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免疫进化聚类算法被引量：43: 1; 作者刘静钟伟才 +1 位作者刘芳焦李成《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第z1期1868-1872,共5页; 本文在分析经典聚类算法和基于遗传的聚类算法的优越性与存在不足的基础上 ,提出了一种新的聚类算法———免疫进化聚类算法 .该算法不仅有效地克服了经典聚类算法易陷入局部极小值和对初始化敏感的缺点 ,并且减轻了基于遗传的聚类算法... 展开更多; 关键词聚类分析 FCM 遗传算法免疫进化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

自适应混沌遗传混合算法及其参数敏感性分析被引量：8: 2; 作者陈炳瑞杨成祥 +1 位作者冯夏庭王文杰《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期689-693,共5页; 提出自适应搜索空间的混沌遗传混合算法.该方法不同于一般的混沌遗传混合算法,它在遗传进化的过程中根据群体多样性测度引入混沌算子,并从全局搜索空间以随机概率解析出优秀解域,对个体分两个区域进行混沌扰动:优秀解域细搜索和全局解... 展开更多; 关键词混沌优化遗传算法进化计算随机优化自适应敏感性分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于混沌免疫进化算法的聚类算法分析被引量：7: 3; 作者杨久俊邓辉文滕姿《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第8期154-157,共4页; 结合免疫进化算法和混沌优化算法各自在数据空间搜索的优势,本文提出了一种新的基于混沌免疫进化算法的模糊C-均值聚类算法。该算法实现了从全局到局部的两层领域搜索机制,且仿真结果表明,该算法有效地避免了通常聚类方法易出现的早熟现... 展开更多; 关键词免疫进化算法混沌优化聚类分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于人工免疫的灰度图像多阈值自动分割被引量：10: 4; 作者李彬田联房毛宗源《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第1期106-108,共3页; 为了实现灰度图像的自动分类以及自动分割,提出了一种基于人工免疫及最优分类数的灰度图像多阈值自动分割方法。定义了灰度图像最优分类数目标函数;接着运用人工免疫算法,结合最优分类数函数对灰度图像进行自动分类,并产生最优的多阈值... 展开更多; 关键词聚类分析人工免疫算法图像分割图像分类最优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于混合粒子群优化算法的聚类分析被引量：3: 5; 作者杨久俊邓辉文滕姿《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第22期5820-5823,共4页; 针对模糊C-均值聚类算法易陷入局部最优和算法收敛速度慢等问题,提出了一种新的基于混合粒子群优化的模糊C-均值聚类算法。新算法在基本粒子群优化的模糊C-均值聚类算法的基础上结合了遗传算法的交叉、变异算子及混沌优化算法,并引入逃... 展开更多; 关键词粒子群优化算法遗传算法混沌优化聚类分析逃逸算子; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于群算法的过程参量聚类研究被引量：2: 6; 作者朱燕飞胡夏云唐雄民《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第26期36-38,59,共4页; 针对复杂过程的参量聚类问题,提出一种基于粒子群优化算法的聚类方法,阐述了聚类算法的基本思路。通过对过程煅烧温度和煅烧转速二维数据的聚类仿真研究,证明该算法在类似过程参量聚类中的实用性能。对粒子群优化算法的聚类特性及参数... 展开更多; 关键词聚类分析粒子群优化群算法人工免疫; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进免疫算法的数据聚类策略研究被引量：1: 7; 作者胡伟徐福缘《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第10期3940-3944,共5页; 针对传统聚类算法聚类质量不够理想、自适应性不强和易陷入局部极小值等缺陷,提出一种基于改进免疫算法的数据聚类算法,该算法通过引入生物免疫系统中的精英保留策略和期望繁殖率,使适应度高的个体得到保留,浓度高的个体得到抑制,提高... 展开更多; 关键词聚类免疫算法数据分析混沌优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊聚类含风电接入的配电网无功优化被引量：7: 8; 作者桑丙玉崔红芬 +3 位作者杨波于建成陈光宇刘克天《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第7期1250-1255,共6页; 配电网无功规划优化主要涉及无功补偿设备的选址与定容。采用U/U0指标、电压稳定L指标和电压偏移指标,基于模糊聚类方法来寻找配电网的电压薄弱节点,以此作为无功补偿点。运用场景分析的方法,综合考虑效益-成本比值和L指标,建立含风电... 展开更多; 关键词配电网无功规划优化模糊聚类场景分析免疫猫群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于参数自适应优化聚类的卫星状态异常检测方法被引量：2: 9; 作者赵玉炜苏举《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期927-937,共11页; 对卫星在轨状态进行实时监测和异常检测,有利于保障卫星安全稳定运行。为解决在利用聚类分析检测卫星异常过程中,通过网格搜索选择最佳聚类超参数时精细度差、效率低的问题,本文将聚类超参数选择转化为单目标优化问题,并基于智能优化算... 展开更多; 关键词遥测数据异常检测聚类分析进化算法网格搜索参数自适应优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名免疫进化聚类算法被引量：43: 1; 作者刘静钟伟才刘芳焦李成; 机构西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第z1期1868-1872,共5页; 基金国家"八六三"高技术研究发展计划项目 (No .863 30 6 ZT0 6 1 ); 文摘本文在分析经典聚类算法和基于遗传的聚类算法的优越性与存在不足的基础上 ,提出了一种新的聚类算法———免疫进化聚类算法 .该算法不仅有效地克服了经典聚类算法易陷入局部极小值和对初始化敏感的缺点 ,并且减轻了基于遗传的聚类算法在遗传后期的波动现象 .仿真实验表明 ,该算法的聚类正确率比基于遗传的聚类算法平均高 8～; 关键词聚类分析 FCM 遗传算法免疫进化算法; Keywords clustering analysis FCM genetic algorithm immune evolutionary algorithm(IEA); 分类号 TN957 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自适应混沌遗传混合算法及其参数敏感性分析被引量：8: 2; 作者陈炳瑞杨成祥冯夏庭王文杰; 机构东北大学资源与土木工程学院; 出处《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期689-693,共5页; 基金国家杰出青年科学基金资助项目(50325414) 中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室开放基金资助项目(Z110407); 文摘提出自适应搜索空间的混沌遗传混合算法.该方法不同于一般的混沌遗传混合算法,它在遗传进化的过程中根据群体多样性测度引入混沌算子,并从全局搜索空间以随机概率解析出优秀解域,对个体分两个区域进行混沌扰动:优秀解域细搜索和全局解域大扰动.数值仿真表明该算法既加快了收敛速度又提高了收敛精度,解决了传统遗传算法的早熟问题.; 关键词混沌优化遗传算法进化计算随机优化自适应敏感性分析; Keywords chaos optimization genetic algorithm evolutionary computation stochastic optimization self-adapting sensitivity analysis; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混沌免疫进化算法的聚类算法分析被引量：7: 3; 作者杨久俊邓辉文滕姿; 机构西南大学计算机与信息科学学院西南大学逻辑与智能研究中心; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第8期154-157,共4页; 文摘结合免疫进化算法和混沌优化算法各自在数据空间搜索的优势,本文提出了一种新的基于混沌免疫进化算法的模糊C-均值聚类算法。该算法实现了从全局到局部的两层领域搜索机制,且仿真结果表明,该算法有效地避免了通常聚类方法易出现的早熟现象,同时也具有较快的收敛速度和较高的准确度。; 关键词免疫进化算法混沌优化聚类分析; Keywords immune evolutionary algorithm,chaos optimization,cluster analysis; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] O235 [理学—运筹学与控制论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于人工免疫的灰度图像多阈值自动分割被引量：10: 4; 作者李彬田联房毛宗源; 机构华南理工大学自动化科学与工程学院; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第1期106-108,共3页; 基金广东省科技厅科技攻关基金项目(2005B10201006); 文摘为了实现灰度图像的自动分类以及自动分割,提出了一种基于人工免疫及最优分类数的灰度图像多阈值自动分割方法。定义了灰度图像最优分类数目标函数;接着运用人工免疫算法,结合最优分类数函数对灰度图像进行自动分类,并产生最优的多阈值,从而使得图像的全自动分割成为可能。该人工免疫算法中,抗原是指最优分类数目标函数,而抗体是指最优的多阈值。通过实验证明,分类清晰,效果良好。; 关键词聚类分析人工免疫算法图像分割图像分类最优化; Keywords clustering analysis artificial immune algorithm image segmentation image classification optimization; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混合粒子群优化算法的聚类分析被引量：3: 5; 作者杨久俊邓辉文滕姿; 机构苏州科技学院传媒与视觉艺术学院西南大学计算机与信息科学学院西南大学逻辑与智能研究中心; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第22期5820-5823,共4页; 文摘针对模糊C-均值聚类算法易陷入局部最优和算法收敛速度慢等问题,提出了一种新的基于混合粒子群优化的模糊C-均值聚类算法。新算法在基本粒子群优化的模糊C-均值聚类算法的基础上结合了遗传算法的交叉、变异算子及混沌优化算法,并引入逃逸算子。仿真结果表明,该算法有效地避免了通常聚类方法易出现的早熟现象,同时也具有较快的收敛速度和较高的准确度。; 关键词粒子群优化算法遗传算法混沌优化聚类分析逃逸算子; Keywords particle swarm optimization algorithm genetic algorithm chaos optimization cluster analysis escape operator; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于群算法的过程参量聚类研究被引量：2: 6; 作者朱燕飞胡夏云唐雄民; 机构广东工业大学自动化学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第26期36-38,59,共4页; 基金广东工业大学合生珠江创新项目(No.HSZJ2011015); 文摘针对复杂过程的参量聚类问题,提出一种基于粒子群优化算法的聚类方法,阐述了聚类算法的基本思路。通过对过程煅烧温度和煅烧转速二维数据的聚类仿真研究,证明该算法在类似过程参量聚类中的实用性能。对粒子群优化算法的聚类特性及参数设置进行了详细的分析,并将其与前期人工免疫聚类结果进行对比,提出了算法的改进方案。; 关键词聚类分析粒子群优化群算法人工免疫; Keywords clustering analysis Particle Swarm optimization（PSO） swarm algorithm artificial immune; 分类号 TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进免疫算法的数据聚类策略研究被引量：1: 7; 作者胡伟徐福缘; 机构上海理工大学管理学院绵阳师范学院数学与计算机科学学院; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第10期3940-3944,共5页; 基金国家自然科学基金项目(71171135) 上海市(第三期)重点学科基金项目(S30504); 文摘针对传统聚类算法聚类质量不够理想、自适应性不强和易陷入局部极小值等缺陷,提出一种基于改进免疫算法的数据聚类算法,该算法通过引入生物免疫系统中的精英保留策略和期望繁殖率,使适应度高的个体得到保留,浓度高的个体得到抑制,提高了算法的自适应性和精度,在后期通过利用混沌优化方法,使算法的局部搜索能力得到增强。实验结果表明,该算法比传统的聚类算法具有更好的性能。; 关键词聚类免疫算法数据分析混沌优化; Keywords clustering immune principle data analysis chaos optimization; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊聚类含风电接入的配电网无功优化被引量：7: 8; 作者桑丙玉崔红芬杨波于建成陈光宇刘克天; 机构中国电力科学研究院有限公司国网天津市电力公司南京工程学院电力工程学院; 出处《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第7期1250-1255,共6页; 基金国家电网公司科技项目资助(SGTJDK00DWJS1700034); 文摘配电网无功规划优化主要涉及无功补偿设备的选址与定容。采用U/U0指标、电压稳定L指标和电压偏移指标,基于模糊聚类方法来寻找配电网的电压薄弱节点,以此作为无功补偿点。运用场景分析的方法,综合考虑效益-成本比值和L指标,建立含风电场的无功规划多目标优化模型。基于免疫猫群算法对目标函数进行求解,得到配电网无功补偿的最优规划方案。以IEEE33节点进行算例分析,验证所提方法的可行性和有效性。; 关键词配电网无功规划优化模糊聚类场景分析免疫猫群算法; Keywords Distribution network optimal reactive power planning fuzzy cluster scenario analysis immune cat swarm optimization algorithm; 分类号 TM721 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于参数自适应优化聚类的卫星状态异常检测方法被引量：2: 9; 作者赵玉炜苏举; 机构中国科学院国家空间科学中心中国科学院大学; 出处《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期927-937,共11页; 基金中国科学院空间科学战略性先导科技专项项目资助(XDA15040100)。; 文摘对卫星在轨状态进行实时监测和异常检测,有利于保障卫星安全稳定运行。为解决在利用聚类分析检测卫星异常过程中,通过网格搜索选择最佳聚类超参数时精细度差、效率低的问题,本文将聚类超参数选择转化为单目标优化问题,并基于智能优化算法的启发式搜索能力,提出了超参数自适应优化的聚类算法UMOEAsII_BIRCH。为验证自适应搜索的有效性,在卫星遥测数据集和公开数据集上进行了测试。以网格搜索为基准,分别选取基于划分、基于密度和基于层次的聚类算法,对比自适应搜索和网格搜索两种方式下,异常检测的F1-score和算法执行时间。实验结果表明,自适应搜索克服了网格搜索中精细度与效率的矛盾,不受网格点的限制,异常检测效果优于基准方法,且在算法执行效率上具有显著优势。; 关键词遥测数据异常检测聚类分析进化算法网格搜索参数自适应优化; Keywords Telemetry data Anomaly detection clustering analysis evolutionary algorithm Grid search Parameter adaptive optimization; 分类号 V474 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	免疫进化聚类算法	刘静钟伟才刘芳焦李成	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2001	43	在线阅读下载PDF 职称材料
2	自适应混沌遗传混合算法及其参数敏感性分析	陈炳瑞杨成祥冯夏庭王文杰	《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2006	8	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于混沌免疫进化算法的聚类算法分析	杨久俊邓辉文滕姿	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2008	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于人工免疫的灰度图像多阈值自动分割	李彬田联房毛宗源	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2007	10	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于混合粒子群优化算法的聚类分析	杨久俊邓辉文滕姿	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2008	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于群算法的过程参量聚类研究	朱燕飞胡夏云唐雄民	《计算机工程与应用》 CSCD	2012	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于改进免疫算法的数据聚类策略研究	胡伟徐福缘	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于模糊聚类含风电接入的配电网无功优化	桑丙玉崔红芬杨波于建成陈光宇刘克天	《控制工程》 CSCD 北大核心	2018	7	在线阅读下载PDF 职称材料
9	基于参数自适应优化聚类的卫星状态异常检测方法	赵玉炜苏举	《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料