改进的蝴蝶优化聚类算法

发布时间：2021-10-02 00:14

　　针对当前算法在求解聚类问题时存在精度低、速度慢及鲁棒性差等问题,提出一种改进的蝴蝶优化聚类算法,借鉴精英策略思想重新定义蝴蝶优化算法的局部搜索迭代公式,然后融合遗传算法的选择、交叉和变异操作.在1个人工数据集和5个UCI数据集上的测试结果表明所提出算法的性能,且与其他算法相比具有一定优势. 

【文章来源】：计算机系统应用. 2020,29(10)

【文章页数】：5 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]自适应细菌觅食的FCM聚类优化算法研究[J]. 刘志鹏,胡亚琦,张卫卫.  现代电子技术. 2020(06)
[2]面向聚类分析的自适应弹性网络算法研究[J]. 沈小云,衣俊艳.  计算机工程与应用. 2017(09)
[3]求解聚类问题的异构蝙蝠算法[J]. 熊珍,傅秀芬.  计算机工程与设计. 2017(03)
[4]基于自适应布谷鸟搜索算法的K-means聚类算法及其应用[J]. 杨辉华,王克,李灵巧,魏文,何胜韬.  计算机应用. 2016(08)
[5]一种改进的求解聚类问题的差分进化算法[J]. 王勇臻,陈燕,张金松.  计算机应用研究. 2016(09)
[6]一种蜜蜂交配优化聚类算法[J]. 罗可,李莲,周博翔.  电子学报. 2014(12)
[7]一种改进的求解聚类问题的萤火虫群优化算法[J]. 杜明煜,雷秀娟.  陕西师范大学学报(自然科学版). 2014(03)



本文编号：3417620