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基于三支决策的蚁 群聚 类 算法 被引量：2 2024年 蚁 群聚 类 算法 在蚂蚁 之间缺少信息交互导致误识别率高和蚂蚁 单独移动带来的资源浪费的问题,本文将三支决策思想融入蚁 群聚 类 算法 来改进其性能.通过蚂蚁 激活机制、微簇生成机制将待聚类 的蚂蚁 “一分为三”,区分为已激活的单个蚂蚁 、未激活的单个蚂蚁 和蚂蚁 微簇.再使用精英蚂蚁 机制、二次验证机制,遴选相似度达到一定阈值的微簇,形成聚类 正域,并赋予精英蚂蚁 更高的优先级和固定的平面位置,最后利用不同正域间的信息熵值为属性加权,引导边界域中蚂蚁 向着更相似且优先级更高的蚂蚁 方向移动.实验结果表明,本文所提出的算法 不仅提升了蚁 群聚 类 的质量,还具有良好的时间效率.关键词：蚁群聚类算法 属性加权 基于改进蚁 群聚 类 算法 的用户侧窃电行为检测研究 基于熵权的全局记忆LF蚁 群聚 类 算法 2023年 蚁 群聚 类 算法 没有区分数据集属性重要度、算法 效率低和聚类 效果不稳定的问题,提出一种基于熵权的全局记忆LF算法 (weighted global ant colony optimization,WGACO)。该算法 首先通过熵权法计算各属性熵权,修改欧氏距离计算公式,以提升聚类 精度;使用权重最大的属性值对数据对象进行初始化,增强聚类 效果的稳定性;引入全局记忆矩阵减少蚂蚁 的无效移动,提升算法 效率;加入算法 的收敛条件,提升算法 实用性。选取UCI数据库中的7个真实数据集和3个人工生成的数据集进行数值实验,并与GMACO、SMACC、ILFACC三种改进LF的算法 进行比较,实验结果表明,所提算法 在精度、算法 效率和稳定性上都有比较好的提升,在处理高维数据上也有较好的表现。最后,WGACO在商场会员用户细分上表现良好,体现了其实用价值。关键词：信息熵 一种基于修正机制的自调节蚁 群聚 类 算法 的ECG心律失常分类 方法 蚁 群聚 类 算法 的ECG心律失常分类 方法，属于ECG信号分类 技术领域，提高传统机器学习方法的分类 准确率，弥补深度学习方法依赖大数据集、多迭代次数等不足，实现ECG心律失常分类 ，包括如下步骤...一种基于修正机制的自调节蚁 群聚 类 算法 的ECG心律失常分类 方法 蚁 群聚 类 算法 的ECG心律失常分类 方法，属于ECG信号分类 技术领域，提高传统机器学习方法的分类 准确率，弥补深度学习方法依赖大数据集、多迭代次数等不足，实现ECG心律失常分类 ，包括如下步骤...基于蚁 群聚 类 算法 的扇区复杂性分析 被引量：1 2022年 算法 易产生局部最优解的缺陷,研究了基于蚁 群聚 类 算法 的扇区复杂性分类 方法。首先选择进近管制扇区作为分析对象,构建可定量分析的复杂性指标体系,利用主成分分析法精简指标;然后通过蚁 群聚 类 算法 对多个扇区进行聚类 分析,选择Silhouette指标评估聚类 质量,最终得到扇区的复杂程度分类 。以西安和杭州进近扇区为例,综合复杂程度将扇区分为3类 ,通过仿真软件验证了聚类 结果和蚁 群聚 类 算法 的有效性和可靠性。该结果及方法可以为空域规划和管理起到辅助决策支撑作用。关键词：空中交通管理 指标体系 主成分分析 蚁群聚类算法 仿真验证 基于相似度的蚁 群聚 类 算法 被引量：1 2021年 蚁 群聚 类 算法 在搬运数据项过程中随机选择移动位置时,由于无效移动导致的算法 收敛速度缓慢等缺陷,论文提出了一种基于相似度的蚁 群聚 类 算法 。通过设计相似度矩阵,基于相似移动机制将蚂蚁 随机移动方式优化为按照相似度矩阵规则实施目的性的关联。实验选取Iis、Wine、Haberman和Balance-scale四种经典数据集,相较于现有的LF算法 及GACC算法 ,结果表明在蚂蚁 空载率都为90%的条件下,论文提出的SMACC算法 的迭代次数明显降低,均体现出较优的聚类 速率。关键词：蚁群聚类 相似度矩阵 高速率 蚁 群聚 类 算法 在协作学习分组中的应用研究被引量：1 2021年 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了算法 验证。算法 通过多个学生特征参数计算相似性,提高了聚类 的准确性;合并一部分较为相似的学生数据,减少了实验数据,提高聚类 效率;再通过计算数据领域内的平均相似性,得到聚类 结果;最后在每个聚类 中选择数据组成协作小组。实验结果表明,与传统协作学习相比,蚁 群聚 类 算法 的分组效率更高,分组结果更加合理有效,协作学习效果也得到明显改善。关键词：蚁群聚类算法 混合蚁 群聚 类 算法 研究 蚁 群聚 类 算法 是一种依据蚁 群行为启发而来的仿生优化算法 ，适用于离散的现实环境，被广泛应用于数据挖掘、图像分割等领域。然而，蚁 群聚 类 算法 中蚂蚁 的移动是随机的，此时蚁 群的随机分配策略需要大量的搜索过程来寻找正确的觅食路径，并且...关键词：蚁群聚类 层次聚类 一种基于改进的蚁 群聚 类 算法 的边缘检测方法及系统 蚁 群聚 类 算法 的边缘检测方法，包括：获取图像，并获取图像中两两像素点和之间的关联值，根据图像中两两像素点之间的关联值获取图像中两两像素点之间的非相似性矩阵，将图像中所有的像素点和蚂蚁 随机地放置在虚...
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