一种用于网络入侵检测的杂交聚类算法研究

针对K均值聚类算法在全局优化中的不足,提出了基于粒子群的K均值(PSO-KM)聚类算法。粒子群优化算法作为一种基于群智能方法的演化计算技术,有很好的全局搜索能力。通过理论分析及实验证明,该算法有较好的全局收敛性,能有效地克服传统的K均值算法易陷入局部极小值的缺点。对KDD-99数据集的仿真实验结果表明,该算法在入侵检测中能获得令人满意的检测率和误检率。     

多样性引导的QPSO基因表达数据聚类算法

针对基于粒子群优化的聚类算法容易陷入局部最优值的缺点,提出将量子行为粒子群优化应用于基因表达数据的聚类分析问题中。在新的聚类算法中采用了对粒子群的多样性控制,以提高算法的全局收敛性能;此外还在新算法中引入了类似于K均值聚类的操作步骤,用以提高算法整体的收敛速度。选择Rand指数和Silhouette指数作为聚类评价标准,对5个人工和实际的基因表达数据集合进行聚类实验分析表明,新算法和基于粒子群优化的聚类算法相比,具有较快的收敛速度,粒子多样性的控制能有效改善算法的全局收敛性能。和其他一些常用的聚类算法比较,也能够获得更好的聚类评价,聚类效果更好。     

色彩量化的模糊粒子群优化技术

把粒子群算法应用到色彩量化中,结合已有的模糊C均值聚类量化方法,提出了一种基于粒子群优化的色彩量化算法。模糊C均值聚类量化算法是一种局部搜索算法,对初始值较为敏感,容易陷入局部极小值而不能得到全局最优解;PSO算法是一种基于群体的具有全局寻优能力的优化方法。将模糊C均值聚类量化算法和PSO算法结合起来,把模糊C均值聚类量化算法的聚类准则函数作为PSO算法中的粒子适应度函数。仿真实验表明,新算法在均方根误差和峰值信噪比评判准则下能够得到最优的量化结果。     

基于粒子群优化算法的聚类分析

基于求解实优化问题时粒子群算法优于遗传算法这一事实,在基于遗传算法的K-均值聚类算法的基础上,给出了一种摹于粒子群优化算法的聚类方法。实验结果显示,基于粒子群优化算法的聚类方法在收敛速度方面明显优于基于遗传算法的聚类方法。     

混沌粒子群与模糊聚类在图像分割中的应用

模糊C均值聚类算法是目前使用最广泛的模糊聚类算法,但是该算法也有其局限性,比如在迭代过程中对初始值非常敏感,极容易陷入局部极小值,以至于得不到最佳聚类结果。将粒子群优化算法应用到模糊C均值聚类算法中,提出一种基于混沌粒子群的模糊C均值聚类算法。它能够利用粒子群算法强大的全局寻优能力避免算法收敛于局部极值,最大程度上达到全局最佳聚类结果。为了避免粒子在迭代过程中停滞,该算法引入了混沌变量,以当前的全局最优位置来产生一个混沌序列,用混沌序列中拥有最优适应值的粒子随机代替当前粒子群中的一个粒子。将基于混沌粒子群的模糊C均值聚类算法应用于图像分割中,实验结果表明该算法能够有效地分割图像,并具有良好的鲁棒性和适应性。     

基于扰动免疫粒子群和K均值的混合聚类算法

针对传统K均值聚类算法对初始化敏感和容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于扰动免疫粒子群和K均值的混合聚类算法。该算法采用K均值将粒子群进行分类,选择平均适应度值最高的聚类域用于产生疫苗,在粒子更新过程中采用疫苗接种机制和免疫选择机制提高粒子的多样性。当个体极值和全局极值连续停滞代数超过所设置的阀值时,算法使用扰动算子改变粒子群的运动方向,提高算法跳出局部极值的能力。当扰动次数达到设置的最大值时,对各个粒子进行K均值操作,提高收敛精度。实验结果表明,该算法具有较高的正确率和较好的稳定性。     

一种基于改进粒子群优化的XML结构聚类方法

在对XML文档进行数据挖掘时,很多结构语义信息没有被充分考虑进来.为了更好地进行大规模文档集的挖掘,本文首先给出一个新的基于语义和支持度的XML结构模型对每个文档建模.然后根据该模型,提出基于改进粒子群优化的结构聚类方法.实验中,为了增加算法的实用性,将粒子群优化的思想与传统的K均值算法相结合,其优点是能够跳出局部极值.实验结果表明提出的方法在聚类准确性和收敛程度方面都优于传统基于划分的聚类算法.     

K均值聚类算法在商业银行客户分类中的应用

研究商业银行客户分类优化问题.商业银行客户类别具有多变性,其类别由初始聚类中心来确定,而传统K均值初始聚类中心固定,不能适应客户类别具有多变性,导致商业银行客户分类结果易陷入局部最优,分类准确率极低.为了提高商业银行客户分类的准确率,提出粒子群优化K均值聚类的商业银行客户分类模型.模型将K均值的初始聚类中心作为一个粒子,商业银行客户分类准确率作为粒子群优化的目标函数,通过粒子相互协作获得最优初始聚类中心,聚类中心具有自适应性,使然后采用最优K均值聚类算法对银行客户进行分类.仿真结果表明,优化K均值算法收敛速度快,提高了客户分类准确率,分类结果更加合理,便于对商业银行为客户采取相应经营策略.     

基于PSO的可能性C均值聚类算法的研究

可能性C均值算法(PCM)是为了克服模糊C均值算法对噪声的敏感性而提出来的,但是它也存在一些缺陷,如易陷入局部最优,对初始条件敏感,导致聚类结果一致性等问题.针对以上问题,通过引进粒子群算法对其进行改进可以有效地避免这些问题,即提出了基于粒子群优化的可能性C均值聚类算法(PSO-PCM).基于粒子群优化的可能性C均值聚类方法首先对编码过的数据点进行优化,然后对该方法产生的中心点进行聚类,在聚类的过程中根据适应度函数再进行调节.通过对给定数据集的聚类测试,结果表明,基于粒子群优化的可能性C均值聚类方法在收敛速度和全局寻优能力等方面有较大的改进.     

基于K-均值聚类的免疫粒子群优化算法

在解决复杂函数优化问题时,免疫粒子群优化算法在疫苗提取操作中,通常把最佳粒子作为有效特征信息,没有从根本上解决"趋同性"问题,影响算法的收敛速度和收敛精度.针对该问题,提出了一种基于K-均值聚类的免疫粒子群优化算法(KIPSO),将K-均值聚类算法用于免疫疫苗的提取,确定最高平均适应值的聚类中心及其最大邻域,得到符合具有最优个体特征的疫苗集,并以自适应方式确定疫苗集进行疫苗更新,提高算法的收敛性.仿真结果表明,与免疫粒子群优化算法相比,该算法提高了收敛速度和收敛精度.     

基于粒子系统的舰船航迹仿真

提出一种基于开尔文波理论和粒子系统技术的船行波模拟方法,采用开尔文波理论构建二维船行波模型,使用粒子系统技术对船行波的三维模型进行动态建模,从实际观察出发,根据艏浪、艉浪的形状特征、作用范围和浪花的随机运动特性,给出艏浪、艉浪的粒子系统建模方法。实验证明该方法能快速逼真地模拟舰船航行时的航迹。     

基于MPI的并行PSO混合K均值聚类算法

传统的串行聚类算法在对海量数据进行聚类时性能往往不尽如人意,为了适应海量数据聚类分析的性能要求,针对传统聚类算法的不足,提出一种基于消息传递接口(MPI)集群的并行PSO混合K均值聚类算法。首先将改进的粒子群与K均值结合,提高该算法的全局搜索能力,然后利用该算法提出一种新的并行聚类策略,并将该算法与K均值聚类算法、粒子群优化(PSO)聚类算法进行比较。实验结果表明,该算法不仅具有较好的全局收敛性,而且具有较高的加速比。     

基于该粒子群算法的聚类算法

提出了一种基于改进的粒子群算法的聚类方法。该算法是将局部搜索能力强的K-均值算法和基于遗传算法的交叉、变异操作同时结合到粒子群算法中。既提高了粒子群算法的局部搜索能力、加快了收敛速度,同时因为加入了交叉、变异操作,有效地防治了早熟收敛现象的发生。实验表明该聚类算法有更好的收敛效果。     

基于环形邻域的混沌粒子群聚类算法

针对标准粒子群优化（PSO）算法早熟收敛及易陷入局部极值的缺点,提出一种基于环形邻域的混沌粒子群优化算法RCPSO,并将其应用于求解数据聚类问题,而且通过在4个数据集上进行仿真实验验证了算法的有效性。实验表明,当邻域大小为整个种群规模的1/3时,基于静态邻域和基于随机邻域的算法在4个数据集上的整体聚类效果均达到最好。RCPSO算法利用适当规模的环形邻域提高了粒子群的全局寻优能力,并利用混沌因子增强了粒子收敛过程中种群的多样性,从而避免算法的早熟收敛。另外,与K-means、PSO、K-PSO及CPSO算法的实验结果进行比较表明,RCPSO算法在错误率方面表现得更好,因此该算法为聚类问题提供了一种切实有效的解决方法。     

基于免疫进化粒子群优化的动态聚类算法

针对粒子群优化算法和传统聚类算法易产生“早熟”现象的不足,把人工免疫系统的免疫信息进化处理机制引入到粒子群优化算法,提出一种基于免疫进化粒子群的动态聚类算法。算法采用线性递减权策略为各个粒子选取适当惯性权值,利用免疫进化思想改进粒子群优化过程,同时利用聚类经验规则k≤√n确定聚类数k的初始搜索范围,以性能代价函数为依据在聚类数目未知的情况下实现动态聚类。仿真实验表明,新算法有效提高聚类正确率,具有收敛精度高和聚类能力强等特点。     

基于K-均值聚类粒子群优化算法的组合测试数据生成

在解决组合测试中的测试数据集生成问题时,粒子群优化算法(PSO)在待测数据量增加达到一定程度以后,出现迭代次数增加、收敛速度减慢的缺点。针对该问题,提出了一种应用于组合测试数据集生成问题的基于K-均值聚类的粒子群优化算法。通过对测试数据集合进行聚类分区域,增强测试数据集的多态性,从而对粒子群优化算法进行改进,增加各个区域内粒子之间的影响力。典型案例实验表明该方法在保证覆盖度的情况下具有一定的优势和特点。     

A powerful hybrid clustering method based on modified stem cells and Fuzzy C-means algorithms

One of the simple techniques for Data Clustering is based on Fuzzy C-means (FCM) clustering which describes the belongingness of each data to a cluster by a fuzzy membership function instead of a crisp value. However, the results of fuzzy clustering depend highly on the initial state selection and there is also a high risk for getting the best results when the datasets are large. In this paper, we present a hybrid algorithm based on FCM and modified stem cells algorithms, we called it SC-FCM algorithm, for optimum clustering of a dataset into K clusters. The experimental results obtained by using the new algorithm on different well-known datasets compared with those obtained by K-means algorithm, FCM, Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony Optimization (ACO), Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm demonstrate the better performance of the new algorithm.     

一种新的聚类算法--粒子群聚类算法

在分析K均值聚类算法存在不足的基础上,该文提出了一种新的聚类算法:基于粒子群的K均值聚类算法。实验结果证明,该算法有很好的全局收敛性,不仅有效地克服了传统的k均值算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的问题,而且具有较快的收敛速度。     

无线传感器网络中的自适应路由算法

在传感器网络中,分簇是有效的层次组织方法。提出一种新的基于自适应粒子群优化的分簇路由算法。粒子群是典型的群智能算法,受启发于鸟群的捕食行为,并逐渐发展成为一种成熟的优化算法。对其进行改进,使其能够得到更好的收敛效果。仿真结果表明,相比低功耗自适应集簇分层型协议算法,该方法更具节能特性,延长了全网生存时间。