發(fā)布時間：2018-03-27 06:26

  本文選題：人工蜂群算法　切入點：模糊C-均值　出處：《計算機應用研究》2016年05期

【摘要】：傳統(tǒng)的模糊C-均值聚類算法存在對初始聚類中心選擇與噪聲數據敏感,容易使目標函數陷入局部最優(yōu)的問題,以及標準人工蜂群算法局部搜索能力及開發(fā)能力不強的缺點。針對這些問題,引進差分進化的思想改進人工蜂群算法并對跟隨蜂的搜索行為進行更準確的描述,結合模糊C-均值聚類算法具有收斂速度快、易于實現且局部搜索能力較強的優(yōu)點,提出一種基于模糊C-均值的改進人工蜂群聚類算法以提高聚類的性能。實驗結果表明,該算法相對于傳統(tǒng)FCM聚類算法,其準確率和抗噪性有所提高,聚類效果更好。
[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密碼工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61303074,61309013) 河南省科技攻關計劃資助項目(12210231003,13210231002)
【分類號】：TP18;TP311.13

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本文編號：1670398