第30章基于PSO的聚类算法

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三、PSO算法的应用
（1）PSO 最直接的应用或许就是多元函数的优化问题, 包括带约束的优化问题。如果所讨论的函数受到严重的噪音干扰而呈现非常不规则的形状,同时所求的不一定是精确的最优值, 则PSO 算法能得到很好的应用。（2）另外, 还有一种应用更广泛的方法: 简单而有效地演化的人工神经网络, 不仅用于演化网络的权重, 而且包括网络的结构。
参数设定： 1)粒子飞行速度必须限定在 V max 之内。较大的V max 可以提高算法的全局搜索能力，而较小的V max可以提高算法的局部开发能力。如果当前对微粒的加速导致它的速度超过最大速度V max, 则速度被限制为最大速度V max 。 V max决定当前位置与最好位置之间的区域的分辨率(或精度)。如果V max太高, 微粒可能会飞过好解; 如果V max太小, 微粒不能在局部好区间之外进行足够的探索, 导致陷入局部优值。根据经验V max 设定为变量的变化范围的1020％较好； 2）加速度常数c1,c2代表将每个微粒推向pbest 和gbestest 位置的统计加速项的权重。低的值允许微粒在被拉回之前可以在目标区域外徘徊, 而高的值则导致微粒突然的冲向或越过目标区域。经验表明 c1,c2设为2.0为宜； 3）种群大小的设定与具体的问题有关。一般为20-50；
1999年，Clerc提出了带收缩因子的PSO算法。实验表明，这种方法可以保证PSO算法的收敛性。方程（5）和（6）描述了这种算法。
vid K *[vid c1 * rand ( ) *( pid xid ) c2 * rand ( ) *( pg d xid )] K 2 2 4
四、PSO算法的研究现状
（1）通过在基本的ＰＳＯ中引入繁殖和子种群的概念,增强其收敛性和寻求最优解的能力.在每轮迭代中随机选择一定的粒子作为父代,通过繁殖公式生成具有新的空间坐标和速度的子代粒子,并取代父代以保持种群规模.其实这是一种提高对解空间搜索能力和粒子多样性的数学交叉,可在一定程度上增强系统跳出局部极小的能力. （2）将ＰＳＯ与模拟退火算法相结合的ＰＳＯＳＡ算法,解决了微粒群算法性能分析过程中发现的初始参数依赖性问题和算法搜索能力问题.通过模拟退火算法赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性,有效地降低了陷入局部极小的概率,从而获取更佳的近似最优解.而且,模拟退火算法的串行优化结构和微粒群算法的群体并行搜索相结合,拓展了微粒群在解空间中的搜索范围,提高了其优化性能,促进了种群群体多样性的发展.

基于改进PSO的无线传感器网络数据自适应聚类算法

现代电子技术Modern Electronics Technique2023年6月1日第46卷第11期Jun.2023Vol.46No.110引言PSO 算法在搜索数据样本时，对于搜索空间并不设置明确的要求，所以算法机制的应用模式简单，能够适用数据处理等多种类型的实际应用问题。

而改进PSO 算法将惯性权重因子贯穿到应用过程中，可以适应数据样本利用习惯，同时对所涉及信息参量进行全面搜索，不但避免了数据样本出现过度增大或减小的行为，还可以将搜索系数的取值限定在既定数值范围之内，从而保证数据样本的收敛能力，建立全局性搜索策略[1]。

相较于传统PSO 算法，改进算法可以保证数据传输特性，实现对搜索度量参数的精准求解。

数据聚类是将抽象对象分成多个小型类项的过程，可以将相似信息参量整合成簇类对象集合，简单来说，就是簇内数据对象彼此类似，但簇内数据与簇外数据完全相异。

在无线传感器网络中，数据类项过于繁杂会导基于改进PSO 的无线传感器网络数据自适应聚类算法原大明（东北石油大学秦皇岛校区电气信息工程系，河北秦皇岛066004）摘要：为解决无线传感器网络数据类项过于繁杂的问题，将相似信息参量整合成独立的簇类对象集合，提出基于改进PSO 的无线传感器网络数据自适应聚类算法。

按照改进PSO 算法的作用机制，确定欧氏距离指标的计算数值，实现对网络数据的处理。

在无线传感器网络体系中定义聚类排序原则，结合相关数据样本求解自适应期望熵，完成无线传感器网络数据自适应聚类算法研究。

实验结果表明，在改进PSO 算法作用下，无线传感器网络数据经过整合后的簇类对象集合数量由20个减少到6个，能够解决无线传感器网络数据类项过于繁杂的问题，满足按需整合相似信息参量的实际应用需求。

关键词：改进PSO 算法；无线传感器网络；自适应聚类；惯性权重；测试函数；欧氏距离；期望熵；簇类对象集合中图分类号：TN711⁃34；TP393文献标识码：A文章编号：1004⁃373X （2023）11⁃0099⁃04Improved PSO based adaptive clustering algorithm for wireless sensor network dataYUAN Daming(Department of Electrical Information Engineering,Northeast Petroleum University Qinhuangdao,Qinhuangdao 066004,China)Abstract ：In order to solve the problem of too many data categories in wireless sensor networks,the similar information parameters are integrated into an independent cluster object set,and an adaptive clustering algorithm for wireless sensor network data based on improved PSO is proposed.According to the mechanism of the improved PSO algorithm,the calculation value of Euclidean distance index is determined to realize the processing of network data.In the system of wireless sensor networks,the principle of clustering and sorting is defined,and the adaptive expected entropy is solved in combination with relevant data samples to complete the research of adaptive clustering algorithm for wireless sensor network data.The experimental results show that under the effect of the improved PSO algorithm,the number of cluster object sets after the integration of wireless sensor network data is reduced from 20to 6,which can solve the problem of too complex data class items in wireless sensor networkand meet the practical application requirements of integrating similar information parameters on demand.Keywords ：improved PSO algorithm;wireless sensor network;adaptive clustering;inertia weight;test function;Euclideandistance;expected entropy;cluster object collectionDOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2023.11.018引用格式：原大明.基于改进PSO 的无线传感器网络数据自适应聚类算法[J].现代电子技术，2023，46（11）：99⁃102.收稿日期：2022⁃11⁃02修回日期：2022⁃11⁃18基金项目：2019年黑龙江省省属本科高校引导性创新基金项目（面上项目）：移动无线传感器网络容错定位及坐标求精方法研究（2019QNQ⁃02）99现代电子技术2023年第46卷致簇类对象集合数量相对较少，从而使网络主机对相似信息参量的整合处理能力下降。

pso算法python

pso算法pythonPSO算法是一种基于群体智能的优化算法。

其基本思想就是通过多个粒子之间的群体行为，来寻找最优解。

PSO算法的这种群体行为是根据每个粒子当前的位置和速度来进行的。

具体来说，PSO算法是这样工作的：首先，算法随机生成一些初始的粒子，并对每个粒子的位置和速度进行初始化。

接着，算法不断迭代，每一次迭代中，粒子的位置和速度都会根据一些规则进行更新。

例如，每个粒子会根据自己的历史最优位置和整个群体的历史最优位置调整自己的速度和位置。

然后，算法会判断整个群体是否已经找到了最优解。

如果没有找到，就继续迭代，否则，算法结束，得到最优解。

下面是一个简单的Python实现：```pythonimport randomimport mathclass Particle():def __init__(self, dim, min_x, max_x):self.position = [random.uniform(min_x, max_x) for i in range(dim)]self.velocity = [0.0] * dimself.best_pos = self.position[:]self.best_score = float('inf')def update_velocity(self, best_pos_g):w = 0.5 # 惯性权重c1 = c2 = 1 # 学习因子for i in range(len(self.velocity)):r1 = random.random()r2 = random.random()vel_cognitive = c1 * r1 * (self.best_pos[i] - self.position[i])vel_social = c2 * r2 * (best_pos_g[i] -self.position[i])self.velocity[i] = w * self.velocity[i] +vel_cognitive + vel_socialdef update_position(self, bounds):for i in range(len(self.position)):self.position[i] += self.velocity[i]if self.position[i] > bounds[i][1]:self.position[i] = bounds[i][1]self.velocity[i] = 0.0elif self.position[i] < bounds[i][0]:self.position[i] = bounds[i][0]self.velocity[i] = 0.0def evaluate(self, cost_func):self.score = cost_func(self.position)if self.score < self.best_score:self.best_pos = self.position[:]self.best_score = self.scoreclass PSO():def __init__(self, cost_func, dim, n_particles, n_iter, bounds):self.cost_func = cost_funcself.dim = dimself.n_particles = n_particlesself.n_iter = n_iterself.bounds = boundsself.particles = [Particle(dim, bounds[i][0], bounds[i][1]) for i in range(dim)]self.best_pos_g = [random.uniform(bounds[i][0], bounds[i][1]) for i in range(dim)]self.best_score_g = float('inf')def run(self):for iter in range(self.n_iter):for particle in self.particles:particle.evaluate(self.cost_func)if particle.score < self.best_score_g:self.best_pos_g = particle.position[:]self.best_score_g = particle.scorefor particle in self.particles:particle.update_velocity(self.best_pos_g)particle.update_position(self.bounds)def get_best_position(self):return self.best_pos_gdef get_best_score(self):return self.best_score_g```在这个实现中，Particle类表示一个粒子，包含了位置、速度、历史最优位置和历史最优得分等信息。

第30章基于PSO的聚类算法

第三十章
MATLAB优化算法案例分析与应用
•30.4 基于人工免疫粒子群优化算法
30.4.1 PSO在函数极值求解
x sin(x)+x cos(2 x) -4
Final x = [0.2283 -1.6256]
10
-5
5 0
Z
-6
x sin(x) + x cos(2 x)
Start -5 End Start Start Start Start Start Start End
d Xi, X
w j
min d X i , X l 1, 2,, M

w j

第三十章
MATLAB优化算法案例分析与应用
•30.4 基于人工免疫粒子群优化算法
30.4.2 粒子群聚类算法理论分析
在粒子群算法求解聚类问题中，每个粒子作为一个可行解组成粒子群（即解集）。根据解的含义不同，通常可以分为两种：一种是以聚类结果为解；一种是以聚类中心集合为解。基于人工免疫粒子群算法讨论的方法采用的是基于聚类中心集合作为粒子对应解，也就是每个粒子的位置是由 M 个聚类中心组成，M 为已知的聚类数目。
按照相应聚类划分，计算新的聚类中心，更新粒子的适应度值更新粒子的的个体最优位置Pid(i)和全局最优位置Pgd 判断是否达到最大迭代次数运行结束返回全局最优位置
第三十章
MATLAB优化算法案例分析与应用
•30.4 基于人工免疫粒子群优化算法
30.4.4 种群多样性聚类分析
function [result]=GetDistance(patttern1,pattern2,type) result=0; % global Nwidth;%在本程序中取7,7*7矩阵； Nwidth=7; % type选择变量 switch(type) case 1%欧氏距离 result=sum((patttern1.feature(:)-pattern2.feature(:)).^2); result=sqrt(result); case 2%夹角余弦 a=0; b1=0; b2=0; for i=1:Nwidth for j=1:Nwidth a=a+patttern1.feature(i,j)*pattern2.feanture(i,j);

一种基于PSO的模糊聚类算法

文章编号１０ — ３１２０２ — １００文献标识码Ａ０２８３一（０６）７０５ — ２
ＡＳＰＯ－ａｅｚｙＣｌｓｅｉｇＡｌｏｉｈｂｓｄＦｕｚｕｔｒｎｇｒｔｍ
ＦＥＮＧＺｈｅＹＡＮｉｎｇＭｎＺＨＡＮＧｌ— ｅｇＺｌｉｆｎ
１引言
数据聚类是将数据对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个簇的过程由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合．些对象与同一个簇中的对象彼此相似．其它簇中的对这与象彼此相异聚类方法分为硬聚类和模糊聚类传统的Ｃ均值
（ｃｏｌｏｎｇｍｅｔｉｎｉｎｖｒｔ，ｉｎｉ３０７）ＳｈｏｆＭａａｅｎ，ａｊＵｉｅｓｙＴａｊ００２Ｔｎｉｎ
（ｃｏｌｏｕｉｅｓＱｎｄｏＴｃｎｌｇａＵｉｒｔ，ｉｇａ６５０ＳｈｏｆＢｓｓ，ｉｇａｅｈｏｏｉｌｎｅｓｙＱｎｄｏ２６２）ｎｃｖｉ
（ｃｏｌｏｉａｃ，ｉｊｎｖｒｔｏｉａｃｎｃｎｍｉ。ｉｎｉ３０２）ＳｈｏｆＦｎｎｅＴａｉＵｉｓｙｆＦｎｎｅａｄＥｏｏｃＴａｊ０２２ｎｎｅｉｓｎ
ＡｂｔａｔＡｍｏｇｏｓｆｕｚｃｕｔｒｎａｇｒｈ，ｅｕｚＣ— ａｓｇｒｔｍ（ＣＭ）ｉｈｍｏｔｉｅ— ｓｄｓｒｃ：ｎｌｔｆｚｙｌｓｅｇｌｏｔｍｓｔＦｚｙｏｉｉｈｍｅｎＡｌｏｈｉＦｓｅｔｓｗｄｕｅ．

pso 基于种群的随机优化技术算法

pso 基于种群的随机优化技术算法近年来，随着科学技术的飞速发展，科学家们越来越强调解决复杂优化问题的技术算法。

最近，科学家们提出了一种新的技术算法基于种群的随机优化技术算法可以有效地帮助科学家们完成优化问题的求解。

这种技术算法称为PSO（Particle Swarm Optimization）算法。

PSO算法是一种基于群体协作的迭代搜索方法，它建立在模拟生物群体智能行为的基础之上，将个体在搜索空间中进行移动，以最大限度地改进搜索结果的同时，避免陷入局部最优值。

PSO算法最主要的一个优点是“结构简单”，易于实现，而且可以较好地收敛到全局最优值，从而在计算机解决优化问题方面获得了广泛的应用。

首先，PSO算法中的全局最优值（Global Best）是指全局最好的搜索结果。

PSO算法通过模拟群体的协作关系来搜索最优解，它以群体中某个粒子的位置（Particle Position）为中心，以粒子当前位置的最优值（Personal Best）为其个体最优值，称之为“全局最优值”。

在搜索过程中，群体中的每个粒子都在不断地更新自己的个体最优值，同时以这些个体最优值中最优者为准，称之为“全局最优值”。

在种群中，每个粒子都会结合自身的历史最优值和全局最优值，按照一定的策略进行搜索，从而获得更好的搜索结果。

其次，PSO算法的另一个优点是“参数少”。

PSO算法只有三个参数，它们分别是粒子的最大运动速度（Particle Max Velocity）、粒子的社会因子（Social Coefficient）和粒子的个人因子（PersonalCoefficient），其中前两个参数可以用来控制粒子的社会适应能力和个体适应能力，而后一个参数可以用来控制种群的搜索能力。

因此，PSO算法只需要设置几个参数，就可以完成优化问题的求解，避免了参数估计的负担。

此外，PSO算法还具有众多其他优点，例如“搜索迅速”、“收敛稳定”等。

首先，PSO算法的搜索速度较快，因为它采用了群体中个体之间的全局搜索和局部搜索相结合的方法，有利于搜索的效率提高；其次，PSO算法可以比较稳定地收敛到最优值，因为它通过个体之间的社会及个体行为来促进种群进行搜索，从而有效地避免了陷入局部最优解的风险。

PSO-算法【精品文档】(完整版)

河南理工大学计算机科学与技术学院课程设计报告2014— 2015学年第一学期课程名称Java语言程序设计设计题目用pso算法解决TSP问题指导教师刘志中2016年1月7日目录一．课程设计内容 (2)(一)课程设计题目 (2)(二)课程设计目的 (2)(三)课程设计要求 (2)二．算法相关知识 (2)(一) 遗传算法简介 (2)(二) 基本粒子群优化算法 (3)(三) 粒子群算法的运算流程 (3)三.算法的JAV A实现 (3)(一)程序设计思想 (3)1．粒子群优化算法的改进策略 (3)2．粒子群初始化 (4)3.邻域拓扑 (4)4混合策略 (5)5.对参数的仿真研究 (6)(二)主要程序代码 (7)1.绘制函数图像的代码如下： (7)2.代码实现 (7)(二)运行结果 (11)四.课程设计的总结体会 (12)五．参考文献 (12)一．课程设计内容(一)课程设计题目PSO初始化为一群随机粒子(随机解)，然后通过迭代找到最优解。

在每一次迭代中,粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己，第一个就是粒子本身所找到的最优解.这个解叫做个体极值pb，另一个极值是整个种群目前找到的最优解,这个极值是全局极值gb，在找到这两个最优值。

(二)课程设计目的1.训练应用算法求解实际问题；2训练应用Java语言实现具体问题的求解算法；3.到达理解java语言的应用特点以及熟练应用java语言的目标。

(三)课程设计要求1.读懂算法，理解算法计算过程中每一步操作是如何实现的；2.设计函数优化的编码格式；3.采用java 语言编程实现算法的求解过程；4.掌握遗传算法的基本原理 ,了解在JAVA 环境中实现遗传算法各算子的方程方法。

并以此例说明所编程序在函数全局寻优中的应用。

二．算法相关知识(一) 遗传算法简介粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。

pso算法python

pso算法pythonPSO算法（Particle Swarm Optimization，粒子群优化算法）是一种基于群体行为的启发式优化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出。

PSO算法是一种基于群体智能的优化方法，其灵感来源于鸟群或鱼群等生物群体协同行动的行为。

PSO算法的基本思想是通过模拟群体中个体之间的协作和信息共享，来寻找全局最优解。

PSO算法模拟了鸟群中个体飞行时的行为，在搜索过程中通过个体之间的合作来寻找最优解。

PSO算法通过不断更新粒子的速度和位置来实现全局搜索，从而找到最优解。

PSO算法的特点包括易于实现、易于收敛、对初始值不敏感等。

因此，PSO算法在工程优化、神经网络训练、特征选择、模式识别等领域得到了广泛的应用。

PSO算法的基本原理PSO算法基于群体智能的原理，主要由粒子群的群体行为和信息传递两个基本部分组成。

粒子群的位置和速度分别代表了可能的解和搜索的方向，通过不断迭代更新粒子的位置和速度，最终找到最优解。

粒子群的基本行为是模拟了鸟群或鱼群等生物群体的行为。

在PSO 算法中，每个粒子都有自己的位置和速度，同时也有了个体的最优位置和全局最优位置。

粒子群中的每个粒子都通过不断的更新自己的位置和速度来模拟搜索过程，从而找到全局最优解。

粒子群的信息传递是通过个体和全局最优位置来实现的。

在搜索过程中，每个粒子都会根据自己的最优位置和全局最优位置来更新自己的速度和位置，从而实现信息的共享和传递。

通过不断更新粒子的速度和位置，PSO算法可以在搜索空间中找到全局最优解。

PSO算法的步骤PSO算法的基本步骤包括初始化粒子群、更新粒子速度和位置、评估适应度、更新个体和全局最优位置、判断停止条件等。

1.初始化粒子群PSO算法首先需要初始化一个粒子群，包括设定粒子的初始位置和速度、个体和全局最优位置等。

通常情况下，粒子的初始位置和速度是随机生成的，个体和全局最优位置可以初始化为无穷大。

一种基于PSO的动态聚类算法

散的，因此本文提出了一种基于离散Ps [ 和 Ko 8 ] me ns 算法[ 的动态混和聚类算法— DKPs . 系 a ] 9 o
统在运行过程中能够自动确定聚类簇的最佳数量. 此算法在初始时将聚类数据划分为较多数量的簇以减少初始条件的影响，然后使用离散 PSO 算法不断优化簇的数量，算法是受鸟群觅食行为启发提 PSO 出的基于种群的全局优化算法，其收敛速度快，但容易陷人近似最优解，当收敛到全局最优解附近时，解
( 匆阴 1肠mP tati n and K。掀加 U o 二2 沙EngZ e o M nist勺o 份uc t泛，场 ng‘ 130012) ne f i r f a on 〔口 huo
Abstra t In part itional clustering algorithms ， t only the number of cluster must be specified first but c o n s the clusteri雌 re ults are influenced greatly by the initial conditions. A PSO and K 一 s means based hybrid dynamic clustering algorithm一DKPSO is propo ed and t he cluster number can be deter ined automatically s m during running . In order to relieve t he impact of initial conditions ，the data set is part it ioned into large number cluster ， s and then the discrete PSO is used to further opt imize the cluster number and us t he K e means algorithm to optimize the cluster center . In order t impr ve the conve塔ence rate ， ch particle ’ o o a e 5 inertia weight is ad usted non一 j linearly with the iteration number 。 Finally， algorithm validity is te tified the s thr ugh experimentation . o

智能优化方法作业——PSO算法

智能优化方法作业——PSO算法智能优化算法是一种通过模拟自然界中生物或群体行为来解决最优化问题的方法。

其中，粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法就是一种常用的智能优化算法，主要用于问题。

PSO算法的基本思想源自于鸟群觅食的行为。

在鸟群中，每只鸟通过观察自身与周围鸟的位置和速度信息来进行迭代，从而寻找到最优的觅食位置。

类似地，PSO算法通过模拟粒子在空间中的移动来寻找问题的最优解。

PSO算法的具体实现如下：首先，初始化粒子群的位置和速度。

然后，根据每个粒子的位置和速度，计算其适应度值（即目标函数的值）。

接着，根据当前的适应度值和历史最优适应度值，更新每个粒子的位置和速度。

最后重复上述过程，直到达到终止条件（如固定的迭代次数或达到一定的精度要求）为止。

PSO算法的优点有以下几方面：首先，PSO算法不需要引入问题的导数信息，适用于各种不同类型的问题。

其次，PSO算法具有较好的全局能力，能够找到问题的全局最优解。

此外，PSO算法的计算效率较高，迭代速度较快。

然而，PSO算法也存在一些缺点和局限性。

首先，PSO算法对参数的选择较为敏感，不同的参数取值可能导致算法的性能出现较大差异。

其次，PSO算法容易陷入局部最优解，而难以跳出局部最优解。

此外，PSO算法的计算复杂度较高，对于大规模问题的求解会有限制。

为了克服PSO算法的局限性，研究者们提出了许多改进和变种的PSO算法。

例如，引入约束处理机制的PSO算法、自适应权重的PSO算法、多种群PSO算法等等。

这些改进和变种的PSO算法能够在一定程度上提高算法的性能，并在一些特定的问题中取得了良好的效果。

总的来说，粒子群优化（PSO）算法是一种常用的智能优化算法，能够较好地解决最优化问题。

它通过模拟粒子在空间中的移动来问题的最优解。

虽然PSO算法存在一些缺点和局限性，但通过改进和变种的PSO算法，可以提高算法的性能并扩展其应用范围。

基于pca优化的pso-fcm聚类算法

计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBN Computer Systems & Applications,2020,29(3):213−217 [doi: 10.15888/ki.csa.007342] ©中国科学院软件研究所版权所有.
E-mail: csa@ Tel: +86-10-62661041
的收敛速度快, 粒子收敛由自身最优位置和群体最优位置相结合, 在一定程度上解决了 FCM 对初始值敏感, 对噪声数据敏感, 容易陷入局部最优解的缺点. 如今, 随着数据量多样化, 复杂化, 多类别化, PSOFCM 只是单一优化初始聚类中心选取问题, 没有合理
① 基金项目: 国家自然科学基金 (61402220, 61502221); 湖南省哲学社会科学基金 (16YBA323); 湖南省自然科学基金 (2015JJ3015); 湖南省教育厅青年项目 (15B207, 18B279); 南华大学科研创新项目 (193YXC015) Foundation item: National Natural Science Foundation of China (61402220, 61502221); Philosophic Social Science Fund of Hunan Province (16YBA323); Natural Science Foundation of Hunan Province (2015JJ3015); Youth Program of Education Bureau, Hunan Provinve (15B207, 18B279); Innovative Research Program of University of South China (193YXC015) 收稿时间: 2019-07-29; 修改时间: 2019-09-05, 2019-09-18; 采用时间: 2019-09-29; csa 在线出版时间: 2020-02-28

基于PSO自动确定聚类数目的FCM算法

基于PSO自动确定聚类数目的FCM算法作者：肖剑文周亦敏来源：《软件导刊》2018年第12期摘要：模糊C均值聚类是聚类分析中应用最广泛的算法之一，但是聚类数目需要人为预先设定，在实际应用中有极大的局限性。

提出一种自动确定聚类数目的基于粒子群的模糊C均值聚类算法，通过对不同聚类数目进行试验，利用添加粒子阈值向量自动确定最佳的聚类数目。

在预设的最大聚类数目内随机分割数据集，利用重构准则重新构建初始值，以此克服需要事先设置聚类数目的模糊C均值缺点。

利用有效性函数评估算法性能，试验结果表明，该算法能自动找到最优聚类数目，聚类效果很好。

关键词：模糊C均值;粒子群;粒子阈值;重构准则;有效性函数FCM Algorithm Based on PSO for Automatically Determining the Number of ClustersXIAO Jiao;wen，ZHOU Yi;min（School of Optical;electrical and Computer Engineering，University of Shaghaifor Science and Technology， Shanghai 20093， China）Abstract：Fuzzy C;means clustering is one of the most widely used algorithms in cluster analysis. However， the number of clusters needs to be preset manually， which has great limitations in practical applications. In this paper， a particle swarm optimization fuzzy C;means clustering algorithm is proposed to automatically determine the number of clusters. This algorithm uses the additive particle threshold vector to automatically determine the optimal number of clusters by experimenting with different cluster numbers. The algorithm firstly randomly divides the data set within the preset maximum number of clusters， reconstructs the initial value by using the reconstruction criterion， and overcomes the shortcomings of the fuzzy C;means that need to set the number of clusters in advance， and uses the validity function to evaluate the algorithm. The experimental results show that the algorithm can automatically find the optimal number of clusters and achieve a good clustering effect.Key Words：fuzzy C;means ;particle swarm optimization; particle threshold ;reconstruction criterion;validity function0;引言与分类[1]的监督算法不同，聚类[2]属于无监督算法，指在没有先验知识的情况下将数据分为多个类或簇，同一类中的数据具有较高的相似性[3]，不同类之间的数据相似性尽可能低。

基于PSO算法的图像匹配技术

东北大学研究生考试试卷阅卷人：考试日期：__学号：注意事项1．考前研究生将上述项目填写清楚2．字迹要清楚,保持卷面清洁3．交卷时请将本试卷和题签一起上交东北大学研究生院基于PSO算法的图像匹配技术摘要：图像匹配问题是图像处理中的一个经典问题,在计算机视觉、模式识别和医学图像处理等方面有着广泛的应用.本文主要介绍了在基于灰度图像匹配算法基础上,以匹配相似性度量函数为判断标准,结合智能算法中的粒子群算法来实现图像准确而快速的匹配.关键词：图像匹配；相似性度量；粒子群算法；离散空间1 引言数字图像配准是指将从同一场景拍摄的具有重叠区域的图像通过特征匹配方法,找出图像之间的对应关系.目前,图像配准技术广泛应用于医学、生物、信息处理和其它领域,它已成为图像处理应用中不可或缺的技术.图像匹配问题主要有两种对应的问题模型:一是两幅<或者多幅>来自不同传感器、不同视角或不同时间的图像需找出对应关系,经过匹配步骤可得出两幅图像的差别所在,为下一步处理作基础；二是根据已知的图像模式在另一幅图像中搜索类似模板的目标.图像匹配技术是数字图像处理领域的一项重要研究,已在计算机视觉、虚拟现实场景、航空航天遥感测量、医学影像分析、光学和雷达跟踪等领域有着重要的应用价值.大体图像匹配的应用领域概括起来主要有以下几个方面:1.计算机视觉和模式识别.包括图像分割、物体识别、形状重建、运动跟踪和特征识别.2.医学图像分析.包括医学成像信息诊断,生物医学信号处理等.3.遥感信息处理.包括特定目标的定位和识别等.随着科学技术的发展,图像匹配技术在近代信息处理领域中的应用范围越来越广泛,而图像数据量庞大这一显著特点,严重制约了图像匹配技术的实时应用.图像匹配的准确性和实时性是现今在具体应用上存在的一对矛盾体,如何在保持匹配准确性的同时,提高其匹配速度是现阶段急需解决的问题,也是目前对匹配算法的研究重点.在序列目标图像分析、跟踪、识别,工业实时检测等实际应用中,一般是根据已知的图像模式,然后在另一幅图像中搜索类似模板的目标.2 图像匹配说明2.1图像匹配流程图像匹配是一个多步骤过程,总的来说,大概可分为图像输入、图像预处理、匹配有用信息提取、图像匹配、输出结果等.由于所采用的方法各异,不同的匹配算法之间步骤也会有很大不同,但它们的大致过程是相同的.图像匹配流程图如图2.1所示：图2.1图像匹配流程图2.2 基于灰度的图像匹配算法国内外现阶段对图像匹配研究主要是以提高匹配的精度和速度为主,同时对匹配方法的通用性与鲁棒性也有一定要求.图像匹配方法大致可分为两类:第一类是基于灰度的图像匹配算法;第二类是基于特征的图像匹配算法.本文主要讲述第一类基于灰度的图像匹配算法.这类方法直接利用图像的灰度信息进行匹配,通过象素对之间某种相似性度量<如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等>的全局最优化实现匹配,不需进行图像分割和图像特征提取,因而可以避免由这些预处理所造成的精度损失.这类匹配方法需要解决的问题是:匹配速度比较慢,对灰度信息变化、光照变化、噪声非常敏感,没有充分利用灰度统计特性,对每一点的灰度信息依赖较大,不适应于匹配对象存在旋转和缩放情况下的匹配问题.本节这里主要利用了基于灰度的图像匹配算法中较为简单的MAD算法,并结合智能算法中的粒子群算法的寻优优势,从而实现了较为快速而准确的图像匹配.MAD算法即平均绝对差算法,是Leese最早提出来的一种匹配算法.原理如图2.2所示：基于灰度的MAD其中d<x,y>为相似性度量函数在偏移量为<x,y>时的匹配度量值.由公式可以看出,当d<x,y>取值最小时认为<x,y>是最佳匹配位置.3 ＰＳＯ算法图像匹配3.1 ＰＳＯ算法简介粒子群优化算法<PSO>是一种进化计算技术,1995年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出,源于对鸟群捕食的行为研究.该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发,进而利用群体智能建立的一个简化模型.粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上,利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程,从而获得最优解.PSO 算法从这种模型中得到启示并用于解决优化问题.PSO 算法中,每个粒子表示空间中的一个解.所有的粒子都有一个由适应度函数决定的适应值<fitness value>,每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离.然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索.PSO 算法初始化为一群随机粒子<随机解>.然后通过迭代找到最优解.在每一次迭代中,粒子通过跟踪两个"极值"来更新自己.第一个就是粒子本身所找到的最优解,这个解叫做个体极值pbest.另一个极值是整个种群目前找到的最优解,这个极值是全局极值gbest.粒子群算法的速度和位置迭代公式为：其中：i v ,i x 为每个粒子的速度和位置.pbest[i],gbest[]如前所述.rand<>表示〔0,1〕之间的均匀随机数据.1c ,2c 为学习因子,w 称为惯性权值,1c 和2c 为正常数,称为学习因子,它们的具体含义为：1.惯性权值w保持粒子原有飞行速度的系数,控制粒子飞行速度变化,通过w 调节PSO 算法的全局与局部寻优能力.当w 取值较大时,粒子飞行速度变化幅度较大,全局寻优能力强,局部寻优能力弱;反之当w 取值较小时局部寻优能力强,全局寻优能力弱.选择一个合适的w 可以平衡全局和局部搜索能力,这样可以以最少的迭代次数找到最优解,这是因为开始较大的惯性权重可以遍历比较大的范围,后来小的权重有较好的局部搜索能力.2.学习因子12,c c1c 和2c 代表了粒子向自身历史最优值和全局最优值推进的随机学习权值,1c 的大小标志着粒子的认知能力.当1c =0,粒子没有认知能力,只受"社会知识"影响,在粒子间相互影响下,有能力达到新的搜索空间,收敛速度比标准算法快,但碰到复杂问题比标准算法更容易陷入局部极值.2c 的大小标志着粒子的社会信息交换共享能力,当2c =0时,没有社会信息共享,只有"自身认知"的能力.由于粒子之间没有信息交互,等价于众多单个粒子的飞行,因而得到最优解的概率很小.如果1c =2c =0,说明粒子以当前速度飞行,直到边界.为了确定1c 和2c 对算法性能的影响,Kennedy 对以下4种模型做了大量的计算：〔1〕认知模型,2c =0;〔2〕社会模型,1c =0；〔3〕完全模型,1c =2c ；〔4〕无私模型,也是一种社会模型,唯一不同的是,无私模型中每一个粒子获取自身历史最优值时只考虑其他粒子的信息而不包括自己.认知模型只考虑粒子自身的信息,而没有与社会信息的交流和共享,Kennedy 计算后发现该模型收敛速度比较慢;社会模型只考虑社会因素,倾向于向社会学习,收敛速度比较快,但容易早熟.同时,为了平衡群体因素和个体因素的影响,普遍认为1c 和2c 取值为2效果较好,不过在文献中也有其它的取值,但是一般1c =2c 并且范围在0和4之间.3.2 ＰＳＯ算法图像匹配流程本文主要是用PSO 算法实现快速图像匹配,主要是用基于灰度的MAD 算法匹配方法函数作为适应度函数的判断标准,在数字图像二维离散空间快速寻优,找到适应度函数具有最优值所对应的位置,此位置就是匹配的结果,从而实现图像匹配.由于PSO 算法的智能性和快速收敛性,所以参数设置合理,就可以实现快速而准确的图像匹配.匹配程序的流程图如图3.1所示.图3.1PSO 算法图像匹配的程序流程图3.3 ＰＳＯ算法的参数设置参数设置与粒子寻优过程设计说明：若基准图的大小为M 行N 列,实时图的大小为S 行J 列,则粒子一维方向的位置范围为[1,M-S+1],二维方向的位置范围为[1,N-J+1].粒子位置和速度的多样化适于粒子在全局搜索解,尽可能地发挥算法的搜索能力,否则很可能漏掉最优解,而使算法找到次优解.所以粒子群的初始化位置为[1：M-S+1,1：N-J+1]范围内的均匀分布的随机数据.当粒子超出最大位置时,将粒子所在维度设置为最大位置.粒子最大速度的选择通常凭经验给定,一般设置为粒子范围宽度的10%-20%,根据实际情况和多次试验的结果,所以粒子两个维度的最大速度均设置为10.所以粒子群的初始化位置为[-10：10,-10：10]的均匀分布的随机数据.学习因子1c 和2c 均设置为2.大的惯性因子w 可以使算法不易陷入局部最优,到算法后期,小的惯性因子可以使收敛速度加快,使收敛更加平稳,时变权重可以在某一个范围内变化,一般在迭代过程中按照某种规律递减.在本文中,粒子惯性权重w 最大值为1,最小值为0.4,迭代过程中粒子权重随着迭代次数线性递减.4 实验结果与展望4.1实验结果图像匹配结果如下：输入的基准图像和实时图像为：图4.1 输入的基准图像图4.2 输入的实时图像程序运行输出的结果为：图4.3 输出的PSO 寻优匹配结果本文对该算法的匹配率进行了试验：共进行了30次试验,成功匹配29次,匹配成功率96.67%,达到了较好的匹配准确率.本文也对本算法和全遍历法在模板匹配次数和时间效率上进行了试验测试.结果如表1所示.表1 本算法和全遍历算法比较算法全遍历法 PSO 算法运行时间0.62s 0.51s 模板匹配次数 121*121=14641 60*120=7200实验中发现群体数目不易过大或过小.过大,PSO 算法的优化性能得不到体现；过小,有可能会出现所求得的最优解的精度达不到要求.迭代次数亦是如此,次数过多会加大运算量,降低算法的效率,过少,可能会导致最终解的精度不够.在上述实验图像和环境下,经过多次实验后,发现群体数在60左右,迭代次数在120次左右时,能得到较满意的结果.理论上讲,图像匹配问题按上述实验图像的情况,其计算量为〔M-S+1〕×〔N-J+1〕=14641次模板匹配计算,而PSO 算法则只需要〔群体数目×迭代次数〕次模板匹配计算,在实验中群体数为60,迭代次数为120,所以模板匹配计算的次数为7200次.同时时间效率上也要优于全遍历法,而且这种优势在需要遍历位置更多时,会表现得更加明显.4.2 展望为更加减少计算量,提高算法的效率,本算法有如下改进方向.1.进一步优化参数,在保证匹配率的前提下,降低粒子数和迭代次数.2.优化PSO 算法,例如引入收缩因子,并将速度的限制放宽、将学习因子1c 、2c 采取自适应时变调整策略.3.粒子群算法与其它智能算法的融合.在基本PSO 算法中加入禁忌<Tabu>算法,将基本PSO 和遗传算法相结合,进一步提出杂交PSO.5参考文献[1] 纪震,廖惠连,吴青华.粒子群算法与应用[M],科学,2009.01[2] 江铭炎,袁东风.人工鱼群算法与其应用[M],科学,2012.01[3] 刘锦峰.图像模板匹配快速算法研究[D].中南大学.硕士学位论文.2007.05[4] 何志明.群体智能算法在图像匹配中的应用[D].陕西师范大学.硕士学位论文.2010.05[5]李小林.混合粒子群优化算法与其在图像匹配中的应用研究[D].西安电子科技大学.硕士学位论文.2010.6[6] 鹿艳晶,马苗.基于灰色粒子群优化的快速图像匹配算法[J].计算机工程与应用.2009.45<10>.[7] 王维真,熊义军,魏开平,何文雅.基于粒子群算法的灰度相关图像匹配技术.2010.46.<12>.附录在此附上pso算法的源码,遍历法以与截取实时图像的源码详见程序文件夹.%------本程序目的是用pso算法来对图像进行匹配-----------------------tic%------------------界面变量清理---------------------------------close allclearclc%-----------读取图片信息-----------------------------f=imread<'lena_basic.jpg'>;[row1,colu1]=size<f>;t=imread<'lena_time.jpg'>;[row2,colu2]=size<t>;%------------------参数设置--------------------------------------------w_max=1; % 惯性权重最大值w_min=0.4; % 惯性权重最小值p_num=60; % 粒子规模数量p_dim=2; % 粒子维数c1=2;c2=2; % 学习因子v_max=10; % 速度上限v_min=-10;% 速度下限p_iter=120; % 迭代最大次数次数设定p_position_min=1;p_position_max=row1-row2+1;%------------------初始化,位置和速度------------------------------------p_position=zeros<p_num,p_dim>; % 先设定一个空的矩阵,来放置粒子当前位置信息,注意行和列的设定p_speed=zeros<p_num,p_dim>; % 先设定一个空的矩阵,来放置粒子当前速度信息,注意行和列的设定for k_ini=1:p_num % 范围最大值为粒子的个数p_position<k_ini,:>=round<p_position_min+...<p_position_max-p_position_min>*rand<1,p_dim>>; % 初始化位置,位于p_position_min到p_position_max之间的随机均匀分布的数据p_speed<k_ini,:>=round<-10+20*rand<1,p_dim>>; % 初始化速度,位于-10到10之间的随机均匀分布的数据end%----------------------计算初始化粒子的最优值数据-------------------------p_local_position=p_position; % 初始化后,各个粒子当前初始化的位置为各自记忆最优位置% p_local_position中为各个粒子的历史记忆最优位置p_local_value=zeros<1,p_num>; % 各个粒子的记忆最优位置的最优值for k1=1:p_num % 寻找初始化后,当前全局最优粒子〔本例是求最大值〕% p_local_value<k1>=pute_fit<p_position<k1,:>,p_dim>; % 计算各个粒子当前的适应度函数值temp=p_position<k1,:>;f_temp1=f<temp<1>:temp<1>+row2-1,temp<2>:temp<2>+colu2-1>;f_temp2=abs<f_temp1-t>;p_local_value<k1>=sum<sum<f_temp2>>/<row2*colu2>;% p_local_value<k1>计算各个粒子当前的适应度函数值% p_local_value为保存各个粒子适应度函数数据endp_global_value=p_local_value<1>; % 先假定第一个粒子拥有当前初始化全局最优值p_global_position=p_position<1,:>; % 即假定第一个粒子为当前初始化全局最优粒子位置for k2=1:p_num % 寻找初始化后,当前全局最优粒子if p_global_value>=p_local_value<k2> %*********判断条件********p_global_value=p_local_value<k2>; % 更新全局最优值信息p_global_position=p_position<k2,:>; % 更新全局最优粒子位置信息endend%----------------------------中心主程序-----------------------------------------%---------更新粒子位置和速度,通过判断条件,找出全局最优值-------------------------% while expression% statements% endflag_stop=0; % 迭代结束的标志k_iter=0; % 迭代的次数初始化while flag_stop==0 % 判断迭代标志,是否循环%------------更新速度和位置信息-------------------------w=w_max-0.6*k_iter/p_iter; % 更新惯性权重值% ticfor kd=1:p_dimfor kn=1:p_nump_speed<kn,kd>=round<w.*p_speed<kn,kd>+... % 粒子自身速度<c1*rand<1>>.*<p_local_position<kn,kd>-p_position<kn,kd>>+... % 粒子的自身学习<c2*rand<1>>.*<p_global_position<kd>-p_position<kn,kd>>>; % 粒子的社会全局学习if p_speed<kn,kd>>v_max % 最大速度制约p_speed<kn,kd>=v_max;endif p_speed<kn,kd><v_min % 最大速度制约p_speed<kn,kd>=v_min;endp_position<kn,kd>=round<p_position<kn,kd>+p_speed<kn,kd>>; % 更新粒子的位置if p_position<kn,kd><p_position_min % 最小位置制约p_position<kn,kd>=p_position_min;endif p_position<kn,kd>>p_position_max % 最大位置制约p_position<kn,kd>=p_position_max;endendend%---------适应函数值的比较,来记录记忆个体最优,和找到全局最优---------------------------%---------来记录记忆个体最优---------------------------% ticfor kn=1:p_numtemp=p_position<kn,:>;f_temp1=f<temp<1>:temp<1>+row2-1,temp<2>:temp<2>+colu2-1>;f_temp2=abs<f_temp1-t>;p_fit_new<kn>=sum<sum<f_temp2>>/<row2*colu2>;% p_fit_new<kn>计算当前位置的适应度函数值if p_fit_new<kn><=p_local_value<kn>p_local_value<kn>=p_fit_new<kn>; % 更新个体记忆最优值p_local_position<kn,:>=p_position<kn,:>; % 更新个体记忆最优位置endend%---------找到全局最优<通过上面找到的个体最优〕--------------------------- % ticp_global_value=p_local_value<1>; % 先假定第一个粒子拥有目前全局最优值for kn=1:p_num % 寻找当前全局最优粒子if p_global_value>=p_local_value<kn>p_global_value=p_local_value<kn>; % 更新全局最优值信息p_global_position=p_position<kn,:>; % 更新全局最优粒子位置信息endend% t3=toc%----------是否改变迭代标志的判断------------------------if k_iter>=p_iter % 判断迭代次数是否达到要求flag_stop=1;endk_iter=k_iter+1; %更新迭代次数数据信息end%-------------------------输出最优值的信息--------------------------------disp<'*************************************************************'> disp<'函数的全局最优位置坐标为：'>p_global_positionimshow<f>,title<'原始基准图像'>;figure,imshow<t>,title<'实时图像'>;figure,imshow<f>,title<'PSO寻找匹配结果'>hold onrectangle<'Position',[p_global_position<1>,p_global_position<2>,row2,colu2],'edgecolor','w','LineWidth',2> hold offtoc % 显示程序总用时间disp<'*************************************************************'>。

基于PSOA聚类和KMP算法的说话人识别方法

基于ＰＳＯＡ聚类和ＫＭＰ算法的说话人识别方法
安冬，荣超群，杨
沈阳
丹，王
骄
沈阳１１０８１９）
（１．沈阳建筑大学交通与机械工程学院
１１０１６８；２．东北大学信息科学与工程学院
摘
要：在说话人识别领域，ＭＦＣＣ特征参数得到了广泛的应用，但是ＭＦＣＣ特征参数包含了语义信息、语种信息和说话人信息
ＭＦＣＣ特征参数进行变换处理，得到精简的ＭＦＣＣ特征参数，然后利用ＫＭＰ算法对核函数形式没有任何限制的特性，对精简后的ＭＦＣＣ特征参数进行分类训练和识别。实验结果表明，基于ＰＳＯＡ — ＫＭＰ的说话人识别方法相比ＧＭＭ— ＵＢＭ识别方法，在ＥＥＲ性能上相对提高了３８％。关键词：粒子群算法；聚类；核匹配追踪；说话人识别中图分类号：ＴＰ３９１．４２文献标识码：Ａ国家标准学科分类代码：５２０．２０４０
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｅｉｆｅｌｄｏｆｓｐｅａｋｅｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，Ｍｅｌｆｒｅｑｕｅｎｃｙｉｅｎｔ（ＭＦＣＣ）ｆｅａｔｕｒｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｒｅｗｉｄｅｌｙ
第３４卷
第６期
仪器仪表学报
ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔ

基于ACO-PSO自适应的划分聚类算法

基于ACO-PSO自适应的划分聚类算法周文娟;赵礼峰【摘要】Aiming at the problem that the prior unknown clustering number K and the random selection of the initial clustering center for the classical partitioning algorithm lead to local optimum, we propose a partitioning clustering algorithm based on ACO-PSO adaptability.Firstly, according to the basic principle of the minimum difference and maximum similarity within the class and the maximum difference and minimum similarity between classes, the adaptive K value of the clustering algorithm is obtained by using the individual contour coefficient as the test function of the best clustering number.Secondly, in combination with advantages of particle swarm optimization algorithm and ant colony algorithm inspired by swarm intelligence search, the initial pheromone distribution is obtained by particle swarm optimization algorithm with wholeness and rapidity, and then the exact solution is got by ant colony algorithm with positive feedback and parallelism.Finally, the simulation on multiple UCI data sets shows that the proposed algorithm is not only superior to the traditional clustering and initial clustering center algorithm based on individual contour coefficient optimization, but also shortens clustering time greatly, which is more obvious in convergence speed when applied to big data.%针对经典划分算法聚类数K先验未知及初始聚类中心随机选取, 导致陷入局部最优的问题, 提出一种基于ACO-PSO自适应的划分聚类算法.首先根据聚类算法类内相似度最大差异度最小和类间相似度最小差异度最大的基本原则, 将个体轮廓系数作为最佳聚类数的检验函数, 得到聚类算法的自适应K值;其次利用群智能搜索方法思想, 有效结合了粒子群算法和蚁群算法的优点, 先利用具有全局性和快速性的粒子群算法获得初始信息素分布, 再利用具有正反馈性和并行性的蚁群算法得到精确解.最后在多个UCI数据集上的仿真结果表明, 该算法不仅求解能力优于传统聚类算法及基于个体轮廓系数优化的初始聚类中心算法, 而且聚类时间效率大大提高, 应用于大数据收敛速度更加明显.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2019(029)002【总页数】6页(P90-95)【关键词】K-means;自适应;个体轮廓系数;ACO-PSO;鲁棒性【作者】周文娟;赵礼峰【作者单位】南京邮电大学理学院, 江苏南京 210023;南京邮电大学理学院, 江苏南京 210023【正文语种】中文【中图分类】TP1810 引言在科技社会飞速发展的今天,人工智能应用已经遍及世界各处，受到了人们的重视。

基于PSO的模糊C均值聚类算法

基于PSO的模糊C均值聚类算法
王玲;贺兴时
【期刊名称】《甘肃联合大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2008(022)002
【摘要】在分析模糊C均值聚类算法存在不足的基础上,提出了一种新的聚类算法:基于粒子群的模糊C均值聚类算法.该算法利用粒子群强大的全局寻优能力,不仅克服了传统的模糊C均值聚类算法对初始值敏感、噪声数据敏感、易陷人局部最优的问题,而且有较快的收敛速度.试验证明,这种算法是一种很有潜力的模糊聚类算法.【总页数】4页(P78-81)
【作者】王玲;贺兴时
【作者单位】西安工程大学理学院,陕西,西安,710048;西安工程大学理学院,陕西,西安,710048
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于免疫遗传算法的模糊C均值聚类算法应用研究 [J], 李鹏松;石卓;刘欣
2.基于量子行为的微粒群优化算法与模糊C均值聚类算法的磨粒图像分割 [J], 杨宁;张培林;任国全;李俊
3.基于模糊C均值聚类算法与隶属算法的容差电路软故障诊断 [J], 黄亮;侯建军;骆丽
4.基于改进遗传算法的加权模糊C均值聚类算法 [J], 李同强;周天弋;吴斌
5.基于遗传算法和模糊C均值聚类的WSN分簇路由算法 [J], 董发志;丁洪伟;杨志军;熊成彪;张颖婕
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基于PSO的云计算环境中大数据优化聚类算法

基于PSO的云计算环境中大数据优化聚类算法朱亚东;高翠芳【摘要】In the cloud computing environment,the optimization of big data is the basis for the data optimized access and mining. In the traditional method,the fuzzy C means clustering algorithm is used to cluster the big data in the cloud computing,which is easy to fall into local extremum. A big data clustering algorithm based on Particle Swarm Optimization ( PSO) is proposed. The big data structure model in cloud computing environment is analyzed,and the discrete sample spectrum characteristics of big data are calculated,realizing feature extraction and information model construction of clustering sample. The particles are often fallen into local extremum in searching. The chaotic mapping is used to take the particles against the local extremum. The PSO is designed to carry on the feature clustering for the purpose of optimization clustering for big data. Simulation shows that the proposed algorithm is used for data clustering,and the error rate is reduced,and the optimization performance is better,and it has good application value.%在云计算环境下，对大数据进行优化聚类是实现数据优化访问和挖掘的基础。

基于PSO的可能性C均值聚类算法的研究

基于PSO的可能性C均值聚类算法的研究高颖;王修亮;陆旭青;殷允锋【期刊名称】《计算机仿真》【年(卷),期】2010(027)009【摘要】可能性C均值算法(PCM)是为了克服模糊C均值算法对噪声的敏感性而提出来的,但是它也存在一些缺陷,如易陷入局部最优,对初始条件敏感,导致聚类结果一致性等问题.针对以上问题,通过引进粒子群算法对其进行改进可以有效地避免这些问题,即提出了基于粒子群优化的可能性C均值聚类算法(PSO-PCM).基于粒子群优化的可能性C均值聚类方法首先对编码过的数据点进行优化,然后对该方法产生的中心点进行聚类,在聚类的过程中根据适应度函数再进行调节.通过对给定数据集的聚类测试,结果表明,基于粒子群优化的可能性C均值聚类方法在收敛速度和全局寻优能力等方面有较大的改进.【总页数】4页(P177-180)【作者】高颖;王修亮;陆旭青;殷允锋【作者单位】西北工业大学水下信息处理与控制重点实验室,陕西,西安,710072;西北工业大学水下信息处理与控制重点实验室,陕西,西安,710072;西北工业大学水下信息处理与控制重点实验室,陕西,西安,710072;西北工业大学水下信息处理与控制重点实验室,陕西,西安,710072【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于PSO的模糊C-均值聚类算法的图像分割 [J], 陈曦;李春月;李峰;曹鹏2.基于MPI的并行PSO混合K均值聚类算法 [J], 吕奕清;林锦贤3.基于PSO的模糊C均值聚类算法 [J], 王玲;贺兴时4.基于PSO与K-均值聚类算法优化结合的图像分割方法 [J], 曹帅帅; 陈雪鑫; 苗圃; 卜庆凯5.基于半监督信息的截集式可能性C-均值聚类算法 [J], 范九伦;高梦飞;于海燕;陈斌斌因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

第30章 基于PSO的聚类算法

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基于改进PSO的无线传感器网络数据自适应聚类算法

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一种基于PSO的模糊聚类算法

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PSO-算法【精品文档】(完整版)

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智能优化方法作业——PSO算法

基于pca优化的pso-fcm聚类算法

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