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摘要:
针对模糊聚类迭代(FCI)模型参数难以优化的问题,提出了一种自适应文化差分进化(ACDE)算法,该算法将差分进化(DE)算法纳入文化算法的框架,通过两个种群的独立演化及信息交流来提升算法的全局寻优能力,克服了DE算法存在的早熟收敛问题,进而利用ACDE算法来优化FCI模型的聚类中心矩阵,有效改善了FCI模型的聚类效果.对河南省洪灾聚类评价分析结果表明,该模型具有合理性及有效性.
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文献信息
篇名 自适应文化差分进化算法在洪灾聚类评价中的应用
来源期刊 水电能源科学 学科 地球科学
关键词 洪灾聚类评价 模糊聚类迭代模型 自适应差分进化算法 文化算法
年,卷(期) 2014,(12) 所属期刊栏目 水情测报与优化调度
研究方向 页码范围 59-62
页数 4页 分类号 P333.2
字数 语种 中文
DOI
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 廖力 湖北工业大学电气与电子工程学院 21 144 5.0 11.0
2 李蕊 湖北工业大学电气与电子工程学院 4 8 1.0 2.0
3 贺润松 湖北工业大学电气与电子工程学院 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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洪灾聚类评价
模糊聚类迭代模型
自适应差分进化算法
文化算法
研究起点
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水电能源科学
月刊
1000-7709
42-1231/TK
大16开
武汉市洪山区珞喻路1037号华中科技大学内
38-111
1983
chi
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