基于遗传模拟退火优化的FCM算法在西部省区经济发展状况分类的研究  

The Research of Fuzzy C-Means Algorithm Based on Genetic Algorithm and Simulated Annealing Algorithm to Classification of the Economic Development Situations of All Provinces in Western Regions

作　　者：韦艳玲[1] 林飞盈[2] 

机构地区：[1]柳州职业技术学院电子信息工程系,广西柳州545006 [2]广西科技大学财经学院,广西柳州545006

出　　处：《广西科技师范学院学报》2016年第1期127-130,119,共5页Journal of Guangxi Science & Technology Normal University

基　　金：广西教育厅广西高校科研项目"基于数据挖掘的西部省区经济发展状况分析模型研究"(LX2014532);广西哲学社会科学规划2013年度研究课题"基于数据挖掘的西部地区经济增长差异及协调发展研究"(13FJL006)

摘　　要：模糊C-均值聚类(FCM)算法属于局部搜索优化算法,遗传算法和模拟退火算法的有机结合能使FCM算法更为有效准确。文章依据2013年的有关数据,利用主成分分析对聚类的特征变量降维,采用基于遗传模拟退火优化的模糊C-均值聚类算法,对西部各省区经济发展状况进行分类和分析,提供了分析大区内子区域经济发展状况的有效新方法,为西部省区经济发展状况的分析及制定相应对策探索了一条新途径。The Fuzzy C-Means(FCM) algorithm belongs to the local search optimization algorithm. The combination of genetic algo-rithm and simulated annealing algorithm makes C-means(FCM) algorithm more effective and accurate. According to the relevant data of2013, using principal component to analyze the characteristics of clustering variable dimension reduction, adopting Fuzzy C-Means(FCM)algorithm based on the genetic simulated annealing optimization, classifying and analyzing economic development status of the westernprovinces and regions, this paper provides an effective new method for the regional economic development for the analysis of the westernprovinces and regions economic development and formulates corresponding measures to explore a new way.

关 键 词：西部经济 模糊C-均值聚类 遗传算法 模拟退火算法 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术] F127[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]