一种混合粒子群优化模型的Web聚类方法

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 4次 | 上传用户:cbiba123
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通过分析在电子商务环境下Web挖掘的现状,考虑到Web数据的海量性和高维度性对抽取隐含的、事先未知的知识所带来的复杂性和维数灾,在普通K均值聚类、PSO聚类和K均值与PSO混合聚类算法的基础上,提出了一种将主成分分析与PSO混合聚类算法相结合的模型来对Web服务器中的日志文件进行聚类分析,将抽取的相关Web数据进行主成分分析,分析结果作为PSO混合聚类算法的输入数据,这样不仅减少了输入变量的维数,减少聚类的规模,而且保留了原始变量的主要信息,消除变量之间的多重共线性,为具有海量性、高维度性、异构性等
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现有的CAPP侧重于工艺方案的规划,方案是否正确与最优则需通过实践检验。为保证CAPP所规划的工艺方案是合理及最优的,提出了在现有CAPP系统中集成用于模拟检验的可进行几何仿真与部分物理仿真的加工过程仿真部分,根据规划的工艺方案模拟加工过程,并根据仿真结果来修正工艺方案,从而保证规划出来的工艺方案合理及最优。基于VC与OpenGL开发了一个原型仿真系统,实现了部分加工过程仿真功能。
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