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《计算机工程与应用》 2006年16期
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蚁群聚类算法综述

张建华  江贺  张宪超  
【摘要】:数据聚类是重要的数据挖掘技术,在工程和技术等领域具有广泛的应用背景。蚁群算法作为一种新型的优化方法,具有很强的鲁棒性和适应性。文章着重介绍蚁群聚类算法的研究情况,阐述当今流行的蚁群聚类算法的基本原理及其特性,旨在为蚁群聚类算法的发展提供引导作用。
【作者单位】大连理工大学软件学院 大连理工大学软件学院 大连理工大学软件学院
【关键词】数据挖掘 蚁群算法 聚类
【分类号】:TP301.6
【正文快照】:
1引言聚类分析是数据挖掘领域中的一个重要分支[1],是人们认识和探索事物之间内在联系的有效手段,它既可以用作独立的数据挖掘工具,来发现数据库中数据分布的一些深入信息,也可以作为其他数据挖掘算法的预处理步骤。所谓聚类(clus-tering)就是将数据对象分组成为多个类或簇(cl

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 罗聪;曹三省;杜怀昌;;一种基于信息增益的蚁群聚类算法[J];中国传媒大学学报(自然科学版);2010年04期
2 彭艳;王小玲;;一种混合聚类算法在用户聚类中的应用研究[J];信息技术;2008年01期
3 郑耿忠;;蚁群聚类算法在智能答疑系统中的应用研究[J];佳木斯大学学报(自然科学版);2008年02期
4 陈应显;;蚁群聚类算法中确定相邻对象方法的改进[J];计算机工程与应用;2009年18期
5 邢洁清;朱庆生;郭平;;蚁群聚类组合方法的研究[J];计算机工程与应用;2009年18期
6 陈应显;;基于模糊集的蚁群空间聚类方法研究[J];计算机工程与应用;2011年02期
7 方新;赵卫东;杨晓春;;基于Ant-Tree聚类算法的图像分割[J];计算机应用;2008年05期
8 卓开育;陆秋君;;基于改进RBF神经网络的车辆类型识别[J];计算机应用;2011年S2期
9 牛永洁;张成;;蚁群聚类在试卷分析中的应用研究[J];计算机与数字工程;2012年04期
10 李明华;刘全;刘忠;郗连霞;;数据挖掘中聚类算法的新发展[J];计算机应用研究;2008年01期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 姜栋;郑康锋;胡影;;基于蚁群的启发式网络拓扑图布局算法[A];第九届中国通信学会学术年会论文集[C];2012年
中国博士学位论文全文数据库 前6条
1 李桃迎;交通领域中的聚类分析方法研究[D];大连海事大学;2010年
2 曲建华;基于群体智能的聚类分析[D];山东师范大学;2010年
3 杨燕;基于计算智能的聚类组合算法研究[D];西南交通大学;2006年
4 荆永君;教育资源分布式配送与调度算法研究[D];东北师范大学;2008年
5 姜金贵;火力发电厂事故的应急管理及虚拟仿真研究[D];哈尔滨工程大学;2008年
6 凌海峰;基于ACO的Web使用挖掘方法研究[D];合肥工业大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘琼;基于群体智能的聚类算法研究[D];长沙理工大学;2010年
2 李颖慧;聚类分析技术在中国移动客户消费模式中的应用研究[D];长春工业大学;2010年
3 李方洁;基于智能算法的DNA序列比对研究[D];山东师范大学;2011年
4 黄正新;人工萤火虫群优化算法分析改进及应用研究[D];广西民族大学;2011年
5 于妍;基于蚁群算法的高校就业管理系统的设计与实现[D];华北电力大学;2011年
6 李幸群;基于京杭运河的多站点航运协调调度问题的研究[D];华中科技大学;2011年
7 汪维;“超值天下”系统中订票记录的聚类分析[D];华中科技大学;2010年
8 满国晶;蚁群算法及其在气象卫星云图分割中的应用[D];哈尔滨工程大学;2011年
9 赵爽;改进的模糊C均值聚类算法及其应用[D];东北大学;2010年
10 胡志苹;基于蚁群算法的海上消防系统航线优选研究[D];大连海事大学;2007年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
1 杨欣斌,孙京诰,黄道;基于蚁群聚类算法的离群挖掘方法[J];计算机工程与应用;2003年09期
2 杨欣斌,孙京诰,黄道;一种进化聚类学习新方法[J];计算机工程与应用;2003年15期
3 张惟皎,刘春煌,尹晓峰;蚁群算法在数据挖掘中的应用研究[J];计算机工程与应用;2004年28期
4 钱卫宁,周傲英;从多角度分析现有聚类算法(英文)[J];软件学报;2002年08期
5 叶志伟,郑肇葆;蚁群算法中参数α、β、ρ设置的研究——以TSP问题为例[J];武汉大学学报(信息科学版);2004年07期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 赵磊;陈庆龙;巩珏;;基于改进蚁群算法的炮兵火力优化分配模型[J];兵工自动化;2011年04期
2 冯跃喜;金心宇;蔡文郁;;基于改进型蚁群算法的无线传感路由协议[J];传感技术学报;2007年11期
3 田一鸣;黄友锐;黄宜庆;;基于分层小生境蚁群算法的WSN中QoS组播路由研究[J];传感技术学报;2008年09期
4 许婷;盛明;娄彩荣;;基于GIS和蚁群算法的物流配送中心选址研究[J];测绘科学;2010年06期
5 林凤涛;;蚁群算法在车间配送路径优化中的应用[J];轴承;2007年05期
6 朱国涛;周树道;吕波;王彦杰;王俊;;基于气象威胁的无人机航迹规划方法研究[J];电光与控制;2011年06期
7 陈歆技;丁同奎;张钊;;蚁群算法在配电网故障定位中的应用[J];电力系统自动化;2006年05期
8 曾晖;卢镭;;城市公交查询系统设计[J];电脑编程技巧与维护;2012年02期
9 卢厚清;张永利;李宏伟;余勤;;一种改进的蚁群求解算法[J];东南大学学报(自然科学版);2006年S1期
10 张红军;;一种基于相似度聚类的胃癌诊断挖掘算法研究[J];电脑开发与应用;2010年09期
中国重要会议论文全文数据库 前9条
1 杨卫莉;郭雷;赵天云;肖谷初;;融合分水岭算法和蚁群聚类的图像分割[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
2 赵磊;黄道;;基于蚁群算法的化工过程故障诊断[A];2006北京地区高校研究生学术交流会——通信与信息技术会议论文集(下)[C];2006年
3 ;Application of Ant Colony Algorithms in Fault Diagnosis[A];Proceedings of the 2011 Chinese Control and Decision Conference(CCDC)[C];2011年
4 周新华;黄道;;基于改进蚁群聚类算法的最优状态集划分[A];第二十三届中国控制会议论文集(下册)[C];2004年
5 卢厚清;张永利;余勤;李宏伟;张小娟;;基于改进蚁群算法的火力分配优化[A];第25届中国控制会议论文集(上册)[C];2006年
6 尹雪娇;逄玉俊;王贵成;;一种基于蚁群算法的故障聚类新方法[A];第十九届测控、计量、仪器仪表学术年会(MCMI'2009)论文集[C];2009年
7 王真;刘建永;陈涛;;蚁群算法在物流配送车辆优化调度中的应用[A];第八届中国青年运筹信息管理学者大会论文集[C];2006年
8 尹雪娇;逄玉俊;王贵成;;一种基于蚁群算法的故障聚类新方法[A];第四届中国智能计算大会论文集[C];2010年
9 杜亚军;裴峥;彭宏;徐扬;;基于不确定性推理的主题推荐方法[A];第二十届全国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2003年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李桃迎;交通领域中的聚类分析方法研究[D];大连海事大学;2010年
2 曲建华;基于群体智能的聚类分析[D];山东师范大学;2010年
3 王飞;入侵检测分类器设计及其融合技术研究[D];南京理工大学;2011年
4 代劲;云模型在文本挖掘应用中的关键问题研究[D];重庆大学;2011年
5 刘永鑫;基于矩阵论的供热管网阻力系数辨识研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
6 王莉;数据挖掘中聚类方法的研究[D];天津大学;2004年
7 温磊;基于有向项集图的关联规则挖掘算法研究与应用[D];天津大学;2004年
8 陈湘涛;数据仓库与数据挖掘技术在新型铝电解控制系统中的应用研究[D];中南大学;2004年
9 冷晟;分布式虚拟制造单元关键技术研究与应用[D];南京航空航天大学;2005年
10 杨燕;基于计算智能的聚类组合算法研究[D];西南交通大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 谢纪祥;城市干线道路信号协调优化控制研究[D];长沙理工大学;2010年
2 金璐钰;基于框架的事件抽取关键技术研究[D];苏州大学;2010年
3 张建民;基于改进蚁群算法的物流配送路径问题研究[D];新疆农业大学;2010年
4 李师;基于ANFIS的酮苯脱蜡结晶过程润滑油收率软测量模型[D];华东理工大学;2011年
5 徐以国;基于蚁群神经网络的家电壳体注塑成型质量预测[D];浙江大学;2010年
6 刘波;改进蚁群算法的研究[D];浙江大学;2010年
7 杨振宇;基于群智能算法的图像分割方法研究[D];电子科技大学;2010年
8 孟美芝;面向源代码挖掘的聚类算法研究[D];西北农林科技大学;2010年
9 吴统威;遗传蚁群算法在Job-Shop调度的应用研究[D];大连交通大学;2010年
10 宁敢;基于群体智能及CA的城市土地利用时空动力学模型构建与应用[D];中国地质大学(北京);2011年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李晓红;田军委;;面向FCM聚类阈值分割的聚类有效性判别函数[J];安徽大学学报(自然科学版);2007年05期
2 夏术军;任嘉;;火力发电厂煤粉锅炉炉膛爆炸原因解析[J];安全;2006年03期
3 陈安;;应急管理的机理体系[J];安全;2007年06期
4 孙艳丰,郑加齐,王德兴,武华;基于遗传算法的约束优化方法评述[J];北方交通大学学报;2000年06期
5 刘剑,郑晓齐;教育资源库检索结果的评价技术研究[J];北京航空航天大学学报(社会科学版);2003年03期
6 乐群星;魏法杰;;蚂蚁算法的基本原理及其研究发展现状[J];北京航空航天大学学报(社会科学版);2005年04期
7 蔡颖琨,谢昆青,马修军;屏蔽了输入参数敏感性的DBSCAN改进算法[J];北京大学学报(自然科学版);2004年03期
8 曹三省;孟静;杜怀昌;王阳;;蚁群聚类算法在IPTV用户群偏好分析中的应用[J];中国传媒大学学报(自然科学版);2009年01期
9 杨明;孟晓风;张卫军;;管壳式换热器的一种优化设计[J];北京航空航天大学学报;2009年05期
10 马永红;周荣喜;李振光;;基于离差最大化的决策者权重的确定方法[J];北京化工大学学报(自然科学版);2007年02期
中国重要报纸全文数据库 前1条
1 欧南;[N];中国船舶报;2006年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 范九伦;模糊聚类新算法与聚类有效性问题研究[D];西安电子科技大学;1998年
2 钟崴;锅炉智能CAD的技术、方法和模型研究[D];浙江大学;2002年
3 应晓敏;面向Internet个性化服务的用户建模技术研究[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2003年
4 刘君强;海量数据挖掘技术研究[D];浙江大学;2003年
5 王莉;数据挖掘中聚类方法的研究[D];天津大学;2004年
6 魏明;基于HLA的城市道路交通仿真系统研究[D];中国农业大学;2004年
7 马良玉;结合仿真技术的电站热力系统故障智能诊断研究[D];华北电力大学(河北);2004年
8 阮备军;Web使用挖掘若干关键问题研究[D];复旦大学;2004年
9 李洁;基于自然计算的模糊聚类新算法研究[D];西安电子科技大学;2004年
10 杨小兵;聚类分析中若干关键技术的研究[D];浙江大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 蒲涛;网络拓扑可视化技术的研究[D];西安电子科技大学;2010年
2 白云龙;基于Hadoop的数据挖掘算法研究与实现[D];北京邮电大学;2011年
3 王驰;基于海量网络舆情信息的热点发现[D];电子科技大学;2011年
4 刘建兴;基于信息熵的空间对象群聚类算法研究[D];南京师范大学;2011年
5 杨宸铸;基于HADOOP的数据挖掘研究[D];重庆大学;2010年
6 周津;互联网中的海量用户行为挖掘算法研究[D];中国科学技术大学;2011年
7 郑晓红;锅炉“四管”的失效机理研究与寿命预测[D];浙江大学;2002年
8 高世光;基于模糊聚类的数据挖掘技术研究[D];国防科学技术大学;2002年
9 陈自郁;基于代理的远程教学系统及学生模型的研究[D];重庆大学;2002年
10 田海山;基于Web日志的数据挖掘研究[D];河北工业大学;2003年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 邓慧娴;刘朝臣;;物流配送路径中蚁群算法改进策略[J];安徽科技学院学报;2011年03期
2 陶小红;;Web数据挖掘在智能选课系统中的应用研究[J];办公自动化;2010年02期
3 唐杰;李浩君;邱飞岳;;mCSCL环境下协作分组的伙伴模型研究[J];中国远程教育;2012年02期
4 郝丽丽;薛禹胜;K.P.WONG;徐泰山;;关于电力系统动态仿真有效性的评述[J];电力系统自动化;2010年10期
5 王安志;李明东;李超;;各种聚类算法及改进算法的研究[J];电脑知识与技术;2008年25期
6 韩强;邢洁清;;蚁群聚类组合方法参数M的研究[J];电脑知识与技术;2009年36期
7 马江涛;;基于蚂蚁堆的遥感图像聚类研究[J];电脑知识与技术;2010年29期
8 梁栋;邢洁清;;蚁群聚类组合方法国内综述[J];电脑知识与技术;2010年36期
9 刘艳玲;;数据挖掘在个性化网络学习中的应用[J];福建电脑;2009年12期
10 林治;;聚类分析在学生成绩管理中的应用探析[J];福建电脑;2009年12期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 张勇;彭怡;李君;石勇;;基于多目标决策的聚类算法有效性评价[A];第六届(2011)中国管理学年会——商务智能分会场论文集[C];2011年
2 姜栋;郑康锋;胡影;;基于蚁群的启发式网络拓扑图布局算法[A];第九届中国通信学会学术年会论文集[C];2012年
中国博士学位论文全文数据库 前8条
1 孙鹏飞;基于计算智能技术的蛋白质结构预测方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 李桃迎;交通领域中的聚类分析方法研究[D];大连海事大学;2010年
3 吕青;思维进化和支持向量机理论及其在炼焦配煤优化中的应用研究[D];太原理工大学;2011年
4 刘传文;仿生优化算法在数字图像处理中的应用研究[D];武汉理工大学;2008年
5 刘丙泉;船舶人因事故预警管理研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 乔钢柱;基于无线传感器网络的煤矿安全综合监控系统设计与关键技术研究[D];兰州理工大学;2012年
7 刘颖;印刷电路板生产线调度优化研究[D];大连海事大学;2012年
8 梁振东;煤矿员工不安全行为影响因素及其干预研究[D];中国矿业大学(北京);2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杨媛;基于灰关联及其预测的煤矿安全管理及事故预警方法[D];河南理工大学;2010年
2 蔡宏果;基于基因表达式编程的Web个性化推荐技术研究[D];广西师范学院;2010年
3 李志巍;CSCL中学习者学习行为调查研究[D];辽宁师范大学;2010年
4 刘琼;基于群体智能的聚类算法研究[D];长沙理工大学;2010年
5 蔡治邦;矿井安全生产虚拟现实系统的研究[D];河南理工大学;2010年
6 葛苗苗;基于校园网的网络用户行为分析研究[D];南京财经大学;2010年
7 李颖慧;聚类分析技术在中国移动客户消费模式中的应用研究[D];长春工业大学;2010年
8 何小娜;基于智能算法的汽车牌照识别技术研究[D];长春工业大学;2010年
9 程欣欣;心电信号QRS波检测与分类研究[D];华东理工大学;2011年
10 和秀星;面向XBRL的财务报表聚类分析审计系统研究[D];电子科技大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前6条
1 吴福保,李奇,宋文忠;模糊聚类分析的传递方法[J];东南大学学报;1999年02期
2 杨欣斌,孙京诰,黄道;一种进化聚类学习新方法[J];计算机工程与应用;2003年15期
3 虞安波,杨家本;TSP问题的自适应进化算法[J];计算技术与自动化;2002年01期
4 张纪会,高齐圣,徐心和;自适应蚁群算法[J];控制理论与应用;2000年01期
5 温文波,杜维;蚁群算法概述[J];石油化工自动化;2002年01期
6 郑肇葆;协同模型与遗传算法的集成[J];武汉大学学报(信息科学版);2001年05期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 周晓刚;洪春勇;;蚁群聚类算法在客户分类中的应用[J];计算机与现代化;2007年05期
2 张昭涛,杨燕,江波;基于群体智能的一种聚类算法研究[J];淮海工学院学报(自然科学版);2005年02期
3 张建华;江贺;张宪超;;蚁群聚类算法综述[J];计算机工程与应用;2006年16期
4 黄红星;阙树福;黄习培;田立;;模糊蚁群聚类及其在数据挖掘中的应用[J];福建电脑;2007年11期
5 邵良杉;王鹤;;蚁群聚类组合算法在证券行业客户细分中的应用[J];计算机系统应用;2008年03期
6 赵伟丽;张志国;;蚁群聚类算法的改进和实现[J];科技信息(学术研究);2008年02期
7 夏师;梁碧珍;陆月然;罗明山;;聚类分析研究进展[J];现代计算机(专业版);2009年03期
8 张天伍;李卫平;;一种基于密度的引力聚类算法[J];河南科学;2008年11期
9 茹蓓;赵芳;;聚类算法在图书馆中的应用[J];新乡学院学报(自然科学版);2011年01期
10 汤效琴,戴汝源;数据挖掘中聚类分析的技术方法[J];微计算机信息;2003年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 于健;陈子军;李霞;李炜;;一种新的多密度聚类算法[A];2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集(上册)[C];2008年
2 杨欣斌;黄道;;一种新的聚类算法[A];2003年中国智能自动化会议论文集(下册)[C];2003年
3 楚红涛;寒枫;张燕;王婷;;基于数据流的挖掘研究[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集[C];2007年
4 张周锁;周晓宁;成玮;;基于蚁群算法的机械故障智能诊断技术研究[A];2008年全国振动工程及应用学术会议暨第十一届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2008年
5 周新华;黄道;;基于改进蚁群聚类算法的最优状态集划分[A];第二十三届中国控制会议论文集(下册)[C];2004年
6 田小丽;郑康锋;钮心忻;;一种基于改进K-Medoids算法的网络攻击检测技术[A];2009通信理论与技术新发展——第十四届全国青年通信学术会议论文集[C];2009年
7 杨柳;钟诚;陆向艳;;基于P2P网络的分布式聚类算法研究分析[A];2009年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集(上册)[C];2009年
8 王静;汪晓刚;;一种新的保护原始数据隐私性的聚类算法[A];第十届中国科协年会论文集(三)[C];2008年
9 张昕;彭宏;郑启伦;;基于微粒群算法的聚类分析[A];2006年全国开放式分布与并行计算学术会议论文集(一)[C];2006年
10 潘玉奇;石冰;周劲;袁宁;;基于多维数据模型的聚类分析的研究[A];山东省计算机学会2005年信息技术与信息化研讨会论文集(一)[C];2005年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 李开宇 黄建军 田长春;把“数据挖掘”作用发挥出来[N];中国国防报;2009年
2 华莱士;“数据挖掘”让银行赢利更多[N];国际金融报;2003年
3 记者 晏燕;数据挖掘让决策者告别“拍脑袋”[N];科技日报;2006年
4 □中国电信股份有限公司北京研究院 张舒博 □北京邮电大学计算机科学与技术学院 牛琨;走出数据挖掘的误区[N];人民邮电;2006年
5 张立明;数据挖掘之道[N];网络世界;2003年
6 中圣信息技术有限公司 李辉;数据挖掘在CRM中的作用[N];中国计算机报;2001年
7 田红生;数据挖掘在CRM中的应用[N];中国经济时报;2002年
8 王广宇;数据挖掘 加速银行CRM一体化[N];中国计算机报;2004年
9 周蓉蓉;数据挖掘需要点想像力[N];计算机世界;2004年
10 张舒博;数据挖掘 提升品牌的好帮手[N];首都建设报;2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杨小兵;聚类分析中若干关键技术的研究[D];浙江大学;2005年
2 张瑀;基于实验数据挖掘与细胞自动机的结构分析方法[D];哈尔滨工业大学;2010年
3 王川;基因芯片数据管理及数据挖掘[D];中国科学院研究生院(上海生命科学研究院);2004年
4 万淼;基于群智能和随机索引的网络聚类算法研究[D];北京邮电大学;2011年
5 沈红斌;数据挖掘的建模及在生物信息学中的应用研究[D];上海交通大学;2006年
6 曹付元;面向分类数据的聚类算法研究[D];山西大学;2010年
7 王翔;混合蚁群算法及其在管理优化中的应用[D];东华大学;2012年
8 孙丽;工艺知识管理及其若干关键技术研究[D];大连交通大学;2005年
9 胡志坤;复杂有色金属熔炼过程操作模式智能优化方法研究[D];中南大学;2005年
10 刘革平;基于数据挖掘的远程学习评价研究[D];西南师范大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 唐艺军;基于蚁群算法的数据挖掘应用研究[D];辽宁工程技术大学;2007年
2 鄢文晋;蚁群算法及其在数据挖掘中的应用[D];重庆大学;2007年
3 李长进;基于蚁群算法的混合聚类算法研究[D];中国石油大学;2010年
4 曾海群;蚁群聚类算法研究[D];中南大学;2008年
5 张树魁;网络文本信息聚类算法研究与应用[D];北京交通大学;2009年
6 李华;蚁群算法研究及其在聚类中的应用[D];中国石油大学;2008年
7 唐文志;蚁群算法在关联规则学习中的研究与应用[D];北京工业大学;2009年
8 孙晓霞;聚类分析在客户细分领域的应用研究[D];西北大学;2006年
9 韩利;基于聚类算法的基因微阵列数据分析[D];江苏科技大学;2010年
10 岳峰;聚类的边界点检测算法研究[D];郑州大学;2007年
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