發(fā)布時間：2018-01-07 12:39

  本文關(guān)鍵詞：基于全局信息的人工蜂群聚類算法　出處：《微電子學(xué)與計算機(jī)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 人工蜂群算法 聚類 群體智能 搜索策略 全局信息

【摘要】：針對人工蜂群算法易陷入局部最優(yōu)和收斂速度慢的不足,提出了一種基于全局信息的人工蜂群聚類算法.基于全局信息的人工蜂群聚類算法通過加入食物源平均豐富度(richness),利用中間聚類效果,更好地更新食物源;并且通過引入全局最優(yōu)信息,提高跟隨蜂的搜索效率,以獲取聚類問題的全局最優(yōu)解.同時在UCI機(jī)器學(xué)習(xí)庫的4個標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了大量的實驗來評估算法的性能.并將該算法和基本人工蜂群算法、粒子群算法和Kmeans算法進(jìn)行比較.實驗結(jié)果證明提出的基于全局信息的人工蜂群聚類算法具有更好的性能.
[Abstract]:In this paper , an artificial swarm algorithm based on global information is proposed for artificial swarm algorithm which is easy to fall into local optimal and slow convergence speed . Based on the global information , an artificial swarm algorithm based on global information is proposed to better update food source .

【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;
【基金】：教育部中央高校自主科研計劃重點項目(JUSRP51635B)
【分類號】：TP18;TP311.13
【正文快照】： 1引言聚類算法在信息檢索、圖像分析[1]、數(shù)據(jù)挖掘[2]等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用.聚類主要是將數(shù)據(jù)對象調(diào)整到不同的類中,使得同一類中的數(shù)據(jù)對象彼此盡可能的相似,不同類中的數(shù)據(jù)對象盡可能的不同.聚類分析方法主要有劃分方法和層次方法[3]等.劃分方法被認(rèn)為是比較適合聚類分析的[4]

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本文編號：1392600