| 基于SNP系统的改进粒子群聚类算法 |
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| 引用本文： | 李立.基于SNP系统的改进粒子群聚类算法[J].成都大学学报(自然科学版),2019,38(2):167-170. |
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| 作者姓名： | 李立 |
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| 作者单位： | 安庆广播电视大学,安徽安庆,246003 |
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| 基金项目： | 安徽省教育厅高校自然科学研究课题;国家开放大学优秀青年教师培养计划经费资助项目 |
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| 摘 要： | 脉冲神经膜系统是基于神经生物学的高性能计算模型.在标准粒子群聚类算法中引入脉冲神经膜系统,将初始聚类中心的各种组合作为粒子分配到若干个神经元,在神经元中进行粒子群的迭代与进化.利用脉冲神经膜系统的高并行性,在更短的时间内得到更优化的初始聚类中心,为K-means算法的局部寻优提供更好的聚类初值.实验结果表明,改进后的算法可以进一步提升聚类的准确率,取得更好的聚类效果.
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| 关 键 词： | 聚类 K-means算法 PSO算法 脉冲神经膜系统 |
Improved Particle Cluster Algorithm Based on SNP System |
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| LI Li.Improved Particle Cluster Algorithm Based on SNP System[J].Journal of Chengdu University (Natural Science),2019,38(2):167-170. |
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| Authors: | LI Li |
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| Institution: | (Anqing Radio and Television University,Anqing 246003,China) |
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| Abstract: | LI Li(Anqing Radio and Television University,Anqing 246003,China) |
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| Keywords: | clustering K-means algorithm PSO algorithm SNP system |
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