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摘要:
针对基本粒子群算法的早熟收敛和收敛较慢的问题,提出了一种带变异操作的粒子群聚类算法.算法中对出现早熟收敛的种群采取变异操作,使其能够跳出局部最优解.对Iris植物样本数据的测试结果表明:该算法具有很好的全局收敛性和较快的收敛速度.
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粒子群优化算法
变异操作
更新
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内容分析
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文献信息
篇名 一种带变异操作的粒子群聚类算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 粒子群算法 聚类分析 K均值算法
年,卷(期) 2010,(16) 所属期刊栏目 数据库、信号与信息处理
研究方向 页码范围 130-131,134
页数 分类号 TP301
字数 3514字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.16.038
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 罗可 长沙理工大学计算机与通信工程学院 92 1085 16.0 28.0
2 刘琼 长沙理工大学计算机与通信工程学院 5 35 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群算法
聚类分析
K均值算法
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
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)
102
总被引数(次)
390217
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
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