湖南省自然科学基金(10JJ8008)

作品数：41被引量：360H指数：11
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相关作者：罗可童小娇周任军孟颖姚丽娟更多>>
相关机构：长沙理工大学衡阳师范学院南华大学湖南大学更多>>
相关期刊：《电气开关》《电网技术》《电力系统及其自动化学报》《计算机工程与应用》更多>>
相关主题：聚类算法聚类粗糙集粒子群粒计算更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电气工程理学更多>>
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新的小生境萤火虫模糊聚类被引量：1
《计算机工程与科学》2017年第5期1005-1010,共6页李丹 罗可 孙振 
国家自然科学基金(71371065;11671125);湖南省自然科学衡阳联合基金(10JJ8008);湖南省科技计划(2013SK3146)
模糊C均值算法因其简单、快速得到了广泛应用,但仍存在对初始值敏感和容易陷入局部最优的不足。提出了一种新的小生境萤火虫模糊聚类算法。该算法使用遍历性较好的立方混沌映射序列初始化萤火虫种群,并将随机惯性权重引入萤火虫算法,改...
关键词：立方映射 随机惯性权重 萤火虫 小生境技术 
一种结合粒子群和粗糙集的聚类算法被引量：3
《小型微型计算机系统》2016年第9期2040-2045,共6页张丹丹 罗可 
国家自然科学基金项目(11171095;71371065)资助;湖南省科技计划基金项目(2013SK3146)资助;湖南省自然科学衡阳联合基金项目(10JJ8008)资助
针对传统K-means算法过度依赖初始聚类中心、易陷入局部最优、不能处理边界对象及聚类精度低等问题,提出一种结合粒子群和粗糙集的聚类算法.此算法首先利用密度和最大距离积法初始化粒子群;然后采用线性递减与随机分布相结合的惯性权重...
关键词：K—means算法 粒子群 粗糙集 最大距离积法 随机粒子 
DBSCAN算法中参数的自适应确定被引量：38
《计算机工程与应用》2016年第3期70-73,80,共5页李宗林 罗可 
国家自然科学基金(No.11171095;No.71371065);湖南省自然科学衡阳联合基金(No.10JJ8008);湖南省科技计划项目(No.2013SK3146)
DBSCAN算法需要人为确定Eps和min Pts两个参数,导致聚类结果的准确度直接取决于用户对参数的选择,因此提出一种新的参数确定方法,采用非参数核密度估计理论分析数据样本的分布特征来自动确定Eps和min Pts参数,避免了聚类过程的人工干预...
关键词：一种经典的基于密度的聚类算法(DBSCAN) 核密度估计 自适应 聚类 
基于粒计算与粗糙集的人工鱼群聚类算法被引量：3
《计算机工程与应用》2015年第21期116-120,共5页陈济舟 罗可 
国家自然科学基金(No.11171095;No.71371065);湖南省科技计划项目(No.2013SK3146);湖南省自然科学衡阳联合基金(No.10JJ8008)
针对标准鱼群算法易受到初始鱼群随机性的影响,后期收敛速度减慢,处理边界数据能力低,聚类精度低等缺点,提出了基于粒计算与粗糙集的人工鱼群聚类算法。算法引入粒计算理论,并依据粒密度和最大最小距离积法选择初始化人工鱼群避免算法...
关键词：聚类 粒计算 粗糙集 属性约简 
基于改进的简化粒子群聚类算法被引量：7
《计算机应用研究》2014年第12期3550-3552,共3页熊众望 罗可 
国家自然科学基金资助项目(11171095;71371065);湖南省科技计划资助项目(2013SK3146);湖南省自然科学衡阳联合基金资助项目(10JJ8008)
针对粒子群算法后期收敛速度慢、易陷入局部极值的缺点,提出一种基于粒密度和最大距离积法的简化粒子群聚类算法。通过采用线性递减与随机分布相结合的惯性权重策略、添加极值扰动算子、优化粒子个体最优位置,使粒子群算法能够快速收敛...
关键词：简化粒子群算法 粒密度 最大距离积法 随机分布 极值扰动算子 K-MEANS算法 
一种蜜蜂交配优化聚类算法被引量：6
《电子学报》2014年第12期2435-2441,共7页罗可 李莲 周博翔 
国家自然科学基金(No.11171095;No.71371065);湖南省自然科学衡阳联合基金(No.10JJ8008);湖南省科技计划项目(No.2013SK3146)
K-means算法因简单、高速等特点而被广泛应用,但该算法仍然存在依赖于初始聚类中心、易陷入局部最优等缺陷.为此,提出了一种蜜蜂交配优化聚类算法.该算法利用密度和距离初始化蜂群,并将局部搜索能力较强的粗糙集聚类算法作为工蜂的一种...
关键词：聚类 蜜蜂交配优化 粗糙集 K-MEANS 
一种基于萤火虫算法的模糊聚类方法被引量：12
《计算机工程与应用》2014年第21期35-38,73,共5页林睦纲 刘芳菊 童小娇 
国家自然科学基金(No.11171095);湖南省自然科学衡阳联合基金项目(No.10JJ8008);湖南省科技计划项目(No.2010FJ4077);湖南省重点学科建设项目(运筹学与控制论);湖南省衡阳市科技发展计划项目(No.2014KJ21)
针对模糊C-均值聚类对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于萤火虫算法的模糊聚类方法。该方法结合萤火虫算法良好的全局寻优能力和模糊C-均值算法的较强的局部搜索特性,用萤火虫算法优化搜索FCM的聚类中心,利用FCM进行聚...
关键词：萤火虫算法 模糊聚类 模糊C-均值聚类 
一种改进的基于粒子群的粗糙K-medoids算法被引量：2
《计算机工程与应用》2014年第20期110-114,共5页杨志 罗可 
国家自然科学基金(No.11171095;No.71371065);湖南省自然科学衡阳联合基金(No.10JJ8008);湖南省科技计划项目(No.2013SK3146)
针对K-medoids算法的全局搜索能力弱和迭代计算过程计算量大的不足,提出了一种改进的基于粒子群的粗糙K-medoids算法。该算法通过粒子群算法来改善K-medoids全局搜索能力,通过计算样本集的相异度矩阵来简化粒子群编码,引入粗糙集理论处...
关键词：K-medoids算法 粒子群算法 相异度矩阵 粗糙集 记忆技术 
一种改进的基于粒子群的聚类算法被引量：14
《计算机应用研究》2014年第9期2597-2599,2605,共4页杨志 罗可 
国家自然科学基金资助项目(11171095;71371065);湖南省自然科学衡阳联合基金资助项目(10JJ8008);湖南省科技计划资助项目(2013SK3146)
针对K-means对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的基于粒子群的聚类算法。该算法结合基于密度和最大最小距离法来确定初始聚类中心,解决K-means对初始值敏感的问题;利用粒子群算法全局寻优能力强的优点,避免K-me...
关键词：聚类算法 粒子群优化算法 相异度矩阵 最大最小距离法 K-MEANS 适应度方差 
一种改进禁忌搜索的K-medoids聚类算法被引量：1
《长沙理工大学学报（自然科学版）》2014年第3期72-77,共6页罗可 陈阳 
国家自然科学基金资助项目(11171095);湖南省自然科学衡阳联合基金资助项目(10JJ8008);湖南省科技计划项目(2013SK3146)
针对传统K-medoids聚类算法初始聚类中心随机选择、聚类精度不高、全局搜索能力较差以及禁忌搜索算法对初始值随机选取等问题,提出了一种粒计算与最大距离积法相结合的初始化禁忌搜索初始值算法,将改进后的禁忌搜索算法用来优化K-medoi...
关键词：聚类 K-medoids 禁忌搜索算法 粒计算 最大距离积 
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