一种新的动态进化聚类算法

• 作者: 彭玲
• 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）
• 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

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.

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