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融合K-调和均值的混沌粒子群聚类算法

文献类型： 中文期刊

作者： 沈明明 1 ; 毛力 2 ;

作者机构： 1.中国水产科学研究院淡水渔业研究中心农业部淡水鱼类遗传育种和养殖生物学重点开放实验室

2.江南大学信息工程学院

关键词： K-调和均值;混沌粒子群;聚类

期刊名称： 计算机工程与应用

ISSN： 1002-8331

年卷期： 2011 年 47 卷 27 期

页码： 144-146+151

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 针对K-调和均值和混沌粒子群聚类算法的优缺点,提出了一种融合K-调和均值的混沌粒子群聚类算法。首先通过K-调和均值方法把粒子群分成若干个子群体,每个粒子根据其个体极值和所在子种群的全局极值来更新位置。其次,算法中引入变尺度混沌变异,抑制了早熟收敛,提高了计算精度。实验证明,该算法可以有效地避免算法陷入局部最优,在保证收敛速度的同时增强了算法的全局搜索能力,明显改善了聚类效果。

  • 相关文献

[1]融合K-调和均值和模拟退火粒子群的混合聚类算法. 毛力,刘兴阳,沈明明. 2011

[2]融合改进差分进化思想的K-调和均值聚类. 毛力,刘兴阳,沈明明,杨弘. 2013

[3]融合改进差分进化思想的缸调和均值聚类. 毛力,刘兴阳,沈明明,杨弘. 2013

[4]基于改进广义回归神经网络的渔船流量预测. 蒋庆朝,陈孟婕. 2020

[5]基于PC-RELM的养殖水体溶解氧数据流预测模型. 施珮,匡亮,王泉,袁永明. 2023

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