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摘要:
针对模糊C-均值(FCM)聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点,提出了一种基于模拟退火粒子群优化的模糊聚类算法.该算法利用粒子群强大的全局寻优能力和模拟退火算法跳出局部极值的能力,克服了模糊C-均值聚类算法的不足.实验表明,该算法有很好的全局收敛性,能够较快地收敛到最优解.
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文献信息
篇名 基于模拟退火粒子群算法的FCM聚类方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 聚类分析 模拟退火算法 粒子群优化算法 模糊C-均值算法 全局优化
年,卷(期) 2008,(30) 所属期刊栏目 数据库、信号与信息处理
研究方向 页码范围 170-172
页数 3页 分类号 TP301
字数 3405字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.30.052
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 刘希玉 山东师范大学管理与经济学院 233 2140 21.0 36.0
2 庄波 滨州学院计算机科学技术系 18 73 5.0 7.0
3 李丽丽 山东师范大学信息科学与工程学院 4 35 4.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
聚类分析
模拟退火算法
粒子群优化算法
模糊C-均值算法
全局优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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总被引数(次)
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