搜索到202篇“ 粒子群聚类算法“的相关文章
- 基于改进粒子群聚类算法的出行热点提取方法
- 2024年
- 提出一种基于改进粒子群算法的聚类算法来实现城市出行热点挖掘。首先对轨迹数据进行清洗、标准化、分割等预处理;其次采用改进粒子群的聚类算法分析热点区域;最后以这些热点作为网络节点,以道路作为连接边建立网络模型,从节点和连接边出发,实现出行热点可视化。算法的全局寻优能力和分布式随机搜索特性能够解决传统聚类算法易陷入局部最优的问题,算法引入了压缩因子,能通过配置最优参数控制粒子群更新速度,从而有效改进粒子群算法准确率和全局收敛性。
- 陈瑛吴明珠
- 关键词：改进粒子群算法聚类算法
- 一种基于粒子群聚类算法的配电网数据预处理方法及系统
- 本申请提供一种基于粒子群聚类算法的配电网数据预处理方法及系统，包括：获取配电网系统的数据信息，作为样本数据集；基于样本数据集，进行聚类数据预处理，生成聚类；基于聚类，利用K‑means聚类算法获取目标聚类中心和最佳聚类数...
- 黄笛李凯恩黄继盛普朝山李若豹彭应超钟央刘勇
- 基于改进粒子群聚类算法的农村物流配送中心选址研究
- 在中央关于推进乡村振兴重点工作的意见中，明确提出了加快农村物流快递网点布局，实施“快递进村”工程，推动冷链物流服务网络向农村延伸，推进农产品产地仓储保鲜冷链物流设施建设，以及推动县域流通服务网络建设和县域集采集配中心建设...
- 李向可
- 关键词：农村物流粒子群聚类算法
- 基于人工免疫粒子群聚类算法的特高压并联电抗器故障诊断方法、装置及系统
- 本发明公开了基于人工免疫粒子群聚类算法的特高压并联电抗器故障诊断方法、装置及系统，包括：获取基于经验模态分解法得到的故障特征样本空间；利用免疫系统淋巴细胞种群进化个体的多样性和抗体之间的相似程度、抗体浓度改进粒子的聚合适...
- 魏旭郝宝欣陈轩谭风雷赵若妤马宏忠杭峰吴书煜
- 文献传递
- 基于SNP系统的改进粒子群聚类算法
- 2019年
- 脉冲神经膜系统是基于神经生物学的高性能计算模型.在标准粒子群聚类算法中引入脉冲神经膜系统,将初始聚类中心的各种组合作为粒子分配到若干个神经元,在神经元中进行粒子群的迭代与进化.利用脉冲神经膜系统的高并行性,在更短的时间内得到更优化的初始聚类中心,为K-means算法的局部寻优提供更好的聚类初值.实验结果表明,改进后的算法可以进一步提升聚类的准确率,取得更好的聚类效果.
- 李立
- 关键词：K-MEANS算法PSO算法脉冲神经膜系统
- 基于粒子群聚类算法的居民负荷辨识方法被引量：10
- 2018年
- 非侵入式负荷监测方法解决了传统侵入式负荷监测方法安装成本昂贵、不便于维护及系统可靠性低的问题。居民负荷种类多,用电特性复杂,根据居民负荷辨识的实际需求,文章提出了基于粒子群聚类算法的居民负荷辨识方法。算法通过优化粒子个体最优位置及添加负荷聚类中心扰动算子的方法,使得粒子群算法可以迅速地收敛在全局最优,并结合K均值算法,解决了传统该算法中初始聚类中心随机性产生的聚类不稳定、效果差等相关问题。最终结合实测数据得到负荷聚类结果,准确地识别出负荷类别。
- 柏慧王丽丽鲁敬祁兵
- 关键词：K均值粒子群优化算法
- 客户分类模型与粒子群聚类算法优化的研究
- 随着 Internet 技术和快递物流的发展，网上购物逐渐成为我国人们新的购物习惯，我国网购市场规模变得空前巨大。企业在吸引越来越多的客户进入网购平台的同时，也面临着如何利用宝贵且有限的服务资源对客户提供优质服务的难题。...
- 黄思颖
- 关键词：聚类算法粒子群算法
- 煤矿井下WSN中基于自适应粒子群聚类算法的多sink节点部署被引量：5
- 2018年
- 多sink节点的部署是井下传感器网络的重要研究课题,对网络性能的影响很大。针对目前采用的部署方法存在计算过程复杂、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,在标准粒子群聚类算法的基础上,提出一种基于自适应粒子群聚类算法的井下多sink节点部署算法(简称A-PSOCA算法),在惯性权重系数中考虑了粒子的进化和聚合状况,使改进的算法的自适应能力更强,并在算法迭代过程中引入预防粒子位置重叠策略,防止粒子搜索局部最优化。仿真结果表明,A-PSOCA算法可以得到合理的sink节点位置,算法的收敛速度比标准粒子群聚类算法快1倍,所对应的网络的平均能耗和均衡性以及网络生存期也优于其他基于粒子群算法,适用于井下通信环境。
- 胡长俊胡长俊
- 关键词：矿井监测自适应算法聚类算法
- 基于云遗传的混合粒子群聚类算法
- 2017年
- 针对K-means算法对初始聚类中心敏感、粒子群算法易陷入早熟收敛且易受初始值影响以及粒子群算法不能以概率1全局收敛的问题,提出一种基于仿射传播和云遗传的改进混合粒子群聚类算法,通过在初始化过程中引入仿射传播聚类算法,克服初始值对算法的影响,通改进的Metropolis接受准则和动态调整粒子集规模策略,实现了云遗传算法和粒子群算法的协同聚类,并进行了全局收敛性证明、时间复杂度分析和实验分析。
- 陈思刘建平刘方毅
- 关键词：云遗传算法粒子群算法K-MEANS算法
- 自适应K值的粒子群聚类算法被引量：9
- 2017年
- 传统K-means算法除了对初始聚类中心的选择非常敏感,易收敛到局部最优解外,还存在着K值难以确定的问题,不合适的K值往往会得到较差的聚类结果。而K值问题也是聚类分析中的一个重要的研究方向,在粒子群聚类算法的基础上,结合K-means算法,提出了自适应K值的粒子群聚类算法。当算法收敛时,可通过比较不同K值时全局最优适应度值之间的关系来决定K值的增大与减小。实验表明改进的算法可以有效指导K值的选取,并且具有较好的聚类效果。
- 白树仁陈龙
- 关键词：粒子群聚类算法K-MEANS算法
相关作者
- 张国英
- 作品数：147被引量：410H指数：11
- 供职机构：中国矿业大学（北京）
- 研究主题：图像 矿石 稠油 油水界面 图像分割
- 刘靖明
- 作品数：6被引量：192H指数：3
- 供职机构：上海交通大学安泰经济与管理学院管理学院
- 研究主题：K均值算法 全局优化 聚类分析 粒子群算法 K均值
- 罗可
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- 供职机构：长沙理工大学
- 研究主题：聚类算法 粗糙集 聚类 数据挖掘 聚类分析
- 李峻金
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- 供职机构：中国人民解放军西安通信学院
- 研究主题：粒子群聚类算法 聚类分析 粒子群优化算法 群智能 复杂网络
- 沙芸
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