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受不确定因素降雨难以准确处理的制约以及蚁群聚类算法在搜索空间容易陷入局部最优解和搜索速度慢的特征影响,为了提高滑坡危险性预测的精度,提出一种不确定近似骨架蚁群聚类算法。首先采用Gauss点概率模型来描述不确定数据,对不确定数据进行相似性度量;其次引入信息素重分配和自适应动态变量实现蚁群聚类算法局部信息素和全局信息素更新,提高蚁群聚类算法搜索速度,加载遗传算法避免蚁群聚类算法过早陷入局部最优;最后结合近似骨架理论,构建不确定近似骨架蚁群聚类算法模型,缩减迭代次数,快速搜索出聚类结果。在UCI真实数据集和延安宝塔区滑坡实验数据集上的实验结果显示,不确定近似骨架蚁群聚类
算法具有较高的聚类质量,预测精度达到93.3%,验证了算法在滑坡危险性预测中的可行性。 相似文献
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基于K-means算法思想改进蚁群聚类算法聚类规则,提出一种新的K-means蚁群聚类算法,并通过实验验证其聚类效果;引入具有全局最优性的支持向量机SVM,取各类中心附近适当数据训练支持向量机,然后利用已获模型对整个数据集进行重新分类,进一步优化聚类结果,使聚类结果达到全局最优。UCI数据集实验结果表明,新的算法可以明显提高聚类质量。 相似文献
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刘晓勇 《计算机工程与科学》2010,32(5):79-81
蚁群聚类最早是由Deneubourg提出的一种仿生聚类方法,在聚类分析中得到广泛应用。本文在该算法的基础上提出一种基于精英适值保留的蚁群聚类算法,在一般蚁群聚类算法中引入精英保留机制,在每次算法的迭代中保留一定数量的优良解进入到下一次的循环中,以期提高算法的性能。为了验证算法的有效性,本文选择了两个数据集:数值数据集(iris)和一个文本数据集,用两个外部评价指标进行评判。实验结果表明,新算法的性能能够得到有效提高。 相似文献
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针对蚁群聚类算法在聚类结果中出现部分数据划分不够准确的问题,提出一种基于信息熵调整的自适应混沌蚁群聚类改进算法。该算法通过优化过程中种群的信息熵来衡量演化的程度,自适应地调整信息素更新策略。每一次迭代结束时,使用混沌搜索算子在当前全局最优解附近搜索更好的解。而随着算法的进行,混沌算子搜索范围逐渐缩小,这样混沌算子在蚁群搜索的初期起到防止陷入局部最优的作用,在蚁群搜索后期起到提高搜索精度的作用,从而得到更好的聚类结果。使用KDD Cup 1999入侵检测数据集所作的仿真实验结果表明,聚类效果改进明显,并能有效提高入侵检测的检测率、降低误检率。 相似文献
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蚁群聚类是一种有效的聚类方法,已在数据分析等领域获得广泛应用.MPI并行计算提供高效的数据处理方案,研究蚁群聚类算法的并行化是目前具有挑战性的研究课题.首先介绍了基于传统编程模型的解决TSP问题的蚁群优化算法,以及蚁群优化算法和K-means结合的聚类方法,描述了它们的基本原理和实现过程.然后,对基于传统编程模型的聚类算法进行MPI并行化改进,实现了基于MPI并行计算的蚁群聚类算法.最后,分别采用Iris、Wine、Zoo3个UCI数据集和Reuter-21578文本数据集进行多次测试,对基于传统编程模型的聚类算法和基于MPI并行计算的聚类算法进行性能和效率上的比较,得出基于MPI并行计算的聚类算法更优的结论. 相似文献
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针对模糊文本聚类算法(FCM)对输入顺序以及初始点敏感的问题,提出了一种使用蚁群优化的模糊聚类算法(FACA)。该算法采用蚁群聚类算法(ACA)找到聚类的初始中心点,以解决模糊聚类的输入顺序以及初始点敏感等问题。模糊文本聚类算法的线性复杂度使其更便于在计算机实现。与经典的基本模糊聚类以及蚁群聚类在真实数据集上仿真相比较,结果表明经蚁群优化过的模糊聚类算法(FACA)效果更有效,更适合应用于大型的数据集。 相似文献
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结合捕食搜索策略对多态蚁群算法进行改良。该算法引入以下机制:在人工蚁选择路径阶段,设置侦查素路径为优先,为非侦查素路径设置惩罚因子;利用权值在侦查素和非侦查素路径都施加信息素,通过该机制避免多态蚁群算法陷入停滞;在每轮人工蚁最优结果的邻域应用捕食搜索策略,并通过竞争机制选择最优解更新信息素。通过TSP的仿真实验结果表明,提出的融合算法可以有目的地指导信息素分布,加快算法向最优解的收敛速度及提高最优解质量,克服传统多态蚁群算法的缺陷。 相似文献
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为了克服模糊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,提出了一种基于改进量子蚁群的模糊聚类算法。将量子计算原理和蚁群算法相结合来改进FCM算法。初期采用量子遗传算法生成信息素分布,后期利用蚁群算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免聚类陷入局部最优解。实验证明该算法保证了种群的多样性,有较好的全局收敛性,克服了模糊C-均值聚类算法的不足,能有效解决未成熟收敛的问题,使聚类问题最终快速、有效地收敛到全局最优解。 相似文献
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传统蚁群算法在解决旅行商问题(TSP)有较大的优势,但也存在一些不足,如收敛速度慢、易陷入局部最优等。针对这些问题,提出区域破坏重建的蚁群优化算法(RDRACO)。RDRACO应用区域破坏重建算法解决因信息素积累而陷入局部最优的问题,并将蚁群算法的信息素更新规则和全局更新策略进行了调整,使之与该算法匹配。另外在蚁群路径选择中加入2-Opt算子,加快收敛速度和提高收敛精度。实验采用TSPLIB中的20个经典TSP数据集对RDRACO进行仿真实验,仿真结果表明:RDRACO算法通过较少的迭代次数就可找出数据集较小TSP的已知最优路径,并在数据集较大TSP收敛精度上有显著的优化。RDRACO在提高收敛速度的同时具有较高的精度和较好的鲁棒性。 相似文献
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为提高边缘检测精准度,保证图片分割后效率和效果,本文提出一种基于融合模糊聚类的蚁群图像增强算法。该算法利用分量灰度值、灰度梯度值和领域特征值进行图像特征提取,得到特征灰度图;然后使用模糊聚类算法对区域蚂蚁进行聚类以提高收敛速度;再采用蚁群算法进行图像边缘检测,检测过程中,使用路径选择策略对蚁群进行有序搜索,提高搜索效率,又根据信息素更新策略进行最优路径信息交流,以达到边缘点提取与检索目的;最后将检索所得灰度边缘图与原图进行重合,得到图像增强效果。实验结果表明,该改进算法在检索时间方面相较于传统蚁群算法提高了20.7%;在精度方面提高了14.8%,图片分割效果更好,纹理更清晰。 相似文献
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为了确保在服务组合中获得Pareto最优解集,把服务组合建模为多个服务质量属性同时优化的多目标优化问题,提出了一种依据服务质量属性类型的通用预处理方法,采用多个信息素表和单个启发式信息表的多目标蚁群算法,蚂蚁随机选择一种信息素表建构可行解,每个蚁群周期完成后所有信息素都会蒸发,但每个优化函数只有一个最优解获得信息素增加,经过多过蚁群周期后即可解获得最优解集.实验结果表明,该方法可为Web服务组合提供一种很好的优化方案,具有很高的准确率. 相似文献
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传统的蚁群聚类算法将聚类数据的每一维属性都等同看待,而在实际的应用中各维属性对聚类的贡献率不一,具有主次之分,若将所有属性赋予相同的权重,将对聚类的效果造成影响.为了克服这个缺陷,本文将主成份分析(PCA)方法引入到蚁群聚类当中,利用PCA计算属性的贡献率并以此构建属性的权重.在此基础上,结合一个新的初始化策略,提出了一种属性带权的改进蚁群聚类算法.通过对多个UCI数据集的测试,验证了本算法的有效性.实验结果表明,合理的权重分配能够有效的提高蚁群聚类的质量. 相似文献