【摘 要】
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为提高算法的搜索效率、减少搜索过程中陷入局部最优的现象,将人工蜂群算法用于核模糊C-均值聚类,但在聚类数比较大和维度较高时效果不太好,为此引入Boltzmann选择机制代替轮
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃省工业过程先进控制重点实验室
【基金项目】
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甘肃省支撑计划项目(090GKCA034), 甘肃省自然科学基金(0916RJZA017), 甘肃省工业过程先进控制重点实验室基金(XJK0907)
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为提高算法的搜索效率、减少搜索过程中陷入局部最优的现象,将人工蜂群算法用于核模糊C-均值聚类,但在聚类数比较大和维度较高时效果不太好,为此引入Boltzmann选择机制代替轮盘赌的选择方式,并采用小区间生成法使初始群体均匀化,使得该算法的全局寻优能力更强,有效克服了KFCM算法易陷入局部最优的缺点.实验结果表明,对于聚类数比较大、维度较高的数据样本,新算法与FCM和KFCM聚类算法相比,聚类效果更准确,效率更高,迭代次数更少.
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