一种基于可变滑动窗口的数据流分段聚类算法

数据流的应用越来越广泛,数据流挖掘成为数据挖掘的重点研究方向之一。在分析各种数据流聚类算法的基础上,提出了一种基于可变滑动窗口的数据流分段聚类算法。算法以时间序列数据流模式表示技术为参考,以去除噪音和压缩数据为目的,实现了数据流的特征提取和概要存储。实验表明,算法具有低时空复杂度、自适应等特点。     

基于混沌搜索的简化粒子群优化算法

针对带有收缩因子的粒子群优化算法(CFPSO)容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化(sCFPSO)方程与混沌搜索技术相结合的方法,提出了基于混沌搜索的简化粒子群优化(CsCFPSO)算法.该算法利用分段线性混沌映射(PWLCM)的遍历性和类随机性来完成混沌搜索,从而加快sCFPSO算法跳出局部极值点而继续优化.经过6个经典测试函数对该算法进行实验,结果表明其对于粒子群优化具有很好的使用价值,它可以准确地消去局部极值,确保收敛速度和精度,该算法是通过缩小种群数和进化代数来实现的.