基于目标进化的aiNet聚类算法-中国学术期刊网络出版总库

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基于目标进化的aiNet聚类算法

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【英文篇名】	aiNet Clustering Algorithm Based on Objective Evolution
【下载频次】	★★★★☆
【作者】	郭建华; 邓飞其; 杨海东;
【英文作者】	Guo Jian-hua Deng Fei-qi Yang Hai-dong(School of Automation Science and Engineering; South China University of Technology; Guangzhou 510640; Guangdong; China);
【作者单位】	华南理工大学自动化科学与工程学院;
【文献出处】	华南理工大学学报(自然科学版) , Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2009年 04期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	人工免疫网络; 目标进化; 聚类分析; 数据压缩;
【英文关键词】	artificial immune network; objective evolution; clustering analysis; data compression;
【摘要】	针对aiNet算法中没有定义目标函数、记忆网络动态无规律变化等问题,提出了基于目标进化的人工免疫网络聚类新算法,将人工免疫网络压缩聚类抽象为多目标规划问题,定义了记忆网络的整体进化目标,并采用疫苗注射策略提升免疫学习质量.中心聚类和非线性聚类的仿真结果表明:新算法的聚类质量、压缩质量、参数敏感性等优于原aiNet算法;新算法的平均类散布矩阵迹为4.1420,低于原aiNet的4.2575;样本压缩率比原aiNet算法高8.42%;聚类正确率对压缩阈值的敏感性比原aiNet算法弱.
【英文摘要】	As the aiNet algorithm has no objective function and possesses a memory network with irregular and dynamic change,a new clustering algorithm of artificial immune network based on the objective evolution is proposed and is marked as OE-aiNet.In this algorithm,the compression and clustering based on artificial immune network is abstracted as a multi-objective planning problem,the objectives to which the memory network evolves is defined,and the quality of immunity learning is improved by adopting the vaccinat...
【基金】	广东省工业科技攻关计划项目(2007B010200046); 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20070561081)
【更新日期】	2009-06-17
【分类号】	TP301.6
【正文快照】	数据聚类是一种数据驱动的非监督学习方法,传统的聚类算法需要指定聚类原型和聚类类别数等先验知识[1-3],而在实际应用中很难获取这些先验知识.文献[4]基于人工免疫系统提出了aiNet(Artifi-cial Immune Network)聚类算法,不需要指定聚类原型和聚类类别数等先验参数,能发现任意?

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