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已有的聚类算法大多仅考虑单一的目标,导致对某些形状的数据集性能较弱,对此提出一种基于改进粒子群优化的无标记数据鲁棒聚类算法。优化阶段:首先,采用多目标粒子群优化的经典形式生成聚类解集合;然后,使用K-means算法生成随机分布的初始化种群,并为其分配随机初始化的速度;最终,采用MaxiMin策略确定帕累托最优解。决策阶段:测量帕累托解集与理想解的距离,将距离最短的帕累托解作为最终聚类解。对比实验结果表明,本算法对不同形状的数据集均可获得较优的类簇数量,对目标问题的复杂度具有较好的鲁棒性。 相似文献
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迭代粒子群算法及其在间歇过程鲁棒优化中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对无状态独立约束和终端约束的间歇过程鲁棒优化问题,将迭代方法与粒子群优化算法相结合,提出了迭代粒子群算法.对于该算法,首先将控制变量离散化,用标准粒子群优化算法搜索离散控制变量的最优解.然后在随后的迭代过程中将基准移到刚解得的最优值处,同时收缩控制变量的搜索域,使优化性能指标和控制轨线在迭代过程中不断趋于最优解.算法简洁、可行、高效,避免了求解大规模微分方程组的问题.对一个间歇过程的仿真结果证明了迭代粒子群算法可以有效地解决无状态独立约束和终端约束的间歇过程鲁棒优化问题. 相似文献
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基于混沌的聚类粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对函数优化问题,提出了一种基于混沌的聚类粒子群优化算法。该算法利用混沌序列产生粒子的位置和速度,并与粒子群优化算法产生的粒子位置进行比较,选择好的粒子位置。同时通过谱系聚类方法进行聚类,并且给出新的速度更新公式。最后将算法应用到5个典型的函数优化问题中,并与其它改进的粒子群算法进行比较分析。数值结果表明,该算法提高了全局搜索能力、收敛速度和解的精度。 相似文献
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基于粒子群优化算法的数据流聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前基于滑动窗口的聚类算法中对原始数据信息的损失问题和提高聚类质量和准确性,在现有基于滑动窗口模型数据流聚类算法的基础上,提出了一种基于群体协作的粒子群优化算法(PSO)的新数据流聚类算法。这种优化的新数据流聚类算法利用改进的时间聚类特征指数直方图作为数据流的概要结构以及应用PSO在聚类过程中对聚类质量的局部迭代优化。实验结果表明,此方法有效减少了内存的开销,解决了对原始数据信息损失的问题。与传统的数据流聚类算法相比,基于粒子群优化算法的数据流聚类算法在聚类质量和准确性上明显优于传统的数据流聚类算法。 相似文献
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传统的协同过滤推荐算法受限于数据稀疏性问题,导致推荐结果较差.用户的社交关系信息能够体现用户之间的相互影响,将其用于推荐算法能够提高推荐结果的准确度,目前的社交化推荐算法大多只考虑了用户的直接社交关系,没有利用到潜在的用户兴趣偏好信息以及群体聚类信息.针对上述情况,提出一种融合社区结构和兴趣聚类的协同过滤推荐算法.首先通过重叠社区发现算法挖掘用户社交网络中存在的社区结构,同时利用项目所属类别信息,设计模糊聚类算法挖掘用户兴趣偏好层面的聚类信息.然后将2种聚类信息融合到矩阵分解模型的优化分解过程中.在Yelp数据集上进行了新算法与其他算法的对比实验,结果表明,该算法能够有效提高推荐结果的准确度. 相似文献
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研究快速变异的网络攻击准确检测问题,网络攻击如果在入侵过程中,发生较快的变异,使得入侵特征很难被准确的描述.传统的C均值聚类(FCM)算法在网络入侵检测中,多是依靠特征匹配完成检测,由于无法准确描述快速变异的入侵特征,导致网络入侵初始聚类中心选择不当,检测正确率不高.提出一种粒子群优化聚类算法的网络入侵检测方法,通过粒子群算法选择初始聚类中心,检测变异后入侵的最小化特征,采用FCM算法对最小特征进行聚类分析,完成快速变异网络入侵的检测.仿真结果表明,改进FCM算法能很好克服传统FCM算法的缺陷,有效地提高了网络检测正确率,同时提高了网络入侵的检测速度. 相似文献
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提出一种新的图象分类算法椈谖⒘H旱腒均值聚类图象分类算法.将此算法和K均值聚类算法以及微粒群图像分类算法分别应用于MRI人脑图象的分类,并进行了比较.实验结果表明:基于微粒群的K均值聚类图象分类算法具有较好的全局收敛性,不仅能有效克服K均值算法易陷入局部极小值的缺点,且全局收敛性能优于微粒群图像分类算法. 相似文献
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以保证全局收敛的随机微粒群算法为基础,文章提出了一种双群体随机微粒群算法——DB-SPSO。该方法采用两个群体同时进化,一个群体在进化过程中所出现的停止微粒由另一群体的微粒来代替,并和此群体中其余的微粒一起继续进化。通过对此算法的参数适用范围及收敛率进行讨论,给出了此算法的适用范围。其仿真结果表明:对于单峰函数和多峰函数,此算法都能够取得较好的优化效果。 相似文献
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提出了一种基于拉子群优化的可能性c均值(Possibilistic Gmeans, PCM)聚类改进方法。该方法首先通过
改进PCM算法的目标函数来计算数据模式的隶属度矩阵和聚类中心完成粒子编码,从而降低算法对初始中心的敏
感,提高聚类的精度;其次,通过粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法对编码进行优化,以有效地克服
PCM聚类算法容易导致聚类一致性和陷入局部最优解的缺点,减少算法的迭代次数。通过人造数据集和UCI数据
集上的实验,表明该算法在计算复杂度、聚类精度和全局寻优能力方面表现得较为突出。 相似文献
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用于鲁棒协同推荐的元信息增强变分贝叶斯矩阵分解模型 总被引:1,自引:0,他引:1
托攻击是协同过滤推荐系统面临的重大安全威胁. 研究可抵御托攻击的鲁棒协同推荐技术已成为目前的重要课题. 本文在引入用户嫌疑性评估策略的基础上, 通过将用户嫌疑性及项类属等元信息与贝叶斯概率矩阵分解模型相融合, 提出了用于鲁棒协同推荐的元信息增强变分贝叶斯矩阵分解模型(Metadata-enhanced variational Bayesian matrix factorization, MVBMF), 并设计了相应的模型增量学习策略. 实验表明, 与现有推荐模型相比, 这种模型具备更强的攻击耐受力, 能够有效提高推荐系统的鲁棒性. 相似文献
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基于小生境微粒群算法的山峰聚类 总被引:2,自引:0,他引:2
将山峰聚类法和小生境微粒群算法结合,构建一种基于小生境微粒群算法的山峰聚类法:首先在数据空间上构造网格,进而构造出表示数据密度指标的山峰函数,然后将山峰聚类方法中通过顺序地削去山峰函数来选择聚类中心这一步用小生境微粒群算法代替,通过执行小生境微粒群算法对山峰函数进行多峰函数寻优,找到山峰函数的每一个峰,即可确定聚类中心的个数和每一个聚类中心位置。仿真实验表明,构建的新算法能够弥补传统聚类算法的一些缺陷。 相似文献
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针对传统协同过滤推荐算法普遍存在的数据稀疏性问题以及寻找相似用户时存在局限性,提出一种融合狼群算法和模糊聚类的混合推荐算法.在数据处理过程中,根据基于项目的协同过滤算法充分挖掘项目间的数据关系,填充原始矩阵的零值以降低数据稀疏性;从用户的角度出发,根据模糊聚类隶属度的大小筛选出相关邻居集合,扩大相关用户的寻找范围;将狼... 相似文献