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一种量子行为粒子群优化动态聚类算法
被引量：
4
1
作者
陈伟
陈璟
+1 位作者
孙俊
须文波
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第7期2432-2435,共4页
为了改善量子行为粒子群优化算法的收敛性能,避免粒子早熟问题,提出了一种基于完全学习策略的量子行为粒子群优化算法。由此设计了一种新的数据聚类算法,新的聚类算法通过特殊的粒子编码方式在聚类过程中能够自动确定最佳的聚类数目。...
为了改善量子行为粒子群优化算法的收敛性能,避免粒子早熟问题,提出了一种基于完全学习策略的量子行为粒子群优化算法。由此设计了一种新的数据聚类算法,新的聚类算法通过特殊的粒子编码方式在聚类过程中能够自动确定最佳的聚类数目。在五个测试数据集上与其他两种动态聚类算法进行聚类实验比较,实验结果表明,基于完全学习策略的量子行为粒子群优化动态聚类算法能够获得较好的聚类结果,有着良好的应用前景。
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关键词
粒子群优化
量子行为
完全学习策略
动态聚类
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职称材料
题名
一种量子行为粒子群优化动态聚类算法
被引量：
4
1
作者
陈伟
陈璟
孙俊
须文波
机构
江南大学物联网工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第7期2432-2435,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60703106
60474030)
文摘
为了改善量子行为粒子群优化算法的收敛性能,避免粒子早熟问题,提出了一种基于完全学习策略的量子行为粒子群优化算法。由此设计了一种新的数据聚类算法,新的聚类算法通过特殊的粒子编码方式在聚类过程中能够自动确定最佳的聚类数目。在五个测试数据集上与其他两种动态聚类算法进行聚类实验比较,实验结果表明,基于完全学习策略的量子行为粒子群优化动态聚类算法能够获得较好的聚类结果,有着良好的应用前景。
关键词
粒子群优化
量子行为
完全学习策略
动态聚类
Keywords
particle swarm optimization（PSO）
quantum-behaved
comprehensive learning strategy
dynamic clustering
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
一种量子行为粒子群优化动态聚类算法
陈伟
陈璟
孙俊
须文波
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011
4
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