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摘要:
为自主地对2D激光雷达感知的环境进行特征提取,提出一种改进的遗传聚类算法.首先将测距数据的空间近邻信息和模糊聚类相结合,提出一种加权的模糊聚类算法进行特征提取.针对聚类数目难以事先获得的问题,利用多种有效性索引对不同聚类算法的有效性进行计算评估,选取一种适合于测距数据有效性分析的索引函数作为遗传算法的适应度函数.同时,为解决聚类中局部最优问题,通过增加群体多样性,改进竞争择优的遗传算子来改进算法,以便提高局部搜索能力,加快收敛速度.通过相关算法的性能比较,本文方法的有效性得以验证.
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文献信息
篇名 一种用于激光雷达特征提取的改进遗传聚类算法
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 激光雷达 特征提取 聚类 遗传算法
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目 研究与应用
研究方向 页码范围 535-540
页数 6页 分类号 TP181
字数 4611字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6059.2008.04.017
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 于金霞 河南理工大学计算机科学与技术学院 59 584 14.0 21.0
3 段琢华 韶关学院计算机科学系 28 288 9.0 16.0
9 蔡自兴 韶关学院计算机科学系 1 4 1.0 1.0
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2020(2)
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研究主题发展历程
节点文献
激光雷达
特征提取
聚类
遗传算法
研究起点
研究来源
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
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
8
总被引数(次)
30919
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导