山西高校科技研究开发项目(20081023)
- 作品数：3 被引量：2H指数：1
- 相关作者：常新功贾伟马尚才沈亮景丽荣更多>>
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- 发文基金：山西高校科技研究开发项目国家自然科学基金山西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 自适应种群的高斯动态粒子群聚类算法被引量：1
- 2010年
- 聚类问题究其根本在于样本之间相似性的定义和聚类效果优劣的评价。粒子群聚类算法以其较好的聚类效果而受到广大研究者的关注。提出了一种新的衡量聚类效果的函数,并对其进行一定的分析。另外,从分析粒子群算法的拓扑结构出发,在高斯动态粒子群算法的基础上,提出了一种自适应种群的高斯动态粒子群聚类算法。实验表明,该衡量函数能够有效地评价聚类效果的优劣,其算法具有良好的聚类效果,在高维数据上表现优良。
- 沈亮常新功景丽荣
- 关键词：聚类粒子群算法拓扑结构
- 快速的混合进化子结构发现算法被引量：1
- 2009年
- 将混合进化算法引入图数据挖掘,避免了陷入局部极值问题,提高了解的质量。在此基础上提出了一种基于单标签扩展的子结构扩展方法,该方法可以减少进化过程中图同构操作执行的次数。在典型数据集上的仿真实验和理论证明表明了该方法的高效性和正确性。
- 常新功马尚才贾伟
- 关键词：进化算法图数据挖掘子结构发现
- 基于近似个体协同的进化子结构发现
- 2010年
- SUBDUE是一个主流的图数据挖掘算法。为克服其贪婪式查找易陷入局部极值的问题,将进化算法与爬山算法相结合并引入图数据挖掘,较好地权衡了算法的探查和利用能力。另外,针对图数据挖掘中普遍存在的实例易丢失的问题,采用了个体协同的查找方法,该方法与常见的种群间协同进化算法不同,可以使同一种群中的个体进行协同查找,重新找回丢失的实例。同时,还给出了一种具有多项式时间复杂度的近似图匹配算法以改善个体间协同的性能。实验结果表明,以上措施增强了算法的执行效率及寻优能力,能够获得更优的解。
- 常新功李宏
- 关键词：进化算法图数据挖掘子结构发现
