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摘要:
在过去10多年中,蚁群算法(AC)的研究和应用取得了很大的进展,大量结果证明了算法的有效性和在某些领域的优势.文章从信息粒度的角度出发,解决了传统聚类算法中对样本"抱团"性质的客观描述和分类算法中分类专家主观先验知识之间的不协调性.并将蚁群系统模型引入聚类模型中,提出了一种基于粒度原理的蚁群聚类新方法.仿真结果表明上述方法是可行和有效的.
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文献信息
篇名 基于粒度原理的蚁群聚类算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 信息粒度 聚类 蚁群算法
年,卷(期) 2005,(23) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 162-163,166
页数 3页 分类号 TP312
字数 1661字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2005.23.059
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱树人 长沙理工大学计算机与通信工程学院 12 73 5.0 8.0
2 王艳华 长沙理工大学计算机与通信工程学院 8 70 6.0 8.0
3 匡芳君 长沙理工大学计算机与通信工程学院 3 49 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
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聚类
蚁群算法
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期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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