邢猛
- 作品数：4 被引量：18H指数：2
- 供职机构：安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：安徽省自然科学研究项目安徽省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于蚁群聚类算法的集成学习研究
- 数据聚类是重要的数据挖掘技术，聚类技术将末标记对象通过其相似度进行分组，使得组内对象的相似度最大而组问对象的相似度最小，从而发现对象的内在特性。然而，一些数据的结构和分布呈现高度的复杂性，数据挖掘也为聚类带来了大量亟待解...
- 邢猛
- 关键词：蚁群聚类算法群体智能
- 文献传递
- 一种动态改变权值的简化粒子群算法被引量：13
- 2009年
- 基本粒子群优化算法(bPSO)具有容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢、精度低等缺陷,而舍弃了速度项的简化粒子群算法(sPSO)在保证了收敛速度和精度的同时使算法更加简练。文中提出了一种动态改变权值的简化粒子群算法。并经实验证明,该算法在搜优精度和收敛速度上具有明显的优势。
- 贾瑞玉黄义堂邢猛
- 关键词：粒子群算法简化粒子群算法惯性权值
- 一种基于贪婪覆盖的文本分类方法被引量：1
- 2009年
- 文本分类是信息检索和数据挖掘中的重要主题之一。文中提出了一种基于贪婪覆盖算法的文本分类方法,首先对文本进行分词,分词的结果用CHI统计量的方法提取特征,使用TF-IDF-ICSD进行特征权重计算。对贪婪覆盖算法采用另一种选取初始点的方法来构建分类器,用复旦大学语料库作为测试数据集,并与BP算法相比较。实验结果表明文本提出的方法是有效的。
- 张燕平徐庆鹏苏守宝邢猛
- 关键词：文本分类
- 一种动态调整的蚁群聚类算法被引量：4
- 2009年
- 蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,基于蚁群算法的聚类算法已经在当前的数据挖掘研究中得到应用。文中针对早期蚁群聚类算法的缺点,提出动态调整的蚁群聚类算法,通过加入运动速度不同的蚁群、半径自适应调整、短期记忆、强行放下等策略,来指导蚁群的移动行为,降低蚁群移动的随意性,减少了蚂蚁的搜索时间,提高聚类性能。仿真实验表明:改进算法能有效地提高算法效率且取得较好的聚类结果。
- 贾瑞玉邢猛徐庆鹏黄义堂
- 关键词：蚁群算法
