基于变异精密搜索的蜂群聚类算法

针对K-means 聚类算法过度依赖初始聚类中心、局部收敛、稳定性差等问题, 提出一种基于变异精密搜索的蜂群聚类算法. 该算法利用密度和距离初始化蜂群, 并根据引领蜂的适应度和密度求解跟随蜂的选择概率P;  然后通过变异精密搜索法产生的新解来更新侦查蜂, 以避免陷入局部最优; 最后结合蜂群与粗糙集来优化K-means. 实验结果表明, 该算法不仅能有效抑制局部收敛、减少对初始聚类中心的依赖, 而且准确率和稳定性均有较大的提高.

     

基于密度调整的改进自适应谱聚类算法

针对谱聚类存在构造相似度矩阵时对尺度参数敏感以及处理多重尺度数据集效果不理想的缺陷, 提出一种基于密度调整的改进自适应谱聚类算法. 该算法将样本点所处领域的密度引入谱聚类, 利用密度差来调整样本点之间的相似度, 使其更符合实际簇类中样本点间的内在关系, 在一定程度上解决了多尺度聚类问题; 同时, 通过样本点的近邻距离自适应得到尺度参数, 使算法对尺度参数相对不敏感. 仿真实验验证了所提出算法的有效性和优越性.

     

基于维度最大熵数据流聚类的异常检测方法

针对传统数据流聚类算法聚类信息损失大、不准确的缺点, 提出一种基于维度最大熵的数据流聚类算法. 采用动态数据直方图将数据维度划分为不同的维度组, 计算各维度最大熵划分维度空间簇, 将相同维度簇的数据聚集成微簇, 通过比较微簇的信息熵大小及其分布特点实现数据流的异常检测. 该方法提升了聚类速度, 克服了传统数据流聚类算法信息丢失的缺点. 实验结果表明, 所提出算法能够提高数据流异常检测的准确性和有效性.

     

基于密度的划分式聚类过程参数选择算法

为确定??-means 等聚类算法的初始聚类中心, 首先由样本总量及其取值区间长度确定对应维上的样本密度统计区间数, 并将满足筛选条件的密度峰值所在区间内的样本均值作为候选初始聚类中心; 然后, 根据密度峰值区间在各维上的映射关系建立候选初始聚类中心关系树, 进一步采用最大最小距离算法获得初始聚类中心; 最后为确定最佳聚类数, 基于类内样本密度及类密度建立聚类有效性评估函数. 针对人工数据集及UCI 数据集的实验结果表明了所提出算法的有效性.

     

基于流形鉴别信息的特征选择及其结构化稀疏表示

针对启发式特征选择策略忽略了特征间相关信息导致子最优的问题, 提出一种基于流形鉴别信息的特征选择(MDFS) 算法. 该算法根据近邻信息和标签信息刻画高维数据类内和类间流形结构, 以最小化流形散度差为准则构建目标函数, 并增加结构化稀疏正则项降低特征间冗余. 通过统一框架下的特征权重迭代优化获得最优特征子集. 在ORL 库、COIL20 库、Isolet1 库上的聚类实验表明, MDFS算法选取的特征子集相比传统算法具有更高的识别准确率和归一化互信息, 验证了所提出算法的有效性.

     

基于自适应学习的演化聚类算法

演化聚类算法(ECM) 是一种有效的在线聚类算法, 能够根据输入数据实时调整聚类. 但是, 该聚类算法依赖于预先设置的最大距离阈值, 而且对数据输入次序敏感. 针对这些问题, 提出一种基于自适应学习的演化算法(SALECM), 在无法获取数据先验知识的情况下, 无需人为预先定义参数, 可自适应地调整聚类. 实验结果表明, 与 ECM相比, SALECM可提高在线聚类的自适应性能, 也能在一定程度上缓解数据输入次序对算法的影响.

     

基于混合蛙跳与阴影集优化的粗糙模糊聚类算法

针对粗糙模糊聚类算法对初值敏感、易陷入局部最优和聚类性能依赖阈值选择等问题, 提出一种混合蛙跳与阴影集优化的粗糙模糊聚类算法(SFLA-SRFCM). 通过设置自适应调节因子, 以增加混合蛙跳算法的局部搜索能力; 利用类簇上、下近似集的模糊类内紧密度和模糊类间分离度构造新的适应度函数; 采用阴影集自适应获取类簇阈值. 实验结果表明, SFLA-SRFCM 算法是有效的, 并且具有更好的聚类精度和有效性指标.

     

一种改进隶属度函数的FCM聚类算法

传统模糊??-均值(FCM) 算法要求一个样本对于各个聚类的隶属度之和满足归一化条件, 从而导致算法对噪声和孤立点敏感, 对非均衡分布样本的聚类有效性降低. 针对该问题, 提出一种改进模糊隶属函数约束的FCM聚类算法, 通过放松归一化条件, 推导出新的隶属度划分公式, 并在聚类过程中不断进行隶属度修正, 从而达到消除噪声样本、提高聚类有效性的目的. 最后通过实验结果对比验证了改进算法的正确性.

     

基于簇内不平衡度量的粗糙??-means 聚类算法

粗糙??-means 聚类算法是一种有效的处理聚类边界模糊问题的算法, 但大多数算法对簇的下近似集和边界 中的对象使用统一的权值, 忽略了簇内对象之间的差异性. 针对这一问题提出一种新的改进算法, 通过对簇内的每个 对象加入簇内不平衡度量, 以区分不同对象对簇的贡献程度, 使得聚类结果簇内更紧凑、簇间更疏远. 不同数据集的 仿真实验结果表明, 所提出算法可以有效提高聚类结果的精度.

     

基于改进马氏距离的模拟电路故障诊断新方法

提出一种基于改进马氏距离的模拟电路故障诊断方法. 根据被测电路的拓扑结构进行可测性分析, 利用测试矩阵确定规范模糊组, 从而得到单故障假设下的可分潜在故障元件. 将马氏距离根据模拟电路的特性作出改进, 并应用于模拟电路潜在故障元件的诊断. 利用测点特征值的改进马氏距离对潜在元件进行划分, 减少可疑故障元件的类别, 在诊断分类时达到提高速度的效果. 实验表明, 所提出的方法对模拟电路软故障诊断速度较快, 具有较好的模拟电路故障诊断测试效果.

     

基于超图正则化的概念分解及在数据表示中的应用

针对传统图模型的流形学习无法准确表达数据间多元几何结构信息的问题, 提出一种基于超图正则化的概念分解(HRCF) 算法. 该算法用一组具有相似属性的数据子集构建超边, 建立数据间高阶关系的超图模型. 通过在概念分解算法中增加超图正则项, 保持数据间多元几何流形结构, 提高了算法的鉴别性. 在Yale 库、USPS 库和TDT2 库上的实验表明, HRCF 算法明显提高了聚类的准确率和归一化互信息, 验证了算法的有效性.

     

一种人工免疫算法优化的高有效性模糊聚类图像分割

针对传统模糊聚类初值敏感、易陷入局部最优的缺陷,将具有良好勘探和开采能力的人工免疫算法用于模糊聚类的优化并提出了相应的图像分割算法.利用改进的Hausdorff距离提出一种新的抗体浓度评价算子并定义了相应的免疫算子,简化了免疫操作,增强了算法自适应寻优能力.采用最近提出的一种有效性函数作为聚类适应度函数,以人工免疫算法寻优,从而自适应地确定聚类数日与中心,实现自动图像分割.仿真实验表明,该算法可以实现图像的自动高有效性分割.     

具有混沌搜索策略的蜂群优化算法

提出一种改进人工蜂群局部搜索能力的优化算法,对陷入局部最优值的雇佣蜂,使用禁忌表存储其局部极值,并引入混沌序列重新初始化,在迭代中产生局部极值的邻域点,帮助其逃离束缚并快速搜寻到最优解.改进算法有效地结合标准蜂群算法的全局优化能力、禁忌表的记忆能力和混沌局部搜索能力,对经典函数的测试计算表明,改进算法提高r蜂群寻优能力,在收敛速度和精度上均优于标准蜂群算法,适合工程应用中的复杂函数优化问题.     

基于改进流形距离的粗糙集k-means聚类算法

针对现有的基于流形距离的聚类算法对“绝对流形”数据集较“相对流形”数据集聚类效果佳和参数[ρ]在较大范围内变化时,聚类性能较差等问题,提出基于改进流形距离的粗糙集k-means聚类算法。该算法通过用属性划分和最大最小距离选择初始聚类中心,以改进的流形距离和粗糙集优化k-means,并结合终止判断条件以达到解决边界数据聚类问题和提升聚类效果的目的。仿真结果表明：该算法对“绝对流形”和“相对流形”数据集聚类效果均有较好改善,且参数变化对聚类性能影响较大。     

多目标自适应混沌粒子群优化算法

提出一种多目标自适应混沌粒子群优化算法(MACPSO). 首先, 基于混沌序列提出一种新型动态加权方法选择全局最优粒子; 然后, 改进NSGA-II 拥挤距离计算方法, 并应用到一种严格的外部存档更新策略中; 最后, 针对外部存档提出一种基于世代距离的自适应变异策略. 以上操作不仅提高了算法的收敛性, 而且提高了Pareto 最优解的均匀性. 实验结果表明了所提出算法的有效性.

     

基于稀疏流形聚类嵌入模型和L1范数正则化的标签错误检测

综合利用含错标签中的有用信息和数据结构中蕴含的鉴别信息,提出一种基于稀疏流形聚类嵌入模型和L1范数正则化的标签错误检测修正方法.首先,用稀疏流形聚类嵌入模型将数据投影到易分类的空间,利用标注正确的极少量样本和最近邻分类器获得新标签;然后,构造标签错误检测模型,获得仅含0、1元素的检测向量,正确、错误的标签分别对应着1、0的位置;最后,给出了相应的优化算法及收敛证明,并在相关实验上验证了算法的有效性.     

基于划分自适应融合的多视角模糊聚类算法

针对多视角聚类任务如何更好地实现视角间的合作之挑战, 提出一种新的视角融合策略. 该策略首先为每个视角设置一个划分, 然后通过自适应学习获取一个融合权重矩阵对每个视角的划分进行自适应融合, 最终利用视角集成方法得到全局划分结果. 将上述策略应用到经典的FCM(Fuzzy ??-means) 模糊聚类框架, 提出相应的多视角模糊聚类算法. 在模拟数据集和UCI 数据集上的实验结果均显示, 所提出的算法较几种相关聚类算法在应对多视角聚类任务时具有更好的适应性和更好的聚类性能.

     

求解多处理器任务调度问题的改进差分进化算法

针对多处理器系统任务调度复杂问题, 在自适应差分进化算法基础上增加惯性速度分项, 提出一种称为惯性速度差分进化(IVDE) 的改进算法, 以避免陷入局部最优解. 结合启发式任务列表, 对算法的状态编码提出了处理器列表(PL)、部分偏序任务列表(PTL) 和全部任务列表(CTL) 等3 种形式. 通过求解随机生成的任务调度标准图和真实求解任务问题, 进行了数值仿真验证, 其中PTL-IVDE 算法相比蚁群优化(ACO) 算法、混合遗传算法(TLPLC-GA), 能快速求得更好的任务调度方案.