【摘 要】
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利用分布估计算法获得的全局统计信息,改进人工蜂群算法中蜜源产生的方法,从而提出一种基于连续分布估计的人工蜂群算法,以有效地提高人工蜂群算法的全局探索能力。由于初始
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利用分布估计算法获得的全局统计信息,改进人工蜂群算法中蜜源产生的方法,从而提出一种基于连续分布估计的人工蜂群算法,以有效地提高人工蜂群算法的全局探索能力。由于初始聚类中心的选择对模糊C-均值聚类算法的聚类效果有极大的影响,且该算法存在容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于混合人工蜂群算法的模糊聚类算法--将其与改进后的人工蜂群算法相结合以提高聚类效果。其主要思想是:利用混合人工蜂群算法得到初始聚类中心,再利用FCM算法对初始聚类中心进行优化,最终获得最优解。实验结果表明,改进后的人工蜂群算法收敛速度较传统
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