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一种基于遗传算法的模糊聚类算法及基与FCM算法的结合 总被引:3,自引:0,他引:3
在各种糊聚类算法中,模糊C-均值聚类算法FCM(Fuzzy C-Mean Clustering Algorithm)的应用最为广泛。但在实际的应用中,FCM算法却容易陷入局部最优解。因此,本文首先提出了一种基于遗传算法GA(Genetic Algorithm)的模糊聚类分析方法,它利用了遗传算法随机搜索的特点,可以避免陷入局部最优解。实验表明,将该遗传算法与FCM算法结合起来进行聚类分析,比单一使用遗传算法或单一使用FCM算法进行聚类分析的效果都要好。 相似文献
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模糊聚类算法是一种无监督的机器学习方法,能够有效地检测出网络入侵中未知的异常攻击行为,但模糊聚类算法实质上是一种迭代寻优方法,容易陷入局部最优解.因此结合遗传算法的全局搜索特性与禁忌算法的局部搜索特性,提出了一种基于遗传禁忌搜索的混合模糊聚类算法,实验表明该方法能有效避免局部最优解、得到正确的聚类结果,在KDDCUP99数据集上的实验结果表明该方法具有更高的检测率和较低的误检率. 相似文献
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韩斌 《江苏科技大学学报(社会科学版)》2000,14(3):20-23
介绍了基于单亲遗传算法和模糊C-均值算法的混合聚类算法,克服了模糊C-均值算法的局部最优问题以及采用普通遗传算法聚类时搜索速度和聚类精度的矛盾.实际运算表明,算法是有效的. 相似文献
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针对当前入侵检测技术检测率较低、误报率较高,特别是难以检测新型入侵的不足,通过研究基于机器学习的异常入侵检测系统,提出了一种基于半监督模糊聚类的异常入侵检测算法SFCA(Semi-supervised Fuzzy Clustering Algorithm).算法通过加入数据之间的相关信息,同时引入代价函数来平滑目标函数,降低其对孤立点数据的敏感程度.通过利用少量的标记样本,生成用于初始化算法的种子聚类,然后辅助聚类过程.实验表明,与FCM(Fuzzy C-means)聚类算法相比,SFCA算法具有较高的性能. 相似文献
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基于单亲遗传算法和模糊C—均值算法的混合聚类算法 总被引:2,自引:0,他引:2
韩斌 《华东船舶工业学院学报》2000,14(3):20-23
介绍了基于单亲遗传算法和模糊C-均值算法的混合聚类算法,克服了模糊C-均值算法的局部最优问题以及采用普通遗传算法聚类时搜索速度和聚类精度的矛盾。实际运算表明,算法是有效的。 相似文献
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基于模糊聚类的数据关联融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用模糊相似性和模糊C均值聚类算法相结合,提出一种求解多传感器多目标跟踪数据关联问题的方法.该方法的目的是实现多传感器观测数据的模糊聚类,使源于不同目标的观测数据能正确划分到该目标中去.仿真结果表明,该算法可以实现数据与目标的正确关联,克服传统硬判断的一些缺点. 相似文献
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求解二次规划的Wolfe算法和旋转算法都是运用Kuhn-Tucker条件将二次规划问题等价转化为求解较为简单的线性规划问题或线性不等式组问题。与Wolfe算法不同,旋转算法在求解二次规划过程中不需增加任何辅助变量,可以直接方便地处理等式约束和变量有界问题,在计算过程中能自动识别冗余约束,具有较明显的计算效率优势。 相似文献
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在一种变步长LMS算法的基础上,引进动量因式,提出了一种新的改进LMS的算法。新算法整体性能优于变步长LMS算法以及LMS算法。通过理论分析,比较了新的算法和变步长LMS算法以及LMS算法的收敛性和稳态性,提出了一种设想以提高新算法的稳态性。仿真试验证明了新算法的优越性以及设想的在仿真条件下的正确性。 相似文献
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基于无线传感器网络中的典型range-free定位算法DV-Hop的特点,提出了一种改进策略,主要原理是用多个锚节点的平均每跳距离的平均值来代替原算法中的平均每跳距离,仿真结果表明,该算法在不需要增加节点的硬件开销的基础上提高了定位精度,是无线传感器网络中节点定位的一种实用方案. 相似文献
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由弹体着靶初速和侵彻加速度计算侵彻深度算法不受靶体材料参数等条件的限制,在侵彻过程中根据预先装订在引信中的数据库信息,并结合高g值加速度传感器实测侵彻加速度,实时计算侵彻深度,实现自适应炸点控制,利用加速度传感器的好处是可以探测弹体侵彻目标全过程的加速度变化情况,以便对目标的性质、层数等进行识别. 相似文献