基于APSO的模糊聚类算法

• 作者: 宋淑娜 李金霞 胡学坤 高尚
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应粒子群优化算法 模糊聚类 模糊C-均值算法
• 年，卷（期）: 2009,（19）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 5696-5699
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.75
• 字数: 3182字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2009.19.016

摘要

利用改进的自适应粒子群优化算法(APSO)较强全局寻优、快速收敛的特点和模糊C-均值算法(FCM)对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺点.提出一种基于自适应粒子群优化算法的模糊聚类算法(APFM).新算法有效的克服了FCM算法的缺点,同时增强了APSO算法全局搜索和跳出局部最优的能力.实验表明:新算法与单一的FCM和APSO算法相比聚类更准确,效率更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡学坤	江苏科技大学计算机科学与工程学院	4	37	4.0	4.0
2	宋淑娜	江苏科技大学计算机科学与工程学院	5	44	4.0	5.0
3	李金霞	江苏科技大学计算机科学与工程学院	4	37	4.0	4.0