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基于改进QPSO的模糊C-均值聚类算法

杨照峰 时合生

现代电子技术Issue(7):118-120,3.
现代电子技术Issue(7):118-120,3.

基于改进QPSO的模糊C-均值聚类算法

Fuzzy C-means clustering algorithm based on improved QPSO

杨照峰 1时合生2

作者信息

  • 1. 平顶山学院 软件学院,河南 平顶山 467002
  • 2. 平顶山学院 计算机科学与技术学院,河南 平顶山 467002
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摘要

Abstract

Since the fuzzy C-means clustering algorithm is easy to fall into local extremum,fuzzy C-means clustering algo-rithm based on the improved quantum particle swarm optimization (QPSO) is proposed. The local search ability and quantum gates update strategy were improved by making full use of the advantages of fast convergence of QPSO. The experimental results show that the algorithm improves the search ability and clustering effect of fuzzy clustering algorithm,and has superiority in the aspects of global optimization capability,jumping out of local optimum capacity and convergence rate.

关键词

模糊C-均值聚类/量子粒子群优化/聚类分析/量子门更新策略

Key words

fuzzy C-means clustering/quantum particle swarm optimization/clustering analysis/quantum gates update strategy

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

杨照峰,时合生..基于改进QPSO的模糊C-均值聚类算法[J].现代电子技术,2014,(7):118-120,3.

基金项目

河南省科技计划重点项目资助 ()

现代电子技术

OA北大核心CSTPCD

1004-373X

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