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傅平

作品数：3 被引量：35H指数：2
供职机构：长沙理工大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金湖南省科技计划项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇聚类
  • 2篇聚类分析
  • 1篇信息熵
  • 1篇遗传算法
  • 1篇优化算法
  • 1篇属性离散化
  • 1篇属性约简
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇亲和度
  • 1篇子群
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应惯性权...
  • 1篇离散化
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇粒子群优化算...
  • 1篇连续属性离散...
  • 1篇免疫遗传
  • 1篇免疫遗传算法

机构

  • 3篇长沙理工大学

作者

  • 3篇傅平
  • 2篇罗可
  • 1篇廖子贞
  • 1篇周飞红

传媒

  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 2篇2008
  • 1篇2007
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
基于粗糙集理论的数据挖掘方法研究
随着数据库技术和Internet的发展，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量可供使用的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息。传统的信息处理技术已经不能很好地满足实际应用的需求，人们迫切需要具有...
傅平
关键词：数据挖掘粗糙集连续属性离散化属性约简
文献传递
基于信息熵的免疫遗传算法聚类分析被引量：15
2008年
介绍了基于信息熵的免疫遗传算法的聚类分析方法。将免疫算法引入到遗传算法中,利用免疫算法的免疫记忆、自我调节和多样性保持功能弥补了标准遗传算法的局部搜索能力差、计算量大和早熟收敛等问题。采用DNA进行抗体编码,利用信息熵来表示抗体间亲和度及浓度,并采用聚合亲和度,实现了抗体群的自我调节和多样性保持策略。实验表明,该算法优于标准遗传算法。
傅平罗可
关键词：聚类免疫遗传算法信息熵亲和度
一种自适应惯性权重的并行粒子群聚类算法被引量：19
2007年
针对K-means聚类算法和基于遗传(GA)的聚类算法的一些缺点,及求解实优化问题时粒子群算法优于遗传算法这一事实,提出了一种自适应惯性权重的并行粒子群聚类算法。理论分析和实验表明,该算法在收敛速度和收敛精度方面明显优于基于遗传算法的聚类方法。
廖子贞罗可周飞红傅平
关键词：聚类分析K-均值粒子群优化算法并行计算
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