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摘要:
研究高效进行数据聚类,提高数据聚类能力的问题。传统的模糊C均值算法具有对初始值和噪声极为敏感和遗传算法在局部极值点收敛的缺陷。基于模糊c均值聚类算法,提出一种改进的优化聚类算法。利用混沌序列的均匀遍历特性和差分进化算法的高效全局搜索能力,对模糊c均值算法进行改进,利用Logistics混沌映射对聚类算法进行优化搜索,把混沌扰动量引入到进化种群当中,弥补了模糊C均值算法的缺陷。采用改进的Logistics映射扰动搜索聚类算法,以目标识别为案例,综合4类目标特征参数为研究对象,开发了一套有价值的目标识别专家系统软件。仿真实验表明,改进的数据聚类算法,具有优越的数据聚类性能,聚类判断准确率提高明显,设计的专家系统软件对目标识别特征分类具有较好的准确性和可靠性,具有一定的应用价值。
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文献信息
篇名 Logistics映射扰动搜索聚类及软件设计
来源期刊 科技通报 学科 工学
关键词 模糊c均值 混沌 数据聚类 专家系统
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目 窑工业技术窑
研究方向 页码范围 161-163
页数 3页 分类号 TP911
字数 1658字 语种 中文
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘向东 四川职业技术学院网电教学部 24 45 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
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混沌
数据聚类
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