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一种时间序列数据的动态密度聚类算法
被引量：
7
1
作者
陈皓
冀敏杰
+1 位作者
郭紫园
夏雨
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期1304-1314,共11页
传统的聚类算法多是针对某个时间片上的静态数据集合进行的聚类分析,但事实上大部分数据存在时间序列上的连续动态演变过程.本文对时间序列数据及其类结构的演变过程进行了分析,发现在一定条件下相邻时间片间的数据集间存在较强的关联性...
传统的聚类算法多是针对某个时间片上的静态数据集合进行的聚类分析,但事实上大部分数据存在时间序列上的连续动态演变过程.本文对时间序列数据及其类结构的演变过程进行了分析,发现在一定条件下相邻时间片间的数据集间存在较强的关联性,并且类簇结构间则存在一定的继承性.故本文得出新的思想,在前一时间片聚类结果的基础上,通过对部分变化数据的计算和类簇结构的局部调整就有望获得对后一时间片上数据进行完全聚类相同的效果,且运算量会显著下降.基于此思想提出了一种时间序列数据的动态密度聚类算法(DDCA/TSD).仿真实验中使用6种数据集对所提出算法进行了实验验证.结果显示DDCA/TSD在保证聚类准确性的基础上相对传统聚类算法有明显的时间效率提升,并能更有效地发现数据点的属性变化及类簇结构的演变过程.
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关键词
时间序列数据
数据关联性
动态密度聚类
类继承性
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职称材料
基于混合搜索的多种群人工蜂群算法
被引量：
4
2
作者
陈皓
张洁
+3 位作者
杨清萍
董娅娅
肖利雪
冀敏杰
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第10期2773-2779,2786,共8页
针对经典人工蜂群(ABC)算法搜索策略存在搜索机制单一、群体全局搜索与局部搜索运算耦合性较高的问题,提出一种基于混合搜索的多种群人工蜂群(MPABC)算法。首先,将种群按照适应度值进行排序,得到一个有序队列,进而将其划分为随机子群、...
针对经典人工蜂群(ABC)算法搜索策略存在搜索机制单一、群体全局搜索与局部搜索运算耦合性较高的问题,提出一种基于混合搜索的多种群人工蜂群(MPABC)算法。首先,将种群按照适应度值进行排序,得到一个有序队列,进而将其划分为随机子群、核心子群和平衡子群三类有序子群;其次,针对不同子群结合相应的个体选择机制与搜索策略,构建出不同的差异向量;最后,在群体的搜索过程中,通过三类子群实现对具有不同适应度函数值个体的有效控制,来增强群体全局搜索和局部搜索的平衡能力。通过对16个标准测试函数进行仿真实验并与具有可变搜索策略的人工蜂群(ABCVSS)算法、基于选择概率的改进人工蜂群(MABC)算法、基于粒子群策略的多精英人工蜂群(PS-MEABC)算法、基于符号函数的多搜索策略人工蜂群(MSSABC)算法和优化高维复杂函数的改进人工蜂群(IABC)算法共五种典型的蜂群算法进行了对比,实验结果显示MPABC具有较好的优化效果;与ABC算法相比,MPABC在求解高维(100维)复杂问题上的收敛速度提高了约23%,且求解精度更优。
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关键词
人工蜂群算法
个体选择机制
差分搜索
群体分类控制策略
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职称材料
题名
一种时间序列数据的动态密度聚类算法
被引量：
7
1
作者
陈皓
冀敏杰
郭紫园
夏雨
机构
西安邮电大学计算机学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期1304-1314,共11页
基金
国家自然科学基金项目(61876138,61203311,61105064)
陕西省教育厅自然科学专项(17JK0701)
+1 种基金
陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室开放课题基金项目(XUPT–KLND(201804))
西安邮电大学创新基金项目(103–602080016)资助~~
文摘
传统的聚类算法多是针对某个时间片上的静态数据集合进行的聚类分析,但事实上大部分数据存在时间序列上的连续动态演变过程.本文对时间序列数据及其类结构的演变过程进行了分析,发现在一定条件下相邻时间片间的数据集间存在较强的关联性,并且类簇结构间则存在一定的继承性.故本文得出新的思想,在前一时间片聚类结果的基础上,通过对部分变化数据的计算和类簇结构的局部调整就有望获得对后一时间片上数据进行完全聚类相同的效果,且运算量会显著下降.基于此思想提出了一种时间序列数据的动态密度聚类算法(DDCA/TSD).仿真实验中使用6种数据集对所提出算法进行了实验验证.结果显示DDCA/TSD在保证聚类准确性的基础上相对传统聚类算法有明显的时间效率提升,并能更有效地发现数据点的属性变化及类簇结构的演变过程.
关键词
时间序列数据
数据关联性
动态密度聚类
类继承性
Keywords
time series data
data correlation
dynamic density clustering
cluster succession
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
基于混合搜索的多种群人工蜂群算法
被引量：
4
2
作者
陈皓
张洁
杨清萍
董娅娅
肖利雪
冀敏杰
机构
西安邮电大学计算机学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第10期2773-2779,2786,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61203311
61105064)
西安邮电大学创新基金资助项目(114-602080126)~~
文摘
针对经典人工蜂群(ABC)算法搜索策略存在搜索机制单一、群体全局搜索与局部搜索运算耦合性较高的问题,提出一种基于混合搜索的多种群人工蜂群(MPABC)算法。首先,将种群按照适应度值进行排序,得到一个有序队列,进而将其划分为随机子群、核心子群和平衡子群三类有序子群;其次,针对不同子群结合相应的个体选择机制与搜索策略,构建出不同的差异向量;最后,在群体的搜索过程中,通过三类子群实现对具有不同适应度函数值个体的有效控制,来增强群体全局搜索和局部搜索的平衡能力。通过对16个标准测试函数进行仿真实验并与具有可变搜索策略的人工蜂群(ABCVSS)算法、基于选择概率的改进人工蜂群(MABC)算法、基于粒子群策略的多精英人工蜂群(PS-MEABC)算法、基于符号函数的多搜索策略人工蜂群(MSSABC)算法和优化高维复杂函数的改进人工蜂群(IABC)算法共五种典型的蜂群算法进行了对比,实验结果显示MPABC具有较好的优化效果;与ABC算法相比,MPABC在求解高维(100维)复杂问题上的收敛速度提高了约23%,且求解精度更优。
关键词
人工蜂群算法
个体选择机制
差分搜索
群体分类控制策略
Keywords
Artificial Bee Colony （ABC） algorithm
individual selection mechanism
differential search
groupclassification control strategy
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种时间序列数据的动态密度聚类算法
陈皓
冀敏杰
郭紫园
夏雨
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于混合搜索的多种群人工蜂群算法
陈皓
张洁
杨清萍
董娅娅
肖利雪
冀敏杰
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017
4
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引证文献
统计分析
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