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基于模拟退火遗传算法的聚类分析 被引量:15
1
作者 武兆慧 张桂娟 刘希玉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2005年第12期24-26,共3页
将模拟退火遗传算法用于聚类分析,通过对聚类中心进行编码,定义适应度函数,选择、交叉、变异操作以及模拟退火算法的运用,给出了一种新的基于模拟退火遗传算法的聚类算法,实验结果显示该方法优于基本的遗传算法。
关键词 遗传算法 模拟退火算法 模拟退火遗传算法
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一种基于模拟退火和遗传算法的模糊聚类方法 被引量:11
2
作者 白莉媛 胡声艳 刘素华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第9期56-58,共3页
首先,对模糊C-均值聚类算法做了简要分析和评论,根据其特点,提出了一种基于模拟退火和遗传算法的聚类分析方法,算法中采用了适合于模糊聚类的树型编码方案。实验表明,该算法可克服系统对数据集及初始聚类中心的敏感性,避免陷入局部极小... 首先,对模糊C-均值聚类算法做了简要分析和评论,根据其特点,提出了一种基于模拟退火和遗传算法的聚类分析方法,算法中采用了适合于模糊聚类的树型编码方案。实验表明,该算法可克服系统对数据集及初始聚类中心的敏感性,避免陷入局部极小,在模式识别、数据挖掘等领域有着广泛的应用前景。 展开更多
关键词 模糊 遗传算法 模拟退火算法 树型编码
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融合模拟退火的遗传算法在文档聚类中的应用 被引量:2
3
作者 白曦 吕晓枫 孙吉贵 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第23期144-148,共5页
为了准确高效地对网上获取的文档进行聚类,在布尔逻辑模型的基础上提出了一种改进的最优相似度搜索方法。该方法将模拟退火的思想融入到遗传算法当中,通过“撒种”操作将模拟退火算法的局部搜索能力以及遗传算法的全局搜索能力结合起来... 为了准确高效地对网上获取的文档进行聚类,在布尔逻辑模型的基础上提出了一种改进的最优相似度搜索方法。该方法将模拟退火的思想融入到遗传算法当中,通过“撒种”操作将模拟退火算法的局部搜索能力以及遗传算法的全局搜索能力结合起来。实验表明,使用该混合算法对文档进行聚类,不仅搜索效率得到了提高,而且准确度优于使用传统的遗传算法。 展开更多
关键词 布尔模型 向量空间模型 文档 遗传算法 模拟退火
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基于相似性和距离及遗传模拟退火的自适应聚类算法 被引量:4
4
作者 张松兰 田丽 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2018年第1期103-106,112,共5页
针对模糊C-均值(FCM)算法中聚类数目的确定问题,提出了基于样本间相似度量和距离的算法,该算法可有效缩短聚类数搜索的范围,减少计算工作量。对于模糊C-均值算法聚类中心初始值随机选择易陷入局部极小值问题,采用遗传模拟退火算法优化FC... 针对模糊C-均值(FCM)算法中聚类数目的确定问题,提出了基于样本间相似度量和距离的算法,该算法可有效缩短聚类数搜索的范围,减少计算工作量。对于模糊C-均值算法聚类中心初始值随机选择易陷入局部极小值问题,采用遗传模拟退火算法优化FCM的聚类中心,以人工数据集和标准数据集验证了遗传模拟退火算法具有较强的全局收敛性能,有效提高了聚类效果。 展开更多
关键词 模糊C-均值 遗传算法 模拟退火算法
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模拟退火与模糊C-均值聚类相结合的图像分割算法 被引量:17
5
作者 刘晓龙 张佑生 谢颖 《工程图学学报》 CSCD 北大核心 2007年第1期89-93,共5页
模糊C-均值(FCM)聚类算法是一种结合无监督聚类和模糊集合概念的图像分割技术,比较有效,但存在着受初始聚类中心和隶属度矩阵影响,可能收敛到局部极小的缺点。将模拟退火算法(SA)与模糊C-均值聚类算法相结合,在合理选择冷却进度表的基础... 模糊C-均值(FCM)聚类算法是一种结合无监督聚类和模糊集合概念的图像分割技术,比较有效,但存在着受初始聚类中心和隶属度矩阵影响,可能收敛到局部极小的缺点。将模拟退火算法(SA)与模糊C-均值聚类算法相结合,在合理选择冷却进度表的基础上,依据模糊C-均值聚类算法建立模拟退火算法的目标函数,实现了基于模拟退火的模糊C-均值聚类图像分割算法。实验表明,该方法具有搜索全局最优解的能力,因而可得到很好的图像分割结果。 展开更多
关键词 计算机应用 图像分割 模糊C-均值算法 模拟退火算法
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一种快速的模拟退火算法及其在数据聚类中的应用 被引量:16
6
作者 张蓉 彭宏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第15期85-87,共3页
文中把求解数据聚类问题转换为一个图形分割最优问题,提出一种快速的模拟退火算法。实验结果证明,快速模拟退火算法退火时间短,收敛速度快,把它应用于数据聚类中,可以获得较好的聚类结果。
关键词 数据 图形分割 模拟退火算法 数据挖掘 数据库
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基于模拟退火的最大似然聚类图像分割算法 被引量:14
7
作者 张引 潘云鹤 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第2期212-218,共7页
图像分割可视为两类模式分类问题 .将最大似然聚类方法应用于图像分割 ,并采用模拟退火技术求解最大似然聚类 ,解决了用迭代方法求解最大似然聚类只能得到局部最优解的问题 .获得的图像分割效果优于迭代方法和著名的 Otsu方法 ,且分类... 图像分割可视为两类模式分类问题 .将最大似然聚类方法应用于图像分割 ,并采用模拟退火技术求解最大似然聚类 ,解决了用迭代方法求解最大似然聚类只能得到局部最优解的问题 .获得的图像分割效果优于迭代方法和著名的 Otsu方法 ,且分类误差小于迭代方法 . 展开更多
关键词 模拟退火 最大似然 图像分割 算法 计算机视觉
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聚类问题的自适应杂交差分演化模拟退火算法 被引量:4
8
作者 苏清华 胡中波 熊一能 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第23期41-43,78,共4页
针对K-均值聚类算法对初始值敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一个基于自适应杂交差分演化模拟退火的K-均值聚类算法。该算法以差分演化算法为基础,通过模拟退火算法的更新策略来增强全局搜索能力,并运用自适应技术来选择学习策略、... 针对K-均值聚类算法对初始值敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一个基于自适应杂交差分演化模拟退火的K-均值聚类算法。该算法以差分演化算法为基础,通过模拟退火算法的更新策略来增强全局搜索能力,并运用自适应技术来选择学习策略、确定算法的关键参数。实验结果表明,该算法能较好地克服传统K-均值聚类算法的缺点,具有较好的全局收敛能力,且算法稳定性强、收敛速度快,将新算法与传统的K-均值聚类算法以及最近提出的几个同类聚类算法进行了比较。 展开更多
关键词 分析 差分演化算法 模拟退火算法 自适应技术 K-均值算法
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模拟退火聚类算法在结构面产状分组中的应用 被引量:8
9
作者 王述红 朱宝强 王鹏宇 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1328-1333,共6页
鉴于以往的结构面产状分组方法常存在算法复杂、聚类精度差及分组效率低的不足,提出了一种新型的融合模拟退火算法及K-means聚类(SAK)的结构面分组算法,该算法简单易实现.利用模拟退火算法的退火原理,对K-means算法聚类的结构面分组结... 鉴于以往的结构面产状分组方法常存在算法复杂、聚类精度差及分组效率低的不足,提出了一种新型的融合模拟退火算法及K-means聚类(SAK)的结构面分组算法,该算法简单易实现.利用模拟退火算法的退火原理,对K-means算法聚类的结构面分组结果进行优化,以期克服K-means算法易受初始聚类中心影响的缺陷.计算机模拟生成的结构面数据的分析表明,所提方法相较于传统K-means算法具有明显优势.将该方法应用于重庆市三环高速公路兴隆隧道实测结构面的分组中,并与已有方法进行对比.结果表明:该方法不仅聚类精度高,而且迭代速度也较快,具有较强的工程实用性. 展开更多
关键词 岩体 结构面产状 优势分组 模拟退火算法 K-MEANS
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基于模拟退火与贪心策略的平衡聚类算法 被引量:2
10
作者 唐海波 林煜明 +1 位作者 李优 蔡国永 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第11期3132-3138,共7页
针对现实应用通常要求聚类的结果相对平衡的问题,提出了一种基于模拟退火与贪心策略的平衡聚类算法(BCSG),该算法包括基于模拟退火的初始点选择算法(SACI)与基于贪心策略的平衡聚类算法(BCGS)2个步骤,以提高平衡聚类算法的聚类效果与时... 针对现实应用通常要求聚类的结果相对平衡的问题,提出了一种基于模拟退火与贪心策略的平衡聚类算法(BCSG),该算法包括基于模拟退火的初始点选择算法(SACI)与基于贪心策略的平衡聚类算法(BCGS)2个步骤,以提高平衡聚类算法的聚类效果与时间性能。首先基于模拟退火在数据集中快速定位出K个合适的数据点作为平衡聚类初始点,然后每个中心点分阶段贪婪地将距离其最近的数据点加入簇中直至达到簇规模上限。在6个UCI真实数据集与2个公开图像数据集上进行的聚类对比实验结果表明:在簇数目较大时相比Fuzzy C-Means聚类结果平衡度最高提升了50%以上;聚类结果的准确率相比Balanced K-Means、BCLS两个表现较好的算法平均提高了8个百分点;算法时间复杂度也更低,在较大规模的数据集上运行时间比Balanced K-Means最高减少了近40%。实验结果表明BCSG具有更佳的聚类效果和时间性能。 展开更多
关键词 平衡 贪心算法 模拟退火 近似算法 数据挖掘
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一种基于快速分解模拟退火算法的数据聚类算法 被引量:3
11
作者 张蓉 彭宏 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第8期88-89,110,共3页
把求解数据聚类问题转换为一个图形分割寻优问题,提出一种基于快速分解模拟退火算法的数据聚类算法。实验结果证明,快速分解模拟退火算法退火时间短,收敛速度快,磁盘开销小,把它应用于数据聚类中,可以获得较好的聚类结果。
关键词 快速分解模拟退火算法 数据算法 数据库 数据挖掘
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模拟退火算法优化聚类头节点的MANET服务质量改进 被引量:1
12
作者 鲜敏 郑翔 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第4期326-329,共4页
针对移动自组织网络中移动节点和聚类头节点的通信负载问题,提出一种基于模拟退火算法优化聚类头节点的移动Ad hoc网络服务质量改进算法。首先,通过对移动Ad hoc网络聚类中存在的通信负载等问题的分析给出多目标优化问题;然后,利用模拟... 针对移动自组织网络中移动节点和聚类头节点的通信负载问题,提出一种基于模拟退火算法优化聚类头节点的移动Ad hoc网络服务质量改进算法。首先,通过对移动Ad hoc网络聚类中存在的通信负载等问题的分析给出多目标优化问题;然后,利用模拟退火算法随机生成一个聚类头节点的有序列表;最后,结合主导解与概率决策思想解决目标优化问题,从而有效地平衡网络通信负载、功耗、聚类头节点生命周期及节点度。在移动Ad hoc网络上的仿真实验验证了所提算法的有效性及可靠性。实验结果表明,所提算法在不同类型的随机场景中均取得了非常好的平衡聚类效果,相比其他几种较为先进的算法,具有更好的网络服务质量。 展开更多
关键词 模拟退火算法 头节点 移动自组织网络 通信负载 服务质量
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基于聚类-Floyd-遗传算法的“车辆+无人机”城市物流配送路径优化 被引量:8
13
作者 李楠 辛春阳 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第21期9186-9193,共8页
为了提高城市环境下物流配送效率,以配送时间和配送成本为优化目标,建立“车辆+无人机”路径优化数学模型,提出一种基于聚类-Floyd-遗传算法的三阶算法。实验结果表明,该算法通过多阶数据处理,可有效降低运算量,克服了遗传算法收敛速度... 为了提高城市环境下物流配送效率,以配送时间和配送成本为优化目标,建立“车辆+无人机”路径优化数学模型,提出一种基于聚类-Floyd-遗传算法的三阶算法。实验结果表明,该算法通过多阶数据处理,可有效降低运算量,克服了遗传算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题。对无人机容量进行灵敏度分析表明,无人机的配送能力随载重量增大而显著提升,载重量和最大航程同步提升能更好地发挥无人机的配送能力。和单纯车辆配送的方式相比,“车辆+无人机”配送模式总配送成本降低36.1%,总配送时间减少34.5%。证明了该算法在城市物流配送方面具有一定实用价值。 展开更多
关键词 车辆+无人机 算法 FLOYD算法 遗传算法 路径优化
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基于模拟退火算法的传感器网络聚类方案 被引量:2
14
作者 胡荣 杨春 +1 位作者 何军 李奇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第2期299-302,共4页
针对传感器网络聚类间能耗负载不均衡而引发的"能量热点"问题,提出一种在节点随机分布情况下构建能量负载均衡的聚类方法。网络中高于平均能量的节点率先成为候选首领,候选首领根据剩余能量、节点连通度以及当选首领的总时间... 针对传感器网络聚类间能耗负载不均衡而引发的"能量热点"问题,提出一种在节点随机分布情况下构建能量负载均衡的聚类方法。网络中高于平均能量的节点率先成为候选首领,候选首领根据剩余能量、节点连通度以及当选首领的总时间来竞争聚首,普通节点首先依据信号强弱选择加入聚类,然后借鉴模拟退火算法动态调整所拥有的成员节点,直到所有聚类的能耗状态趋近均衡。仿真表明,与基于均匀分布假设的聚类方案相比,新方案具有能耗负载更均衡的聚类和更长的生命周期。 展开更多
关键词 无线传感器网络 模拟退火算法 能耗均衡
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MSHC:一种多阶段超图聚类算法
15
作者 张春英 王静 +2 位作者 刘璐 兰思武 张庆达 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2025年第1期68-76,共9页
超图作为普通图的高维推广,能够更加灵活地反映节点间的高阶复杂关系.超图聚类旨在发现超图结构中复杂的高阶关联关系.针对目前超图聚类结果不稳定、容易陷入局部最优等问题,结合超图划分思想,提出一种多阶段超图聚类(multi-stage hyper... 超图作为普通图的高维推广,能够更加灵活地反映节点间的高阶复杂关系.超图聚类旨在发现超图结构中复杂的高阶关联关系.针对目前超图聚类结果不稳定、容易陷入局部最优等问题,结合超图划分思想,提出一种多阶段超图聚类(multi-stage hypergraph clustering,MSHC)算法,该算法将超图聚类过程分为超图约简、超图初始聚类以及优化迁移3个阶段.在超图约简阶段,提出一种不改变超图结构的快速约简方法,降低了后续算法的复杂度;提出基于集对分析理论的超图节点间相似性度量方法,并采用层次聚类方法对超图进行初始聚类,采用4种不同的类簇合并计算方法,增加聚类方案的多样性;将遗传算法应用于优化超图聚类方案的研究中,以此获得最优超图聚类方案.在3个不同规模的数据集上与4个经典的超图聚类方法进行对比实验,结果表明,MSHC算法在Songs_genres数据集和Papers_keywords数据集上超图模块度指数分别提高了0.0797和0.0777,在Movies_genres数据集上仅降低0.0060. 展开更多
关键词 数据处理 超图 遗传算法 集对分析理论 超图约简 多阶段 超图模块度
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一种基于逆模拟退火和高斯混合模型的半监督聚类算法 被引量:3
16
作者 王垚 柴变芳 +1 位作者 李文斌 吕峰 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期67-73,共7页
基于节点标记的半监督高斯混合模型(Semi-supervised Gaussian Mixture Model,SGMM)可利用少量标记样本提高模型参数估计的准确率,但参数估计算法(SGMM Expectation Maximization,SGMM-EM)的准确率和收敛速度受高斯分布之间的重叠度和... 基于节点标记的半监督高斯混合模型(Semi-supervised Gaussian Mixture Model,SGMM)可利用少量标记样本提高模型参数估计的准确率,但参数估计算法(SGMM Expectation Maximization,SGMM-EM)的准确率和收敛速度受高斯分布之间的重叠度和混和系数差异度影响.为提高SGMM模型参数估计的准确率和收敛速度,将逆模拟退火框架与SGMM模型的EM算法相结合,提出一种基于逆模拟退火框架的半监督高斯混合模型聚类算法(Anti-annealing SGMM-EM,ASGMM-EM).该算法逆温度参数从一个较小且大于0的值逐渐增加到大于1的上界,再逐渐降回1.在每个逆温度参数下执行半监督聚类算法SGMM-EM并迭代至收敛.人工数据和真实数据上实验表明提出的算法ASGMM-EM优于仅用半监督技术或逆模拟退火技术的基于高斯混合模型的EM算法. 展开更多
关键词 高斯混合模型 期望最大化算法 模拟退火 半监督
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基于改进遗传模拟退火K-means的心电波形的分类研究 被引量:10
17
作者 何云斌 张晓瑞 +1 位作者 万静 李松 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第11期3328-3332,共5页
针对心电图自动诊断困难这一问题,提出了一种新的聚类算法:基于均方差属性加权的遗传模拟退火K-means改进聚类算法,用于改进心电图(ECG)信号的自动识别技术。利用小波变换的多分辨率和抗干扰能力好的特点,检测QRS波、P波、T波,提高了特... 针对心电图自动诊断困难这一问题,提出了一种新的聚类算法:基于均方差属性加权的遗传模拟退火K-means改进聚类算法,用于改进心电图(ECG)信号的自动识别技术。利用小波变换的多分辨率和抗干扰能力好的特点,检测QRS波、P波、T波,提高了特征检测的准确性;利用聚类分析具有较好的鲁棒性和适合于大数据量分析的特点,对心电信号进行波形分类。采用MIT-BIH标准心电数据库中的部分数据对识别结果进行判断,改进后的K-means聚类算法的准确率高于传统的K-means聚类算法,实验表明该算法对心电信号可以进行有效分类。 展开更多
关键词 心电图信号 特征提取 K-MEANS 遗传算法 模拟退火 属性权重 均方差 小波变换
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基于Spark的并行k均值聚类模拟退火算法求解MMTSP 被引量:1
18
作者 孙鉴 李昊 +3 位作者 刘凇佐 刘品 陈攀 雷冰冰 《电子测量技术》 北大核心 2022年第20期53-60,共8页
多起点闭回路多旅行商问题是旅行商问题的扩展。针对这个问题文中提出了一种基于Spark框架的并行k均值聚类模拟退火算法。该算法首先采用k均值聚类算法将所有城市分类,然后对应每个类建立一个旅行商问题,并通过一种改进的模拟退火算法... 多起点闭回路多旅行商问题是旅行商问题的扩展。针对这个问题文中提出了一种基于Spark框架的并行k均值聚类模拟退火算法。该算法首先采用k均值聚类算法将所有城市分类,然后对应每个类建立一个旅行商问题,并通过一种改进的模拟退火算法对旅行商问题求解,MMTSP的解由这些类的最短路径之和计算得出。所提算法采用先聚类再执行模拟退火算法的求解策略可以极大的缩减模拟退火的搜索空间,并且由于Spark框架可以将聚类算法分好的若干类并行求解,从而更快的得到MMTSP问题的最优解。选取TSPLIB数据库中若干测试实例进行仿真实验,对求解精度和运行时间两个方面进行测试,与其他几种相关算法进行对比实验。实验结果表明,与目前FCMPGA、IPGA、IWO等算法相比,求解精度提高了5%~40%,求解效率上对比其他算法提升1~5倍,尤其在K值较大时表现更优。 展开更多
关键词 多旅行商问题 旅行商问题 K均值 模拟退火算法
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基于遗传粒子群动态聚类算法的物流柔性分拣系统品规分配
19
作者 杜佳奇 杨旭东 +2 位作者 孙栋 张磊 王晋冰 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第5期126-134,共9页
目的针对目前烟草物流配送中心条烟分拣量大,不同条烟品规的分配对订单的总处理时间影响较大的问题,研究平衡各个分拣区品规的分配,提高分拣效率。方法建立以各分区品规相似系数和最小为目标函数的数学模型,并采用改进的遗传粒子群动态... 目的针对目前烟草物流配送中心条烟分拣量大,不同条烟品规的分配对订单的总处理时间影响较大的问题,研究平衡各个分拣区品规的分配,提高分拣效率。方法建立以各分区品规相似系数和最小为目标函数的数学模型,并采用改进的遗传粒子群动态聚类(GAPSO-K)算法进行求解。首先,结合各品规分拣量对品规相似系数进行改进,并将其作为适应度函数;然后在粒子群算法中对惯性权重因子进行改进,使其值可以进行自适应改变;最后,在粒子群动态聚类算法中引入遗传算法中的交叉变异扩大解的搜索范围,基于Matlab对文中的其他算法进行求解对比,求得结果在EM-plant中进行仿真验证。结果结合某烟草物流配送中心数据仿真验证,利用GAPSO-K算法处理订单的时间为234.5 s,较传统时间大幅度较少,有效提升了柔性物流分拣效率。结论采用该算法可充分发挥2种算法的优良性,具有更好的收敛性及寻优性,为柔性物流品规分配提供了新思路。 展开更多
关键词 品规分配 品规相似系数 惯性权重因子 遗传粒子群动态算法
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一种基于遗传模拟退火算法的航迹优化方法 被引量:3
20
作者 杨晓龙 曲东才 《四川兵工学报》 CAS 2013年第12期66-70,共5页
航路规划是飞机地形回避系统的一个关键环节,是完成低空飞行任务的基础;针对飞机地形回避过程的航路规划技术进行了研究,利用k均值算法对地形采样点进行聚类,建立地形障碍空间模型,运用狄克斯特拉算法进行初始航迹规划,然后利用遗传模... 航路规划是飞机地形回避系统的一个关键环节,是完成低空飞行任务的基础;针对飞机地形回避过程的航路规划技术进行了研究,利用k均值算法对地形采样点进行聚类,建立地形障碍空间模型,运用狄克斯特拉算法进行初始航迹规划,然后利用遗传模拟退火算法对航迹进行优化,缩短整个航线的航程;通过仿真验证了方案的可行性和合理性。 展开更多
关键词 地形回避 K均值 狄克斯特拉算法 遗传模拟退火算法
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