孙昊
- 作品数：5 被引量：14H指数：2
- 供职机构：常熟理工学院更多>>
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- 基于网格快速搜寻密度峰值的数据聚类方法
- 本发明公开了一种基于网格快速搜寻密度峰值的数据聚类方法，包括将整个数据集划分成若干个网格单元，分别计算各网格单元的密度，并向大密度的网格单元进行扩展，进而形成较大的网格单元合集，形成数据分区，然后运用基本CFSFDP算法...
- 张明新孙昊郑金龙戴娇彭颖王子清
- 花朵授粉算法的优化被引量：6
- 2017年
- 针对花朵授粉算法(FPA)寻优过程中局部深度搜索能力弱、易陷入局部最优、后期收敛速度慢的问题,提出一种基于自适应高斯变异的混合蛙跳花朵授粉算法(AGM-SFLFPA)。借鉴混合蛙跳算法(SFLA)思想,对种群个体按照适应度值进行排序、分组并更新各分组中最差个体的位置,增强算法的局部深度搜索能力并增加种群多样性;通过公示牌动态监测算法是否陷入局部最优,当陷入时,将自动对全局最优个体执行高斯变异操作,提高个体跳出局部最优的能力、增强种群多样性、加快收敛速度。通过6个典型的标准测试函数从4个方面验证该算法的有效性,验证结果表明,AGMSFLFPA具有更好的稳定性和可靠性、更快的收敛速度及更高的寻优精度,适用于高维复杂多极值函数求解问题。
- 戴娇张明新孙昊郑金龙张国海
- 关键词：高斯变异混合蛙跳
- 基于网格的快速搜寻密度峰值的聚类算法优化研究被引量：8
- 2017年
- CFSFDP是基于密度的新型聚类算法,可聚类非球形数据集,具有聚类速度快、实现简单等优点。然而该算法在指定全局密度阈值dc时未考虑数据空间分布特性,导致聚类质量下降,且无法对多密度峰值的数据集准确聚类。针对以上缺点,提出基于网格分区的CFSFDP(简称GbCFSFDP)聚类算法。该算法利用网格分区方法将数据集进行分区,并对各分区进行局部聚类,避免使用全局dc,然后进行子类合并,实现对数据密度与类间距分布不均匀及多密度峰值的数据集准确聚类。两个典型数据集的仿真实验表明,GbCFSFDP算法比CFSFDP算法具有更加精确的聚类效果。
- 孙昊张明新戴娇尚赵伟
- 关键词：聚类
- 基于网格快速搜寻密度峰值的教育数据聚类方法
- 本发明公开了一种基于网格快速搜寻密度峰值的教育数据聚类方法，包括将整个数据集划分成若干个网格单元，分别计算各网格单元的密度，并向大密度的网格单元进行扩展，进而形成较大的网格单元合集，形成数据分区，然后运用基本CFSFDP...
- 张明新孙昊郑金龙戴娇彭颖王子清
- 文献传递
- 一种基于自适应高斯变异的花朵授粉算法的优化方法
- 本发明公开了一种基于自适应高斯变异的花朵授粉算法的优化方法，首先将种群按照适应度值进行排序并分组，然后更新各分组中最差个体的位置，不仅增强了算法的局部深度搜索能力而且增加种群多样性；其次，通过公示牌动态监测算法是否陷入局...
- 张明新戴娇郑金龙孙昊彭颖王子清
- 文献传递
