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建立了多维属性样本的模糊聚类目标函数.构建了引导进化算法收敛的指数函数曲线模型,给出了模型的参数计算方法.设计了一种具有全局变异和局部变异算子的进化模糊聚类算法,根据全局变异前后个体适应度值和分量值的变化趋势,实现定向变异,并给出了算法的种群进化策略.选择文本分类和点聚类计算实例,实验表明,设计的引导函数是有效的.进化模糊聚类算法具有较强的局部寻优能力,在收敛速度和聚类精度方面优于比较的遗传模糊C-均值聚类等算法. 相似文献
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