蚁群聚类算法相关论文
生产调度问题在现实生产环境中中起着不可替代的作用,是整个生产管理系统的重要组成部分,批调度问题是生产调度问题中最主要的分支......
现代脉象研究证实,脉象的形成,主要取决于心脏的功能、血管的机能、血液的质和量,脉象首先可显示这三方面因素的病变,其次可据其推......
在智能自动化研究领域，现在基于群体智能特征的仿生类算法研究正受到越来越多学者的关注。作为群体智能的典型实现，蚁群算法正在受到......
参与式感知(Participatory sensing)是最近几年出现的一种感知技术,又称为城市感知(Urban sensing)、以人为中心的感知(People-cen......
随着Internet在全球范围的迅速普及和应用，Web信息量正以惊人的速度增长。如何快速、有效地发现有用的信息资源已成为急待解决的问......
随着网络技术的迅速发展，以及网络在社会生活中的广泛使用，使得网络上的信息资源越来越多，人类交互信息已不可避免地海量化，而巨量、无......
数据聚类是重要的数据挖掘技术，聚类技术将末标记对象通过其相似度进行分组，使得组内对象的相似度最大而组问对象的相似度最小，从而发......
本文针对K-means算法容易出现局部最优的缺点,引入了一种改进的种群分类蚁群算法ICACA(Improved Character-base Ant Colony Algor......
计算机网络在满足人们快捷的共享资源的同时,也频繁的受到攻击和非法的访问,网络安全问题受到了广泛的关注。入侵检测系统是一种主......
随着互联网和信息化技术的不断发展,企业及其他各种组织积累了大量的数据,人们面临着从大量不同类型、不同来源的数据中获取有用知......
在高速发展的信息时代,随着网络技术和规模的不断发展,信息安全已经成为全球性的重要问题之一。入侵检测技术作为新一代安全保护技......
计算机网络在满足人们快捷的共享资源的同时，也频繁的受到攻击和非法的访问，网络安全问题受到了广泛的关注。入侵检测系统是一种主动......
随着数据挖掘研究的不断深入，群体智能越来越受到研究人员关注，作为其重要分支的蚁群聚类算法备受学者们青睐。蚁群聚类算法是受蚂蚁......
蚁群算法因其具有分布式计算、信息正反馈和启发式搜索等优点，已经成功地应用于解决各类复杂优化问题，然而蚁群算法中收敛早，易陷入局......
随着科技的飞速发展和进步，每日的大宗市场交易、股票期货金融领域、医疗行业积累了大量的数据，如何利用这些数据，在海量数据库基础上......
聚类算法是统计学研究的热点问题,是数据挖掘和处理大数据的重要工具,本文通过对聚类算法的分析研究,得到了如下结果:1.建立了基于......
在数据大爆炸的时代,如何有效地分析和管理这些数据信息变得尤为重要,而聚类分析是人们对数据进行分类的重要技术。它不仅可以作为......
鉴于二维码扫码支付设备的复杂性以及不同故障的多样性,提出一种基于蚁群聚类算法的二维码扫码支付设备故障自动识别方法。需引入......
将信息熵对信息和数据的不确定性分析来度量数据所带来的不确定性程度,利用数据挖掘算法中的蚁群聚类算法,结合信息熵理论对网络客......
随着网络的普及，以及相对于传统商务模式具有的无可比拟的便捷性，电子商务得到了飞速的发展。但是，由于电子商务网站中的海量的信息，用......
数据挖掘是从海量的数据中寻找模式或规则的过程。聚类分析作为数据挖掘中一个重要的研究内容,既可以作为独立的数据挖掘工具,发现......
过程优化可使企业在原有设备条件的基础上,提高生产效率,满足节能减排的要求,获得显著的经济效益,研究工业生产过程优化的方法既有......
随着电信市场竞争的日益加剧，以产品为中心的经营模式逐渐被以客户为中心的经营模式所替代。如何对客户进行科学有效的细分，进而针对......
聚类方法的研究是一个古老但是一直富有挑战的问题,然而如今Internet上的文本信息飞速的增长,人们在大量文本中获取信息的需求也随......
近年来,熵编码被广泛运用在图像编码算法中。根据条件熵必不超过无条件熵这一结论,可知Context模型可以有效的减少信源的信息熵,从......
MOOC(massive open online courses),即大型开放式网络课程,MOOC平台一般都是面向全球或者某个特定范围群体,通过MOOC网络平台向学......
话题发现和跟踪(TDT)技术是国内外研究的一个热点，具有广泛的应用前景。本课题的研究目标是设计和实现一个热点话题发现系统模型，应......
分形编码的图像去噪方法是图像去噪领域中一个崭新的研究课题。以分形编码技术为基础,采用蚁群聚类算法对高斯噪声图像去噪的研究......
为了改善传统的协作学习分组中存在的方式单一、缺乏智能性等缺点,将蚁群聚类算法应用于协作学习分组,并以大学计算机课程为例进行......
针对目前聚类算法在分析DNA序列数据时的低效性和分类精度低问题，提出一种基于蚁群优化聚类算法（ACOC）的DNA序列分类方法，在密度函数中......
为了解决基于本体的知识库构建效率不高的问题，将模块化思想引入本体中，并在蚁群聚类算法的基础上，融入遗传算法的种群思想，提出了一种......
传统的蚁群聚类算法将聚类数据的每一维属性都等同看待，而在实际的应用中各维属性对聚类的贡献率不一，具有主次之分，若将所有属性赋予......
首先使用混合属性数据集表示民族突发事件中的数值信息和类属信息;然后,考虑到每个属性拥有不同权重因子,改进了蚁群聚类算法中相......
传统支持向量机在处理包含大量未知类别样本的训练集时性能较差。针对这一不足,在少量已知类别样本和大量未知类别样本构成的训练......
基于云模型在非规范知识表示中的优良特征，本文提出了一种基于云关联规则的改进蚁群聚类算法．通过在邻域内进行基于云模型关联规则的......
针对基本蚁群聚类算法较长时间开销和易产生冗余聚类数目的缺陷,提出了一种基于动态邻域的多载蚁群聚类算法。算法通过邻域动态自......
提出了一种利用蚁群聚类检测应用层分布式拒绝服务攻击的方法,根据合法用户和攻击用户在浏览行为上的差异,从合法用户的Web日志中......
蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,广泛应用于求解复杂组合优化问题,并已在通信网络、机器人等许多应用领域得以具体......
现有的K-means蚁群聚类算法,首先进行K-means聚类算法操作,快速、粗略地确定初始聚类中心,接着根据上一步获得的聚类中心再进行蚁......
针对蚁群文本聚类算法最优参数选取这一问题,根据蚁群聚类算法原理,分析扩展蚁群聚类算法的各个参数,通过理论分析和仿真实验选取......
教学评价在高职院校教学管理中起到一个非常重要的作用，如何将蚁群聚类算法应用其中，从大量数据中找到有用于教学的信息至关重要．本论......
作为数据挖掘技术的重要组成部分，聚类分析在很多领域有着广泛的应用。蚁群算法由于采用分布式并行处理和正反馈机制，具有较好的全局......
提出了基于自适应谐振理论的Web文档聚类集成方法．该方法先用蚁群算法对Web文档进行聚类，再用ART神经网络对聚类结果集成．实验结果表......
针对初始聚类中心的选择对于K-均值算法的聚类结果非常敏感,且容易陷入局部极值的缺点,提出利用蚁群聚类算法来搜寻K-均值的初始聚......
为了更好地利用客户的感性认知支持产品外形设计活动,提出一种产品外形设计中客户感性认知与产品外形特征关联模型.在分析产品外形......
通过收集大数据对汽车驾驶员的疲劳特征和疲劳参数进行学习,根据学习的参数将驾驶员的疲劳程度进行分类,提出了蚁群优化的模糊C均......
An improved heuristic ant-clustering algorithm(HAC)is presented in this paper.A device of 'memory bank' is propo......
