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题名基于改进微粒群算法的快速山峰聚类法
被引量：1
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作者
沈洪远
彭小奇
王俊年
刘健辰
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机构
中南大学能源与动力工程学院
湖南科技大学信息与电气工程学院
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出处
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2006年第3期333-336,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50374079)
博士点基金资助项目(20030533008)
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文摘
依据样本密度使用高斯函数构造山峰函数时,削去对山峰函数贡献较小的大部分边缘,从而大大减少计算工作量;提出了一种改进的微粒群算法,使之具有多峰函数寻优能力,可以一次求出山峰函数的各个峰值,即基于改进微粒群算法的快速山峰聚类法,给出了算法的原理,步骤,快速山峰函数与常规山峰函数间的误差及计算工作量的比较.仿真结果表明,该算法计算简单快捷,可以一次求出所有的聚类中心,在满足精度要求的情况下,能够减少90%以上的计算工作量,有效地搜寻到数据样本空间的各个聚类中心,从而实现对数据样本的准确聚类.
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关键词
山峰聚类法
优化
微粒群算法
多峰函数寻优
高斯函数
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Keywords
mountain clustering method
optimization
particle swarms optimization
multi-modal function optimization
Gauss function
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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