郑杰
- 作品数：2 被引量：51H指数：1
- 供职机构：江西理工大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：江西省自然科学基金江西省研究生创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于多关系网络的社区检测算法被引量：1
- 2015年
- 针对传统的社区检测算法主要适用于单关系网络,忽略了多关系网络中各关系间的相互影响,不能区分出各关系对于社区检测的重要性等问题,提出一种基于节点和关系联合排名模型,能够将多关系合并为单关系的Interact Rank算法。该算法在多关系网络中结合Page Rank算法以及随机游走模型的思想,考虑了多关系网络中各关系内和关系间个体的联系。同时,利用谱聚类对Interact Rank算法得到的单关系网络进行聚类,用于社区检测。通过UCI标准数据集上的仿真实验表明:Interact Rank算法能够在多关系网络进行有效的社区检测。
- 喻金平郑杰朱桂祥
- 关键词：PAGERANK随机游走模型谱聚类
- 基于改进人工蜂群算法的K均值聚类算法被引量：50
- 2014年
- 针对K均值聚类(KMC)算法全局搜索能力差、初始聚类中心选择敏感,以及原始人工蜂群(ABC)算法的初始化随机性、易早熟、后期收敛速度慢等问题,提出了一种改进人工蜂群算法(IABC)。该算法利用最大最小距离积方法初始化蜂群,构造出适应KMC算法的适应度函数以及一种基于全局引导的位置更新公式以提高迭代寻优过程的效率。将改进的人工蜂群算法与KMC算法结合提出IABC-Kmeans算法以改善聚类性能。通过Sphere、Rastrigin、Rosenbrock和Griewank四个标准测试函数和UCI标准数据集上进行测试的仿真实验表明,IABC算法收敛速度快,克服了原始算法易陷入局部最优解的缺点;IABC-Kmeans算法则具有更好的聚类质量和综合性能。
- 喻金平郑杰梅宏标
- 关键词：人工蜂群算法K均值聚类算法适应度函数聚类
