遗传聚类算法

作品数：28被引量：77H指数：4
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双编码动态培育遗传聚类算法及其在电池定制化配组中的应用
《控制理论与应用》2025年第1期118-126,共9页王子赟 史伟杰 王艳 纪志成 
国家重点研发计划项目(2020YFB1710600);江苏省自然科学基金面上项目(BK20221533);江苏省科协青年科技人才托举工程项目(TJ-2021-006)资助.
本文提出了一种基于双编码动态培育遗传聚类算法,同步编码聚类类别与聚类中心,引入动态培育思想,动态调整交叉对象与变异方向,进而增加微变异进而提高种群多样性,解决了传统遗传算法初期收敛缓慢和种群单一问题,提高了算法后期跳出局部...
关键词：双编码 动态培育 遗传聚类 电池定制化配组 
一种原理图美观度等级评价算法
《华中科技大学学报（自然科学版）》2024年第11期8-14,共7页孙辉 丁延峰 王刚 李桢荣 
国家自然科学基金资助项目(62141412,62272253,62272252)。
为解决电路布局布线原理图生成算法缺乏从电路设计人员角度评估生成原理图优劣程度的问题,提出原理图美观度等级评价指标(SAE).为量化求解SAE,首先对原始布局布线原理图采用滑动窗口策略分割为多张子图,并使用拉普拉斯卷积核自动提取子...
关键词：电路自动化设计技术 电路布局布线原理图 原理图美观度评价 卷积神经网络 遗传聚类算法 
基于Hadoop的改进型遗传聚类算法被引量：1
《计算机系统应用》2021年第9期242-246,共5页潘俊辉 王辉 张强 王浩畅 
国家自然科学基金(61702093);东北石油大学青年科学基金(2020QNL-02)。
针对经典K-means聚类算法存在易陷入局部最优解的缺点,提出并实现了一种基于Hadoop的改进型遗传聚类算法.该算法利用遗传算法具有全局性和并行性的特点去处理K-means聚类算法易陷入局部最优的缺点,在此基础上对遗传算法进行改进,然后将...
关键词：K-MEANS 文本聚类 遗传算法 HADOOP 并行性 
Spark框架下保护数据差分隐私的遗传聚类算法被引量：1
《电脑知识与技术》2019年第2期198-200,共3页张玉婷 
针对分布式计算框架下海量数据聚类分析过程中的数据隐私泄露问题,提出了一种Spark下支持差分隐私保护的遗传k-means聚类算法。首先利用遗传算法实现对k-means聚类方案的全局寻优,提高算法的准确率;并采用种群迁移策略将遗传k-means算...
关键词：数据分析 K-MEANS聚类 Spark框架 差分隐私 遗传算法 
基于自组织映射的遗传聚类算法被引量：2
《计算机与现代化》2017年第4期38-43,共6页徐聪 黄文准 黄世奇 
陕西省教育厅科研项目(16JK2238);西京学院科研基金资助项目(XJ150119)
遗传聚类算法往往需要较大的种群规模才能得到最优解,导致收敛速度慢,针对这一问题,本文提出一种基于自组织映射的超启发遗传聚类算法。首先利用自组织映射把数据空间转换到特征空间,再在特征空间里利用遗传算法进行搜索,然后进行反映射...
关键词：遗传算法 自组织映射 聚类分析 超启发搜索 图像分割 
一种基于模板缩减的新型粒子群遗传聚类算法被引量：3
《智能系统学报》2016年第4期561-566,共6页贾旋 周治平 
江苏省自然科学基金项目(BK20131107);江苏省产学研联合创新资金-前瞻性联合研究项目(BY2013015-33)
针对群聚类算法的速度问题,提出一种基于模板缩减法加速的新型粒子群广义遗传(PSO-GGA)聚类算法。为了充分地同模板缩减法相结合,该算法采用一种广义遗传算法与粒子群算法串行使用,既能增加种群多样性,又能对模板缩减操作中需要保护的...
关键词：模板缩减 粒子群 广义遗传算法 聚类 
词共现网络的遗传聚类在话题发现中的应用被引量：7
《计算机工程与应用》2013年第14期126-129,146,共5页杨菲 黄柏雄 
广西教育厅科研基金项目(No.201012MS010)
基于词聚类的话题发现方法中,普遍存在聚类结果不稳定(聚类结果较大程度依赖于聚类对象的初始化操作)的问题,为此通过将文档集建模为词共现网络,设计词共现网络的过滤方法,然后提出基于词共现网络的遗传聚类算法,实现从网络文档中提取...
关键词：话题发现 词共现网络 遗传聚类算法 词聚类算法 
一种基于模拟退火的遗传聚类算法被引量：1
《计算机光盘软件与应用》2012年第5期71-72,共2页张婧 
针对传统聚类算法中存在的较易陷入局部最优解等问题,在传统的K均值算法中引入了遗传算法和模拟退火算法,将两种算法相结合,通过交叉、变异、模拟退火等操作,实现了聚类分析。通过模拟数据集的实验和UCI数据集的实验验证了算法的稳定性...
关键词：聚类 模拟退火 遗传算法 
基于遗传聚类算法的Web日志挖掘研究被引量：1
《信息技术》2011年第12期10-12,16,共4页张艳肖 
河北省科技攻关计划项目(072135181)
K-均值聚类对初始聚类中心的选取较敏感,容易陷入局部最优。将改进的遗传算法与K-均值聚类相结合,以优化聚类中心。在种群进化过程中,父代个体均从种群中适应度高的个体中选择,同时,根据个体适应度动态调节交叉概率和变异概率,避免早熟...
关键词：WEB日志挖掘 聚类 遗传算法 K-均值聚类 
遗传聚类算法在污水处理异常数据分析中的应用被引量：2
《计算机应用与软件》2011年第6期199-201,共3页陆林花 
为了识别污水处理数据中的异常数据,应用了一种基于最近邻聚类和遗传优化算法的异常检测算法。算法采用基于距离的异常因子来度量异常数据的异常程度。通过分析异常类别的数据,建立故障诊断的规则。实验结果表明,该方法能够有效地检测...
关键词：最近邻聚类 遗传算法 异常因子 故障规则 污水处理 
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