河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A520748)
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
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- 基于闻香识源的改进人工蜂群聚类算法
- 2017年
- 为了克服传统K-Means算法初始聚类中心选择的盲目性,提高聚类精度和聚类结果的稳定性,提出一种基于闻香识源的人工蜂群聚类算法,用于数据聚类.该算法首先利用样本数据稠密度反馈的信息(花香)来寻找初始聚类中心,接着交替进行K-Means聚类,人工蜂群在高密度数据区以贪婪原则搜索最佳聚类中心,往复多次以达到良好且稳定的聚类效果.实验表明该算法简单高效,聚类效果好.
- 李梅莲郭超峰
- 关键词：蜂群算法数据聚类初始聚类中心距离矩阵
- 基于自适应搜索的人工蜂群算法被引量：3
- 2013年
- 针对基本的人工蜂群算法(basic Artificial Bee Colony algorithm,ABC)收敛速度慢和容易陷于局部最优等不足,采用混沌算子和逆向学习算子相混合的初始化种群的方法,有效地改进了初始种群的多样性;在雇佣蜂和观察峰的位置更新上,提出了自适应搜索算子.改进后的算法(Improved ABC,IABC)测试了5个标准单峰或多峰函数,结果表明,IABC算法在搜索效率、最优解质量、稳定性均优于ABC算法.
- 郭超峰李梅莲
- 关键词：人工蜂群算法自适应搜索
