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基于改进蚁群算法的聚类分析方法研究
基于改进蚁群算法的聚类分析方法研究
作者:
张秋艳
武书舟
申晓留
闫丽娜
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
蚁群算法
遗传算法
聚类
收敛性
摘要:
数据聚类在数据挖掘、机器学习以及统计学等多个领域中被广泛应用,蚁群算法是一种新型仿生类智能优化算法,具有很强的通用性和鲁棒性,但该算法在收敛性和搜索范围上受到算法本身约束.为进一步提高蚁群算法收敛性和搜索能力,论文结合遗传算法中变异因子来改进蚁群算法,使蚁群算法在每次迭代过程中产生遗传算法初始数据,来提高物种多样性,扩大解的搜索范围,避免陷入局部最优解困境.经过实验数据证明带有遗传因子改进的蚁群算法在搜索范围和收敛性上比一般蚁群算法都有所提高.
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内容分析
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文献信息
篇名
基于改进蚁群算法的聚类分析方法研究
来源期刊
计算机与数字工程
学科
工学
关键词
蚁群算法
遗传算法
聚类
收敛性
年,卷(期)
2018,(9)
所属期刊栏目
算法与分析
研究方向
页码范围
1721-1725,1849
页数
6页
分类号
TP3
字数
3590字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1672-9722.2018.09.005
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
申晓留
华北电力大学控制与计算机工程学院
34
159
7.0
11.0
2
张秋艳
华北电力大学控制与计算机工程学院
2
7
1.0
2.0
3
闫丽娜
华北电力大学控制与计算机工程学院
2
7
1.0
2.0
4
武书舟
华北电力大学控制与计算机工程学院
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引证文献(6)
二级引证文献(2)
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节点文献
蚁群算法
遗传算法
聚类
收敛性
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
计算机与数字工程
主办单位:
中国船舶重工集团公司第七0九研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1672-9722
CN:
42-1372/TP
开本:
大16开
出版地:
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
邮发代号:
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
9945
总下载数(次)
28
总被引数(次)
47579
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