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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
针对模糊C-均值(FCM)聚类算法易陷入局部极小值和时初始值敏感的缺点。本文提出了一种基于粒子群优化的模糊聚类算法。该算法利用粒子群强大的全局寻优能力,克服了模糊C-均值聚类算法的不足。实验结果表明,该算法具有很好的全局收敛性和较快的收敛速度。  相似文献   

2.
K 均值聚类的分类结果过分依赖于初始中心的选择且容易陷入局部最优。文中针对K 均值的缺陷,提出了一种基于随机权重粒子群和K 均值聚类的图像分割算法RWPSO KM。在算法开始,利用随机权重粒子群算法的全局搜索能力避免算法陷入局部最优。然后根据公式计算种群多样性执行K 均值算法,利用K 均值算法的局部搜索能力实现算法的快速收敛。实验结果表明, RWPSO KM与K 均值聚类和PSOK相比具有更好的分割效果和更高的分割效率。  相似文献   

3.
针对模糊C-均值(FCM)聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点,本文提出了一种基于粒子群优化的模糊聚类算法.该算法利用粒子群强大的全局寻优能力,克服了模糊C-均值聚类算法的不足.实验结果表明,该算法具有很好的全局收敛性和较快的收敛速度.  相似文献   

4.
针对粒子群优化算法(PSO)在优化过程中易陷入局部极值而产生“早熟”现象,文中提出一种基于细菌觅食与粒子群的改进混合算法。粒子群优化算法与细菌觅食优化算法的结合,增强了算法的全局搜索能力,使算法具有全局搜索能力强的优点。选用Matlab进行仿真实验,实验结果进一步显示了改进混合算法的优化能力优于基本PSO算法和基本BFO算法,收敛速度快,且具有较好的鲁棒性。  相似文献   

5.
模糊C-均值聚类算法是一种无监督图像分割技术,但存在着初始隶属度矩阵随机选取的影响,可能收敛到局部最优解的缺点。提出了一种粒子群优化与模糊C-均值聚类相结合的图像分割算法,根据粒子群优化算法强大的全局搜索能力,有效地避免了传统的FCM对随机初始值的敏感,容易陷入局部最优的缺点。实验表明,该算法加快了收敛速度,提高了图像的分割精度。  相似文献   

6.
基于自适应混沌粒子群的Web搜索结果聚类研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
提出了基于自适应混沌粒子群的Web搜索结果模糊C-均值算法,用粒子群算法代替模糊C-均值算法梯度下降的迭代过程,同时引入自适应的平衡搜索策略加快算法收敛和提高去噪能力,在增强局部搜索能力的同时引导粒子群跳出局部极值点.这样不仅在一定程度上解决了网页文档不确定性的问题,而且获得快速、稳定的聚类效果.  相似文献   

7.
具有异构分簇的粒子群优化算法研究   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
李文锋  梁晓磊  张煜 《电子学报》2012,40(11):2194-2199
 粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法在复杂多峰函数可行域空间搜索时极易陷入局部极值点.研究表明改变种群拓扑结构和调整算法参数有助于改善种群的多样性,但是目前研究中少有同时考虑种群全局拓扑结构和局部粒子个体能力.本文提出一种具有异构分簇特性的自适应PSO算法.该算法采用K-均值聚类算法对种群进行动态分簇,形成多异构子群,并采用Ring型拓扑结构进行子群间信息流通.而后采用基于寻解水平评价的粒子自适应参数调整策略进行个体调整.通过实验分析表明该算法能够提高粒子群优化的种群的多样性、粒子活性、搜索能力和收敛性能,同时也降低了算法对参数初值的依赖性.  相似文献   

8.
提出了基于K-Means算子的混合粒子群优化算法聚类,将K-Means算法的局部搜索能力与粒子群优化算法的全局寻优搜索能力相结合,根据群体适应度变化的情况自适应调整权重,并对种群中性能较差的粒子进行交叉选择,能充分挖掘群体本身信息,又能不断引入附加信息.数据集仿真实验表明,该算法有效的克服了传统粒子群优化算法过慢收敛和K-Means算法陷入局部收敛的问题,从而得到更好的聚类效果.  相似文献   

9.
针对粒子群算法易陷入"局部最优解"和搜索精度逐渐降低的缺点,提出了基于交叉和自适应权重的混合粒子群优化算法.加入的交叉操作使得种群在粒子数目不变的情况下多样性得以维持,而自适应权重有效地平衡了整个算法的全局与局部搜索能力.通过函数测试实验表明,新的算法能够避免早熟收敛问题,有效地提高了其寻优能力.  相似文献   

10.
《现代电子技术》2018,(10):164-168
为了解决K-means聚类算法图像分割质量过度依赖于初始聚类中心选取,且易于陷入局部最优解等问题,提出一种基于动态粒子群优化(DPSO)与K-means聚类的图像分割算法(DPSOK)。通过动态调整惯性系数与学习因子来增强PSO算法的性能;然后计算粒子群适应度方差,找准切换至K-means算法时机;随后,将DPSO输出结果用来初始化K-means聚类中心,使其收敛至全局最优解;最后,通过最小化目标函数的多次迭代,使K-means的聚类中心不断更新,直到收敛。实验结果表明,DPSOK能有效提高K-means的全局搜索能力,在图像分割中它比K-means,PSO获得了更好的分割效果,且与粒子群优化和K-means算法相比,DPSOK算法具有更高的分割质量与效率。  相似文献   

11.
PSO虽然被广泛应用于包含PID参数整定等各种寻优问题中,但是传统粒子群算法在某些场合收敛速度慢且较容易陷入局部最优值。针对这些问题,文中提出一种将新型高效BAS融合进PSO算法的全局寻优过程,该方法可以更好地跳出局部最优点。同时,由于BAS算法为单一个体的算法,易因为早熟收敛陷入局部最优,故将BAS和传统的PSO结合也增强了BAS的丰富度。在Schaffer函数进行的20次独立测试显示,该算法相对于传统PSO和BAS取得了较好的寻优结果。最后,将算法应用到不稳定对象的PID参数寻优中,结果显示相对于PSO和改进PSO算法,新算法下的ts、tr、IAE、ISE等各项指标均得到了提高。  相似文献   

12.
A new Particle swarm optimisation (PSO) algorithm based on the H′enon chaotic map (hereafter HCPSO algorithm) is presented in this paper to deal with the premature convergence problem of the traditional PSO algorithm. The HCPSO algorithm changes the structure of the traditional PSO algorithm and deviates from the structures of conventional hybrid algorithms that merely introduce chaotic searching into PSO. Based on the con-vergence condition of PSO, the HCPSO algorithm can im-prove solution precision and increase the convergence rate by combing using the targeting technique of chaotic map-ping. For validation, fourteen benchmark functions were used to compare the proposed algorithm with six other hy-brid PSO algorithms. The experimental results indicated that the HCPSO algorithm is superior to the other algo-rithms in terms of convergence speed and solution accu-racy.  相似文献   

13.
张艳肖 《信息技术》2011,(12):10-12,16
K-均值聚类对初始聚类中心的选取较敏感,容易陷入局部最优.将改进的遗传算法与K-均值聚类相结合,以优化聚类中心.在种群进化过程中,父代个体均从种群中适应度高的个体中选择,同时,根据个体适应度动态调节交叉概率和变异概率,避免早熟现象.文中采用改进的遗传算法,对学院网站服务器上的Web日志进行用户和页面聚类,达到了很好的聚类效果.  相似文献   

14.
粒子群算法是一种智能算法,在PID控制器参数整定的应用中可取得更优的效果。为解决传统的粒子群算法早熟收敛和收敛速度慢的缺点,文中采用了一种基于相似度动态调整惯性权重的方法,即越靠近目前最优粒子的个体被赋予越小的惯性权重值。最后用MATLAB对等温连续搅拌釜反应器仿真。与标准的PSO算法整定方法相比,改进的粒子群算法稳定时间为230.1 s,比传统粒子群算法524.7 s的稳定时间缩小了一半,表明改进的算法对PID控制器的参数优化有着较优的收敛效果。  相似文献   

15.
A new class of hybrid particle swarm optimization (PSO) algorithm is developed for solving the premature convergence caused by some particles in standard PSO fall into stagnation. In this algorithm, the linearly decreasing inertia weight technique (LDIW) and the mutative scale chaos optimization algorithm (MSCOA) are combined with standard PSO, which are used to balance the global and local exploration abilities and enhance the local searching abilities, respectively. In order to evaluate the performance of the new method, three benchmark functions are used. The simulation results confirm the proposed algorithm can greatly enhance the searching ability and effectively improve the premature convergence.  相似文献   

16.
夏学文  桂凌  戴志锋  谢承旺  魏波 《电子学报》2016,44(5):1090-1100
针对粒子群算法逃离局部最优能力差、易早熟收敛、求解精度低等缺点,提出了一种具有多尺度选择性学习和探测-收缩机制的PSO 算法.在多尺度选择性学习机制中,粒子根据其自身进化状态在拓扑结构、邻居个体、目标变量维等多个尺度上进行选择性学习,提升粒子个体的学习效率;在探测-收缩机制中,算法利用历史信息指导种群最优解进行探测,提高其逃离局部最优的能力,当判断种群历史最优解处于全局最优解附近时,执行空间收缩策略,将种群的搜索空间限定在较小的一个区域,增强算法的开采能力,提高算法的求解精度.通过和其它PSO算法在22个典型测试函数的实验对比表明,本算法能有效克服早熟收敛、加快收敛速度、提高求解精度.  相似文献   

17.
《电子学报:英文版》2016,(6):1079-1088
Particle swarm optimization (PSO) has shown a good performance on solving global optimization problems.Traditional PSO has two main drawbacks of premature convergence and low convergence speed,especially on complex problems.This paper presents a new approach called Adaptive multi-layer particle swarm optimization with neighborhood search (AMPSONS),where the traditional PSO is improved by employing an adaptive multi-layer search and neighborhood search strategy to achieve a trade-off between exploitation and exploration abilities.In order to evaluate the performance of the proposed AMPSONS algorithm,the performance of AMPSONS is compared with five other PSO family algorithms,namely,CLPSO,DNLPSO,DNSPSO,global MLPSO and local MLPSO on a set of benchmark functions.The comparison results show that AMPSONS has a promising performance on majority of the test functions.  相似文献   

18.
针对粒子群优化(PSO)算法随着维数增加而导致的收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,提出了一种合作式粒子群(CPSO)算法。通过多粒子群不同的组态向量合作,显著改善了标准算法的早熟问题。利用标准测试函数对CPSO算法、协同进化遗传算法(CCGA)、遗传算法(GA)、PSO算法进行比较测试,结果表明,CPSO算法在多个基准优化问题方面显示了较佳性能。  相似文献   

19.
粒子群优化的聚类方法在图像分割中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
图像分割和对象提取是从图像处理到图像分析的关键步骤.K-均值聚类算法和粒子群优化方法结合,即将K-均值方法的结果作为一个粒子并采用粒子群优化的方法,通过适应度函数,利用新的分类中心调整粒子位置,产生新的聚类中心.并将此方法应用于图像的分割.最后,将两种方法的处理结果进行了比较,结果表示基于PSO聚类方法对图像的分割效果比原算法有所改进.  相似文献   

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