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基于云计算平台的仿生优化聚类数据挖掘算法 被引量：25
1
作者 申燕萍 顾苏杭 郑丽霞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第11期247-250,共4页
为了提高云计算平台数据挖掘的有效性以及数据聚类的性能,采用仿生优化算法与相似聚类相结合的方法来实现云计算平台数据聚类。在相似聚类的优化函数求解过程中,采用狼群优化算法,以头狼的位置来确定聚类中心点,从而实现类别中心点的优... 为了提高云计算平台数据挖掘的有效性以及数据聚类的性能,采用仿生优化算法与相似聚类相结合的方法来实现云计算平台数据聚类。在相似聚类的优化函数求解过程中,采用狼群优化算法,以头狼的位置来确定聚类中心点,从而实现类别中心点的优化与更新。文中分别采用PBM和DB聚类效果评价方法来对聚类效果进行检验,在满足预设评价标准的情况下,不断进行狼群优化和相似聚类计算,直到达到聚类指标要求为止。经过实验证明,相比一般聚类算法,狼群优化的聚类算法对数据量大且数据维度高的云计算平台数据聚类效果更好,收敛速度更快。 展开更多
关键词 云计算平台 仿生优化 狼群算法 聚类 评价指标
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仿生聚类算法研究与分析
2
作者 田云娜 赵彦霖 +2 位作者 刘雪 赵彭丽 韩小颖 《延安大学学报（自然科学版）》 2022年第2期11-21,共11页
仿生聚类算法是一种将仿生智能优化算法与传统聚类算法相结合的混合聚类算法,同时也是无监督学习算法。这类算法在生物智能算法的基础上,结合了传统聚类算法操作简单、求解速度快的特点,在解决高纬度复杂的聚类分析问题时表现尤为突出,... 仿生聚类算法是一种将仿生智能优化算法与传统聚类算法相结合的混合聚类算法,同时也是无监督学习算法。这类算法在生物智能算法的基础上,结合了传统聚类算法操作简单、求解速度快的特点,在解决高纬度复杂的聚类分析问题时表现尤为突出,目前已被广泛应用在物联网、图像处理、路径规划、医学等领域。文中主要对仿生聚类算法进行研究与分析。首先以蚁群聚类、果蝇聚类、人工蜂群聚类算法为例,着重从算法思想、生物智能算法与K均值聚类的结合流程以及具体应用3个方面进行介绍;然后对仿生聚类过程中的相似性度量方法和聚类结束后聚类结果无监督评价方法进行了详细描述;最后对仿生聚类算法的未来研究方向进行了总结与展望。 展开更多
关键词 仿生聚类 K均值聚类 相似性度量 无监督评价
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仿生迷彩伪装设计 被引量：18
3
作者 张勇 吴文健 刘志明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期35-37,40,共4页
针对迷彩伪装难题,提出仿生迷彩概念,将生物特征信息融入传统迷彩设计准则,介绍背景图片的斑块化和仿生结构元素的创建过程。在阐述其生成方法机理的基础上设计4种仿生迷彩图案,并通过边缘检测和识别跟踪算法对其进行静态和动态伪装效... 针对迷彩伪装难题,提出仿生迷彩概念,将生物特征信息融入传统迷彩设计准则,介绍背景图片的斑块化和仿生结构元素的创建过程。在阐述其生成方法机理的基础上设计4种仿生迷彩图案,并通过边缘检测和识别跟踪算法对其进行静态和动态伪装效果评估。实验结果表明,仿生迷彩具备较好的伪装效果,可用于军事目标(静态或动态)的伪装设计。 展开更多
关键词 仿生迷彩 斑块化 生物基元图片 仿生结构元素 伪装效果
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意象关联产品形态仿生设计方法 被引量：20
4
作者 袁雪青 陈登凯 +1 位作者 杨延璞 戚彬 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第8期178-182,共5页
以生物体侧面主特征线为研究对象,提出了建立基于用户意象的仿生设计基因库思想和方法流程,旨在提高设计师对仿生原型的获取。选取生物体侧面轮廓线作为研究对象,利用贝塞尔曲线将其量化描述;通过调研获得用户期望意象形容词,经过聚类... 以生物体侧面主特征线为研究对象,提出了建立基于用户意象的仿生设计基因库思想和方法流程,旨在提高设计师对仿生原型的获取。选取生物体侧面轮廓线作为研究对象,利用贝塞尔曲线将其量化描述;通过调研获得用户期望意象形容词,经过聚类分析得到关键意象词汇并将其量化表征,输入库中获取生物原型。以u-fi猫的设计验证了该方法的合理性和可行性。 展开更多
关键词 仿生设计 形态设计 期望意象形容词 灰色关联聚类 计算机辅助设计
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大数据时代细胞仿生结构的地理空间认知方法 被引量：2
5
作者 陆妍玲 刘采玮 +2 位作者 李景文 姜建武 夏勇超 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2020年第9期174-179,198,共7页
针对多属性、多维、多源异构的时空大数据特征,急需一种全空间的时空大数据模型进行地理空间认知。基于地理空间认知过程,提出了地理空间细胞模型,将地理空间抽象成无数个地理细胞组成,邻近的地理细胞围绕核心细胞聚集为地理簇,相似属... 针对多属性、多维、多源异构的时空大数据特征,急需一种全空间的时空大数据模型进行地理空间认知。基于地理空间认知过程,提出了地理空间细胞模型,将地理空间抽象成无数个地理细胞组成,邻近的地理细胞围绕核心细胞聚集为地理簇,相似属性的地理簇聚集为地理块,实现了时空大数据的高效聚类,解决了时空大数据的组织管理问题,达到了时空大数据在地理空间中微观与宏观的统一认知。通过仿生生物遗传学里的细胞、组织、器官、系统管理地理空间细胞的聚类过程,形成对地理空间自下而上的多尺度表达。 展开更多
关键词 细胞仿生 地理空间认知 时空大数据 时空聚类
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触觉传感器非线性补偿仿生算法 被引量：2
6
作者 林连冬 李思奇 +2 位作者 陈春雨 邱成军 田志宏 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期288-292,共5页
为解决触觉传感器非线性误差大的问题,本文提出了一种基于动态密度聚类改进的自适应多种群遗传算法(IMPGA)。IMPGA算法通过对个体相似度的动态聚类分析生成多个子种群,各子种群采用自适应交叉、变异概率并行进化,提高了搜索全局最优解... 为解决触觉传感器非线性误差大的问题,本文提出了一种基于动态密度聚类改进的自适应多种群遗传算法(IMPGA)。IMPGA算法通过对个体相似度的动态聚类分析生成多个子种群,各子种群采用自适应交叉、变异概率并行进化,提高了搜索全局最优解的效率。通过动态邻域搜索策略提高算法局部搜索的能力,通过移民算子保持每个种群的多样性和进化动力。实验表明通过IMPGA算法优化的BP神经网络能够有效减小触觉传感器非线性拟合误差,鲁棒性能好。 展开更多
关键词 仿生算法 触觉传感器 非线性补偿 密度聚类 多种群遗传算法 非线性函数拟合 动态邻域搜索 移民算子
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基于仿生优化算法的聚类改进算法 被引量：1
7
作者 覃承友 谢晓兰 +1 位作者 王悦悦 郭杨 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2022年第1期223-228,共6页
为提升聚类算法的聚类效果,采用仿生优化算法与k均值聚类算法相结合(BFOA-K)实现数据聚类。在聚类过程中,为解决k均值对于初始质心敏感以及容易陷入局部最优的问题,使用果蝇优化算法确定k均值聚类算法的质心,再使用k均值聚类算法进行数... 为提升聚类算法的聚类效果,采用仿生优化算法与k均值聚类算法相结合(BFOA-K)实现数据聚类。在聚类过程中,为解决k均值对于初始质心敏感以及容易陷入局部最优的问题,使用果蝇优化算法确定k均值聚类算法的质心,再使用k均值聚类算法进行数据聚类。针对果蝇优化算法对于飞行步长的影响,采用F分布动态改变步长,提升算法全局搜索能力。同时采用精英保留策略,提升果蝇种群的多样性,扩大了搜索范围和提升了搜索效率。利用4个UCI标准数据集对算法进行仿真实验,结果表明,本文提出的BFOA-K算法在各项聚类评估指标中都优于其余对比算法,提升了算法的收敛性,证明了算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 仿生优化算法 K均值聚类 果蝇优化算法 F分布 精英保留策略
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