【英文题名】
A Study of Spatial Clustering with Constraints Based Swarm Intelligence
【作者】
张雪萍 ;
【导师】
王家耀 ;
【学位授予单位】
解放军信息工程大学 ;
【学科专业名称】
地图制图学与地理信息工程
【学位年度】
2007
【论文级别】
博士
【网络出版投稿人】
解放军信息工程大学
【网络出版投稿时间】
2008-04-23
【关键词】
空间聚类 ;
障碍约束 ;
障碍距离 ;
群集智能 ;
遗传算法 ;
蚁群优化算法 ;
粒子群优化算法 ;
K-Medoids算法 ;
设施区位 ;
【英文关键词】
Spatial Clustering ;
Obstacle Constraint ;
Obstacle Distance ;
Swarm Intelligence ;
Genetic Algorithm ;
Ant Colony Optimization Algorithm ;
Particle Swarm Optimization Algorithm ;
K-Medoids Algorithm ;
Facility Location ;
【中文摘要】
空间聚类分析不仅是空间数据挖掘的重要有效方法,同时也是其它挖掘任务的前奏。空间聚类分析已经成为空间数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。传统聚类算法忽略了真实世界中许多约束条件的存在,而约束条件的存在会影响聚类结果的合理性。在实际应用中多数情况需要在各种约束条件下进行聚类。为了提高空间聚类的实用性,必须研究空间数据挖掘中满足约束条件的聚类问题,既要找到满足特定的约束,又要具有良好聚类特性的数据分组,是一项具有挑战性的任务。
群集智能是近年来人工智能领域探讨的热门问题,它们已经在许多领域得到了成功的应用,显示了较强的发展潜力。因此,本文结合群集智能优化技术,以带障碍约束的空间聚类分析问题为主要研究对象,对遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法的理论进行研究和算法改进,并利用改进的算法来解决带障碍约束的空间聚类分析问题。具体主要研究内容和创新点如下:
1.本文首次结合群集智能优化新技术,以带障碍约束的空间聚类分析问题为主要研究对象,探索了一种基于群集智能优化技术解决带障碍约束空间聚类分析问题的新方法,开辟了带障碍约束空间聚类分析研究的新途径,开拓了群集智能应用的新领域。
2....
【英文摘要】
Spatial clustering is not only an important effective method but also a prelude of other task for Spatial Data Mining (SDM). Spatial clustering has been an active research area in the SDM community. Many methods have been proposed in the literature, but few of them have taken into account constraints that may be present in the data or constraints on the clustering. These constraints have significant influence on the clustering results. Therefore, to improve clustering practicalities, researching on sp...
【更新日期】
2008-07-03
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