本文選題：人工蜂群算法　切入點(diǎn)：模糊C-均值　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2016年05期

【摘要】：傳統(tǒng)的模糊C-均值聚類(lèi)算法存在對(duì)初始聚類(lèi)中心選擇與噪聲數(shù)據(jù)敏感,容易使目標(biāo)函數(shù)陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題,以及標(biāo)準(zhǔn)人工蜂群算法局部搜索能力及開(kāi)發(fā)能力不強(qiáng)的缺點(diǎn)。針對(duì)這些問(wèn)題,引進(jìn)差分進(jìn)化的思想改進(jìn)人工蜂群算法并對(duì)跟隨蜂的搜索行為進(jìn)行更準(zhǔn)確的描述,結(jié)合模糊C-均值聚類(lèi)算法具有收斂速度快、易于實(shí)現(xiàn)且局部搜索能力較強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),提出一種基于模糊C-均值的改進(jìn)人工蜂群聚類(lèi)算法以提高聚類(lèi)的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法相對(duì)于傳統(tǒng)FCM聚類(lèi)算法,其準(zhǔn)確率和抗噪性有所提高,聚類(lèi)效果更好。
[Abstract]:The traditional fuzzy C-means clustering algorithm is sensitive to the initial clustering center selection and noise data, which makes the objective function fall into local optimum easily. In order to solve these problems, the idea of differential evolution is introduced to improve the artificial bee colony algorithm and to describe the search behavior of the bee more accurately. Combined with the advantages of fast convergence, easy implementation and strong local search ability of fuzzy C-means clustering algorithm, an improved artificial swarm clustering algorithm based on fuzzy C-means is proposed to improve the clustering performance. Compared with the traditional FCM clustering algorithm, the accuracy and anti-noise of the algorithm are improved, and the clustering effect is better.
【作者單位】： 解放軍信息工程大學(xué)密碼工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61303074,61309013) 河南省科技攻關(guān)計(jì)劃資助項(xiàng)目(12210231003,13210231002)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;TP311.13

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本文編號(hào)：1670398