基于动态粒度的并行人工免疫聚类算法

• 作者: 谢克明 郝晓丽
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 动态粒度 人工免疫 聚类 协调度
• 年，卷（期）: 2007,（23）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 194-196
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4898字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.23.067

摘要

从粒度的角度讨论了聚类结果和先验知识的协调度问题,提出了一种基于动态粒度的并行免疫聚类算法.鉴于并行人工免疫系统模型具有并行、随机搜索、反复进化和模式多样性等特点,将其与动态粒度模型相结合,在粒度变化过程中,通过对粒度粗化和细化的调整,选择合适粒度,保证了算法的聚类效率和聚类质量.实验证明,该算法在处理多样本、多属性、多类别问题时,是一种有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢克明	太原理工大学计算机学院	145	1524	18.0	31.0
2	郝晓丽	太原理工大学计算机学院	20	78	6.0	8.0