以下，说明所有样本都与第6类的相似度不高，去除聚类中心C6，剩余7种分类的结果与特征见表2，并根据这些特征采用不同的充电功率。