融合K-调和均值的混沌粒子群聚类算法

• 作者: 毛力 沈明明
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: K-调和均值 混沌粒子群 聚类
• 年，卷（期）: 2011,（27）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 144-146,151
• 分类号: TP18
• 字数: 4150字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.27.039

摘要

针对K-调和均值和混沌粒子群聚类算法的优缺点,提出了一种融合K-调和均值的混沌粒子群聚类算法.首先通过K-调和均值方法把粒子群分成若干个子群体,每个粒子根据其个体极值和所在子种群的全局极值来更新位置.其次,算法中引入变尺度混沌变异,抑制了早熟收敛,提高了计算精度.实验证明,该算法可以有效地避免算法陷入局部最优,在保证收敛速度的同时增强了算法的全局搜索能力,明显改善了聚类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毛力	中国水产科学研究院淡水渔业研究中心农业部淡水鱼类遗传育种和养殖生物学重点开放实验室	64	283	8.0	12.0
5	沈明明	中国水产科学研究院淡水渔业研究中心农业部淡水鱼类遗传育种和养殖生物学重点开放实验室	2	18	2.0	2.0