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深度学习萤火虫算法   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
赵嘉  谢智峰  吕莉  王晖  孙辉  喻祥 《电子学报》2018,46(11):2633-2641
为克服萤火虫算法全局寻优精度不高和过早收敛的缺点,本文提出深度学习萤火虫算法.算法采用随机吸引模型,萤火虫随机选择一个粒子学习,根据历史最优位置构建广义中心粒子,对其进行一定次数的单维深度学习,学习后的粒子引导种群进化.实验发现,深度学习策略及粒子深度学习次数对算法优化性能的改善起着重要作用.12个基准测试函数的实验结果表明,算法的综合寻优性能优于其它8种最近提出的萤火虫算法.  相似文献   
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目标函数与搜索策略有效地结合可以提高软子空间聚类算法的性能。传统的软子空间聚类算法迭代求解时受初始聚类中心和噪声数据的影响极易陷入局部最优。针对该问题,提出一种改进萤火虫优化的软子空间聚类算法。算法引入目标函数和隶属度计算方法对界约束的权值矩阵进行评估并对数据样本进行分簇,将权值矩阵看成聚类问题的可行解,运用改进萤火虫算法优化求得较优的权值矩阵,从而改善聚类效果。在UCI数据集上的实验结果表明,改进后的算法能有效收敛于全局最优解,具有良好的聚类效果。  相似文献   
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