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提出了一种基于改进蚁群算法的动态K-均值聚类算法思想,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,动态地确定了聚类数目和中心,然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行K-均值聚类弥补蚁群算法的不足。两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现了基于改进的蚁群聚类算法分析。 相似文献
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提出了一种基于改进蚁群算法的动态K-均值聚类算法思想。该算法首先利用蚁群算法较强处理局部极值的能力,动态地确定了聚类数目和中心,然后利用蚁群聚类得到的结果,进行K-均值聚类弥补蚁群算法的不足。两者的有机结合可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现基于改进的蚁群聚类算法分析。 相似文献
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张健 《湖州职业技术学院学报》2014,(1):84-87,91
图像分割是一种对不同特征的像素进行聚类的过程,过程中涉及像素的梯度、灰度及邻域特征。由于蚁群算法的离散性、并行性、全局优化性和稳定性等特点,基于蚁群算法提出一种有效的图像分割改进算法。首先通过蚁群改进算法的模糊聚类能力可以分别计算出像素与目标、背景、噪声点、边界点的隶属关系;然后对于蚁群算法循环次数多、计算量较大的问题,设置启发式引导函数和聚类中心,解决传统聚类中运行效率低、初始化敏感度高等缺点;最后引入梯度算子,对目标与背景灰度值相似图像进行分割,对结果进行了进一步的优化。实验表明,应用该改进算法得到的图像分割结果具有较高的准确度和效率。 相似文献
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尚玉新 《山东商业职业技术学院学报》2015,15(1):93-95
聚类分析被广泛用于数据挖掘等领域,基于蚁群算法的聚类算法也得以应用。针对K-Means算法和蚁群聚类算法出现的缺点,利用了K-Means算法快速确定聚类中心和精英适应保留值的策略,提出了一种改进的基于K-Means的蚁群聚类算法。仿真实验表明,改进算法的性能得到有效提高。 相似文献
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赵伟 《北京工业职业技术学院学报》2015,14(3)
为提高电影情感内容分析的准确率,需要对电影的背景音乐进行情感的自动分类,为此提出改进蚁群-模糊聚类算法的音乐情感分类方法,分析改进蚁群-模糊聚类算法的基本原理及实现步骤,并以500首电影音乐数据为例,对该数据进行挖掘分析,使用改进蚁群-聚类算法对平均音高、平均音强、旋律的方向、音高的稳定值、节奏的强弱规律和节拍6个情感特征向量进行聚类。试验效果表明取得很好的聚类效果。 相似文献
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李玉梅 《天津职业院校联合学报》2011,13(2):78-81
论文提出了一种基于蚁群动态模糊聚类算法的计算机图像分割方法,有效地利用蚁群算法的聚类分析能力,克服了FCM算法对初始化的敏感,动态地确定了聚类数目和中心。然后利用蚁群聚类算法得到的模型进行修改,再进行模糊聚类弥补蚁群算法的不足。最后将该算法应用到计算机图像分割技术。对比实验表明,该算法实验表明该算法速度快、划分特性好,可以准确地分割出目标。 相似文献
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杨琼 《内江师范学院学报》2013,28(2):25-27
根据旅行商问题中城市分布的特点,提出了分区域聚类的蚁群算法.首先,对城市分布进行球形聚类,再分别对剩下的城市进行线形聚类和孤立点聚类.采用这样的分区域聚类的蚁群算法收敛速度快,寻求的解更优.实验表明,该算法比基本蚁群算法在求得解更优的同时,速度快3~13倍. 相似文献
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根据无线传感网络能量受限的特点,提出一种低能耗路由算法SOC-IACO,算法由自组织聚类算法SOC和改进蚁群算法WAC组成.先通过SOC将节点分簇,选取簇头构造簇头数据链,再通过WAC构造簇内节点数据链.簇内数据沿节点数据链汇聚至簇头、簇头数据沿簇头数据链汇聚至总簇头,由总簇头发送数据至基站.实验表明,由于聚类过程中考虑了节点分布和簇负载均衡并采用双层链路由,SOC-IACO算法能大幅降低节点能耗提高网络寿命. 相似文献
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AC和FKP融合算法在民族突发事件聚类分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,我国民族突发事件的频发度及危害性均呈上升趋势.民族突发事件复杂程度高、涉及因素多、应急决策难度大,因此智能辅助决策非常必要.聚类分析是民族突发事件应急辅助决策的研究重点.目前,该项工作在我国尚处于起步阶段.针对FKP(Fuzzy K-Prototypes,模糊K原型)聚类算法存在易陷于局部最优解和对初始参数敏感的缺陷,提出了一种AC(Ant Colony,蚁群)和FKP融合的聚类算法.聚类分析结果表明:应用该算法能得出民族突发事件的发生规律,因此该算法可用于民族突发事件的应急智能辅助决策.以上工作为维护国家安全提供了智能化支持. 相似文献
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方文超 《锦州师范学院学报(哲学社会科学版)》2014,(6):74-77
物流配送是物流管理的重要环节,物流配送关系到物流活动的正常开展,因此,物流配送优化成为学术界和企业界的研究热点。而传统蚁群算法由于存在着缺点,所以采用一种改进蚁群算法以改善传统算法的不足。基于改进蚁群算法,构建物流配送模型,求解最优解。通过算例,求得最优解,实现目标函数最小化。结论表明:改进蚁群算法是求解物流配送优化问题的有效方法。 相似文献
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穆俊 《洛阳工业高等专科学校学报》2015,(2)
本文对入侵技术和聚类算法进行分析,明确相关技术在实践中存在的问题,在此基础上对变异因子进行分析,通过相关程序的计算,保证计算结果的准确性。然后把蚁群算法相关问题作为研究点,对蚁群算法的改进技术进行系统的探究。 相似文献
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蚁群算法是求解物流配送最佳路径的有效仿生模拟方法,但存在早熟、停滞、局部最优等缺陷。文章从蚁群算法的数学本质出发,提出将单纯蚁群算法与爬山算法、混沌理论、K-均值聚类算法相结合等几种有效的改进策略,使得改进后的蚁群算法具有更多优越性。 相似文献
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数据挖掘中聚类分析算法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
聚类分析是数据挖掘的一个主要研究方向,目前其研究已深入到数据库、数据挖掘、统计等领域并取得了很大的成就.本文介绍了聚类分析的应用及数据挖掘对聚类算法的典型要求,并对现有的传统聚类算法进行了分析与评估.最后介绍了聚类分析最新的研究方向——流数据聚类分析. 相似文献
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针对蚁群算法进行机器人路径规划时存在搜索空间大、效率低、容易陷入局部最优解、易出现死锁现象等问题,提出了一种改进的蚁群算法。在蚁群算法基础上,只对较优蚂蚁路径进行信息素浓度更新|针对U型障碍物,提出了蚂蚁回退策略,以及一些仿真实验策略改进。仿真结果表明:改进后蚁群算法能快速搜索到最优路径,有效避免死锁现象,与其它算法相比,具有良好的路径寻优能力与避障性能。 相似文献
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