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《铁道学报》 2004年04期
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一种基于蚁群算法的聚类组合方法

杨燕  靳蕃  Mohamed Kamel  
【摘要】:蚂蚁等群居类昆虫被看作能解决复杂问题的分布式系统,研究者从它们的协作性能以及自组织、信息素通信、任务划分等机理中获得灵感,已在组合优化、通信网络、机器人等许多应用领域找到解决问题的新方法。聚类作为一种无监督的学习,能根据数据间的相似程度自动地进行分类。基于蚁群算法的聚类方法已经在当前数据挖掘研究中得到应用。本文提出的基于蚁群算法的聚类组合新方法,模仿多蚁群的协作性能,将运动速度类型各异的多个蚁群,独立而并行地进行聚类分析,然后组合其聚类结果为超图,再用蚁群算法对超图进行2次划分。实验结果表明,该方法能自动决定聚类的数目,聚类组合方法能明显改善聚类质量。

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 张建华;赵东东;江贺;张宪超;;一种基于信息素的蚁群聚类算法[J];计算机工程与应用;2006年20期
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中国重要会议论文全文数据库 前3条
1 Jue Lu Rongqiang Hu School of Information,Wuhan University of TechnologyWuhan,430072,China;An Improved Ant Colony Optimization Approach for Image Segmentation[A];Proceedings of 6th International Symposium on Test and Measurement(Volume 7)[C];2005年
2 卢珏;;基于自适应蚁群算法的图像分割[A];可持续发展的中国交通——2005全国博士生学术论坛(交通运输工程学科)论文集(下册)[C];2005年
3 陆凯峰;彭力;;基于改进蚁群优化算法的机器人路径规划[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 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 赵小龙;粒计算在数据挖掘中的应用研究[D];西南交通大学;2007年
2 刘念涛;基于蚁群算法的聚类分析方法的研究及应用[D];山东师范大学;2008年
3 毕玲;小波聚类算法的研究及应用[D];大连理工大学;2006年
4 杨占华;聚类分析研究及其在文本挖掘中的应用[D];西南交通大学;2006年
5 江永全;Web文档聚类系统的设计与实现[D];西南交通大学;2006年
6 许梁海;蚁群算法及其在案例检索中的应用研究[D];合肥工业大学;2006年
7 谭华琴;基于蚁群算法的数据挖掘方法研究[D];武汉理工大学;2006年
8 崔红梅;基于改进粒子群算法的C-均值聚类算法研究[D];南京师范大学;2007年
9 邹远强;蚁群聚类算法及其在电信客户分群中的应用[D];湖南大学;2007年
10 卢华玮;改进蚁群算法在聚类分析中的应用研究[D];重庆大学;2007年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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2 石洪波,于剑,黄厚宽;一种有效的FCM算法的实现方式[J];铁道学报;2003年01期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 王卓,贾利民,王艳辉,李平;中国铁路智能运输系统关键技术体系及战略研究[J];交通运输系统工程与信息;2005年01期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 霍亮;杨甲锋;;铁路客运电子商务的实现[A];第一届中国智能交通年会论文集[C];2005年
2 李平;王富章;;地铁智能交通系统框架[A];2007年中国智能自动化会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 李为为;城市轨道交通调度指挥智能集成系统研究[D];北京交通大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 宋辉;聚类分析系统的设计与实现及在工业中的应用[D];天津科技大学;2004年
2 赵春燕;基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究[D];山东科技大学;2004年
3 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
4 卢华玮;改进蚁群算法在聚类分析中的应用研究[D];重庆大学;2007年
5 孙娟娟;专题地图数据分级模型的研究[D];解放军信息工程大学;2007年
6 佘小莉;城市轨道交通客流与车流的仿真及研究[D];北京交通大学;2007年
7 孙涛;青藏铁路应急救援指挥系统救援资源管理子系统的设计与实现[D];北京交通大学;2008年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 郭刘印,方智;数据挖掘技术在客户保有中的应用[J];中国新通信;2005年11期
2 吕振肃,侯志荣;自适应变异的粒子群优化算法[J];电子学报;2004年03期
3 张勇,马克茂,杨明,王子才;基于Hebb竞争聚类的模糊控制器规则的获取[J];哈尔滨工业大学学报;1998年02期
4 丁海军,陈佑健;蚁群算法的现状与研究进展[J];河海大学常州分校学报;2005年01期
5 钱锋,徐麟文;知识发现中的聚类分析及其应用[J];杭州师范学院学报(自然科学版);2001年01期
6 孙辉,李文,聂冰;一种聚类神经网络初始聚类中心的确定方法[J];系统仿真学报;2004年04期
7 周伟,刘粉林,吴灏,王清贤;简单蚁群算法的仿真分析[J];控制与决策;2003年03期
8 忻斌健,汪镭,吴启迪;蚁群算法的研究现状和应用及蚂蚁智能体的硬件实现[J];同济大学学报(自然科学版);2002年01期
9 宋涛,欧宗瑛,王瑜,李冠华,刘斌;八叉树编码体数据的快速体绘制算法[J];计算机辅助设计与图形学学报;2005年09期
10 云浩,赵碧华,孙文才;螺旋CT原理、技术特点及临床应用[J];医疗装备;2003年09期
中国重要会议论文全文数据库 前3条
1 李爱梅;尤庆华;;基于蚁群智能的物流配送系统VRP优化算法[A];科学发展观与系统工程——中国系统工程学会第十四届学术年会论文集[C];2006年
2 忻斌健;吴启迪;;蚁群算法的研究现状及其应用[A];2001中国控制与决策学术年会论文集[C];2001年
3 李伟;苑春法;黄锦辉;李文捷;;基于关键句矢量模型的文本相似性计算[A];Advances in Computation of Oriental Languages--Proceedings of the 20th International Conference on Computer Processing of Oriental Languages[C];2003年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 郑杰;基于GPU的高质量交互式可视化技术研究[D];西安电子科技大学;2007年
2 刘勇国;基于数据挖掘的网络入侵检测研究[D];重庆大学;2003年
3 熊家军;基于数据挖掘的入侵检测关键技术研究[D];华中科技大学;2004年
4 冯永;基于计算智能的聚类技术及其应用研究[D];重庆大学;2006年
5 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
6 王雪峰;连锁经营企业物流配送系统集成规划模型及算法研究[D];上海交通大学;2008年
7 柳长安;无人机航路规划方法研究[D];西北工业大学;2003年
8 王莉;数据挖掘中聚类方法的研究[D];天津大学;2004年
9 陈静宇;基于客户价值的中间商客户细分与客户管理策略研究[D];重庆大学;2004年
10 王建会;中文信息处理中若干关键技术的研究[D];复旦大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 陈云龙;基于粒子群算法的数据挖掘[D];南京工业大学;2005年
2 毛嘉莉;聚类K-means算法及并行化研究[D];重庆大学;2003年
3 任建平;基于数据挖掘的实时入侵检测系统的研究[D];浙江大学;2006年
4 詹士昌;蚁群算法及其在连续性空间优化问题中的应用[D];浙江大学;2002年
5 水俊峰;面向智能Web站点的数据挖掘技术研究及应用[D];武汉理工大学;2003年
6 刘赏;结合密度思想的蚂蚁聚类算法[D];河北工业大学;2003年
7 韩莉;基于概念格的Web使用日志挖掘及其在个人化技术中的应用[D];安徽大学;2003年
8 张斌;聚类算法研究及在客户忠诚度分析中的应用[D];青岛大学;2003年
9 翟静;可扩展的文本分类系统的核心API的设计与实现[D];四川大学;2003年
10 范斌;基于Web服务的分布式数据挖掘系统研究[D];武汉理工大学;2004年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 姜健;赵杰;闫继宏;臧希喆;;基于排斥信息素的多机器人协作研究[J];计算机工程与应用;2007年22期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 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 蒋志为;基于模糊集的蚁群聚类算法研究[D];西南交通大学;2006年
2 翁丽芳;基于银行机构客户账户的可疑洗钱交易行为识别研究[D];西南交通大学;2006年
3 王莹;应用于体质分类的聚类方法研究及改进[D];西安电子科技大学;2007年
4 楼若岩;校园网用户群体行为的研究与分析[D];江苏大学;2007年
5 刘净;基于多分类器集成的聚类算法研究[D];河海大学;2007年
6 任荣;基于数据挖掘技术的服装投产号型辅助决策的研究与应用[D];西北第二民族学院;2007年
7 邹远强;蚁群聚类算法及其在电信客户分群中的应用[D];湖南大学;2007年
8 晏璐;基于划分的聚类算法及其在Web挖掘中的应用[D];大连理工大学;2007年
9 杜秋超;基于可信最邻近分类器的文本分类的研究[D];北京交通大学;2008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
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 贾利民,聂阿新,王富章;铁路智能运输系统——现状、挑战与发展[J];交通运输系统工程与信息;2001年03期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 邹海洋;;蚁群算法在智能交通系统中的应用[J];科技信息;2011年19期
2 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
3 周伦钢;;基于蚁群算法的粮食应急调度研究[J];电脑知识与技术;2011年19期
4 计三有;王星;;基于蚁群算法的图书物流中心配送路径规划[J];湖北工业大学学报;2011年04期
5 张宝健;;变异蚁群算法在电力系统无功优化中的应用[J];福建电脑;2011年05期
6 刘向娇;吴素萍;刘佳梅;;基于OPENMP求解旅行商问题的并行蚁群算法[J];微电子学与计算机;2011年07期
7 张宏彬;郭静;王超;陈崚;;基于TSP的构建系统发生树的蚁群算法[J];计算机工程与应用;2011年24期
8 闫文;;基于蚁群算法的神经网络在电子商务中的应用[J];信息与电脑(理论版);2011年08期
9 戴宏发;张源原;孙国强;刘成亮;;蚁群算法研究现状及发展[J];科技创新导报;2011年21期
10 黄智辉;符志强;张红;;蚁群算法的优化及在TSP问题上的应用[J];现代计算机(专业版);2011年12期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 吴正伟;吉文来;陈伟佳;卢扣;;基于蚁群算法的城市紧急救援最佳路径选择[A];地理信息与物联网论坛暨江苏省测绘学会2010年学术年会论文集[C];2010年
2 王鹤;邵良杉;邱云飞;;蚁群算法在露天矿运输系统路径优化中的应用[A];第五届全国煤炭工业生产一线青年技术创新文集[C];2010年
3 肖岭;熊辉;;一种针对频率指配问题的改进蚁群算法[A];电波科学学报[C];2011年
4 陈峻;沈洁;秦玲;;蚁群算法进行连续参数优化的新途径[A];加入WTO和中国科技与可持续发展——挑战与机遇、责任和对策(下册)[C];2002年
5 魏平;熊伟清;;求解强异类集装箱装载问题的混合蚁群算法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
6 苏晓鹭;于洋;葛斌;;蚁群算法在欠驱动系统Pendubot优化控制中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
7 王倩;杨京燕;孟璐;;基于改进的蚁群算法和最小生成树的配电网重构[A];中国智能电网学术研讨会论文集[C];2011年
8 彭敏晶;林健;肖健华;;基于蚁群算法的MAS路网容量仿真模型[A];2005年中国智能自动化会议论文集[C];2005年
9 初妍;张健沛;杨静;;基于移动Agent的蚁群算法在移动数据库中的应用[A];第二十四届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2007年
10 申春;彭秀增;罗凡;李肃义;;基于方向启发因子的蚁群算法[A];2006年全国理论计算机科学学术年会论文集[C];2006年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 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
2 陈宝文;蚁群优化算法在车辆路径问题中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
3 何荥;用信息法研究天空亮度分布[D];重庆大学;2008年
4 刘波;蚁群算法改进及应用研究[D];燕山大学;2010年
5 王沛栋;改进蚁群算法及在路径规划问题的应用研究[D];中国海洋大学;2012年
6 张毅;群智能算法的改进及其在相关领域中的应用[D];吉林大学;2009年
7 康晓东;医学影像图像分割与存储若干问题的研究[D];天津大学;2008年
8 毕晓君;基于智能信息技术的纹理图象识别与生成研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
9 宋杰;仿生计算在生物信息学中的应用[D];安徽大学;2006年
10 郭慧彬;油田电机系统节能运行决策支持系统研究[D];吉林大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 邵晓路;蚁群群体智能网络可视化试验平台研制[D];浙江理工大学;2010年
2 吕海鹏;改进蚁群算法在YKK系列中型高压电机优化设计中的应用[D];哈尔滨理工大学;2010年
3 张守年;改进的蚁群算法及其在QoS中的应用[D];华南理工大学;2010年
4 林时来;基于蚁群算法的呼吸信号情感识别研究[D];西南大学;2011年
5 李旭;应用点着色聚类改进蚁群算法[D];四川师范大学;2010年
6 张频捷;蚁群优化算法及其应用研究[D];中南大学;2010年
7 崔金国;基于蚁群算法的主题爬虫技术研究与实现[D];成都理工大学;2010年
8 郭玉龙;蚁群算法在P2P搜索中的应用研究[D];陕西师范大学;2011年
9 杨学峰;蚁群算法求解TSP问题的研究[D];吉林大学;2010年
10 詹士昌;蚁群算法及其在连续性空间优化问题中的应用[D];浙江大学;2002年
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