本文選題：改進(jìn)差分進(jìn)化算法　切入點：自組織映射　出處：《計算機與現(xiàn)代化》2015年05期

【摘要】：自組織映射算法是一種重要的聚類模型,能夠有效提高搜索引擎的精確性。為克服自組織映射網(wǎng)絡(luò)對于初始連接權(quán)值敏感的不足,提出一種改進(jìn)的差分進(jìn)化和SOM相結(jié)合的組合文檔聚類算法IDE-SOM,首先引入一種改進(jìn)的差分進(jìn)化算法對文檔集進(jìn)行一次粗聚類,旨在對SOM網(wǎng)絡(luò)的初始連接權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化,然后將這個連接權(quán)值初始化SOM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行細(xì)聚類。仿真實驗表明,該算法在F-measure、熵等評價指標(biāo)上都獲得了較好的聚類效果。
[Abstract]:Self-organizing mapping algorithm is an important clustering model, which can effectively improve the accuracy of search engines. An improved combined document clustering algorithm IDE-SOM, which combines differential evolution and SOM, is proposed. Firstly, an improved differential evolution algorithm is introduced to perform a rough clustering of document sets in order to optimize the initial join weights of SOM networks. Then, the connection weight is initialized to SOM network for fine clustering. The simulation results show that the algorithm has better clustering effect on F-measurement, entropy and other evaluation indexes.
【作者單位】： 聊城大學(xué)東昌學(xué)院;
【基金】：山東省教育廳科研計劃項目(J13LN75)
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1659511