發(fā)布時(shí)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(lèi)算法　出處：《微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)》2017年02期 　論文類(lèi)型：期刊論文

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

【摘要】：針對(duì)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(lèi)算法.基于全局信息的人工蜂群聚類(lèi)算法通過(guò)加入食物源平均豐富度(richness),利用中間聚類(lèi)效果,更好地更新食物源;并且通過(guò)引入全局最優(yōu)信息,提高跟隨蜂的搜索效率,以獲取聚類(lèi)問(wèn)題的全局最優(yōu)解.同時(shí)在UCI機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)的4個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)來(lái)評(píng)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(shí)驗(yàn)結(jié)果證明提出的基于全局信息的人工蜂群聚類(lèi)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(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(JUSRP51635B)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;TP311.13
【正文快照】： 1引言聚類(lèi)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(lèi)主要是將數(shù)據(jù)對(duì)象調(diào)整到不同的類(lèi)中,使得同一類(lèi)中的數(shù)據(jù)對(duì)象彼此盡可能的相似,不同類(lèi)中的數(shù)據(jù)對(duì)象盡可能的不同.聚類(lèi)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(lèi)分析的[4]

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4 陳德錕,阮備軍,方明倫;基于PDM技術(shù)的企業(yè)全局信息管理的一種體系結(jié)構(gòu)[J];上海大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1999年03期

5 畢于慧;唐守正;王雪峰;;基于改進(jìn)的幾何活動(dòng)輪廓模型的葉片自動(dòng)分割[J];北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2011年01期

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7 紀(jì)華;吳元昊;孫宏海;王延杰;;結(jié)合全局信息的SIFT特征匹配算法[J];光學(xué)精密工程;2009年02期

8 段漢根;汪繼文;;基于圖象結(jié)構(gòu)對(duì)稱性的圖象修復(fù)[J];福建電腦;2007年06期

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2 木遙 加州大學(xué)洛杉磯分校應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)博士;神奇的壓縮感知[N];電腦報(bào);2010年

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本文編號(hào)：1392600