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朱峰

作品数：3 被引量：30H指数：3
供职机构：西北大学信息科学与技术学院更多>>
发文基金：陕西省自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
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

  • 3篇蚁群
  • 2篇遗传算法
  • 2篇蚁群聚类
  • 2篇蚁群算法
  • 2篇群算法
  • 2篇聚类
  • 2篇聚类分析
  • 1篇蚁群聚类算法
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇群体智能
  • 1篇聚类算法

机构

  • 3篇西北大学

作者

  • 3篇朱峰
  • 2篇陈莉

传媒

  • 1篇西北大学学报...
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2010
  • 2篇2009
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
蚁群算法在聚类分析中的应用研究
聚类分析作为数据挖掘中一个重要的研究内容，已被广泛应用到模式识别、数据分析、图像处理等诸多领域。蚁群算法作为一种新兴的智能仿生算法，因其固有的并行性、健壮性和自组织性在聚类分析中显示出很好的应用前景。本文对蚁群聚类算法进...
朱峰
关键词：聚类分析蚁群算法遗传算法数据挖掘
文献传递
蚁群与遗传算法融合的聚类算法研究被引量：11
2009年
目的通过将蚁群与遗传算法融合,以解决蚁群聚类算法参数众多且与问题域相关,搜索容易出现停滞现象等问题。方法将主要影响蚁群聚类算法性能的5个参数作为遗传算法中的染色体进行编码。首先设计遗传算法的选择、交叉、变异算子,进而将用于聚类结果评价的F-measure函数作为适应度函数,通过多次迭代找出最优的参数组合。结果在仿真实验中,获得了较好的聚类效果。结论蚁群与遗传融合的聚类算法较蚁群聚类算法有更大的优势。
朱峰陈莉
关键词：蚁群聚类遗传算法
一种改进的蚁群聚类算法被引量：16
2010年
分析了现有蚁群聚类算法的特点与不足,并在此基础上提出了一种改进的蚁群聚类算法。改进算法分别从蚂蚁捡起对象、放下对象的策略、参数α的自适应改变策略及游离对象的处理策略四个不同方面对现有蚁群聚类算法进行改进。仿真实验结果表明,改进算法可以获得更好的聚类效果和时间性能。
朱峰陈莉
关键词：蚁群算法聚类分析群体智能
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