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摘要:
针对模糊聚类算法不适应复杂环境的问题,提出了一种新的动态进化聚类算法,克服了传统模糊聚类建模算法须事先确定规则数的缺陷.通过改进的遗传策略来优化染色体长度,实现对聚类个数进行全局寻优;利用FCM算法加快聚类中心参数的收敛;并引入免疫系统的记忆功能和疫苗接种机理,使算法能快速稳定地收敛到最优解.利用这种高效的动态聚类算法辨识模糊模型,可同时得到合适的模糊规则数和准确的前提参数,将其应用于控制过程可获得高精度的非线性模糊模型.
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文献信息
篇名 一种新的动态进化聚类算法
来源期刊 广西师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 免疫机制 遗传算法 动态聚类 模糊模型
年,卷(期) 2006,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 103-106
页数 4页 分类号 TP181
字数 542字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-6600.2006.04.026
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 彭玲 中南大学商学院 29 93 5.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
免疫机制
遗传算法
动态聚类
模糊模型
研究起点
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研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
广西师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-6600
45-1067/N
大16开
桂林市育才路15号
48-54
1957
chi
出版文献量(篇)
3550
总下载数(次)
1
相关基金
湖北省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hubei Province
官方网址:http://www.shiyanhospital.com/my/art/viewarticle.asp?id=79
项目类型:重点项目
学科类型:
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