江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目(09-E-016)
- 作品数：6 被引量：85H指数：4
- 相关作者：魏建香孙越泓苏新宁严顺冯学风更多>>
- 相关机构：南京人口管理干部学院南京师范大学南京大学更多>>
- 发文基金：江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目国家社会科学基金教育部人文社会科学重点研究基地度重大研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学更多>>
- 一种基于免疫选择的粒子群优化算法被引量：15
- 2010年
- 粒子群算法是一种新的群体智能算法,被广泛用于各种复杂优化问题的求解,但算法存在着过早收敛问题.为了克服算法早熟的缺点,将粒子群看作是一个复杂的免疫系统,借鉴生物学中免疫系统自我调节的机制,提出了一种新的基于免疫选择的粒子群优化算法(IS-PSO).免疫系统中的抗原、抗体和亲和度分别对应了待优化函数的最优解、候选解和适应度.IS-PSO通过免疫算法中免疫记忆、疫苗接种、免疫选择等操作有效地调节PSO算法中种群的多样性.给出了算法的详细步骤,并将本文提出的算法与基本的粒子群算法(bPSO)在几个典型Benchmark函数的优化问题应用中进行了比较,仿真结果表明:IS-PSO算法可以有效避免早熟问题,提高粒子群算法求解复杂函数的全局优化性能.
- 魏建香孙越泓苏新宁
- 关键词：粒子群优化种群多样性免疫选择早熟
- 基于互信息与类距离测度最优的图像聚类被引量：1
- 2011年
- 模糊C均值算法用于图像聚类时,仅考虑图像的灰度信息,忽略灰度的空间分布,未充分利用分割前后图像间的关系。从分割后图像的类距离出发,并利用聚类分割前后图像间的互信息,以基于对称分布多样性的粒子群算法为优化技术,构造了一种新的图像分割方法——基于互信息和类距离测度最优的图像聚类算法。对医学图像进行仿真,实验结果表明该算法得到的图像边界清晰连续,图像的内部特征保持完好,与多种聚类算法相比,图像分割的质量明显得到提高。
- 孙越泓魏建香夏德深
- 关键词：图像聚类互信息粒子群优化
- 学科交叉知识挖掘模型研究被引量：25
- 2012年
- 为揭示学科之间的交叉知识,提出一种基于文本挖掘的学科交叉知识发现模型。构建了学科交叉文献发现模型与学科交叉知识发掘模型,从学科交叉点和新的增长点两个方面来揭示学科之间的交叉关系,并通过近10年来情报学与计算机科学两个学科文献数据进行了实例验证。
- 魏建香孙越泓苏新宁
- 关键词：知识挖掘文本挖掘知识发现
- 基于聚类分析的学科交叉研究被引量：24
- 2010年
- 聚类分析是数据挖掘中的一项重要技术,通过聚类可以发现隐藏在海量数据背后的知识。本文提出了一种通过文献数据聚类分析来研究学科交叉的方法。首先提出了一种基于摘要词与关键词加权的相似度模型,使得文献之间的相似度更加精确。利用FCM算法对2005年CSSCI文献数据库中图书情报学的文献数据进行聚类,通过建立学科原子特征词的学科交叉表统计出图书馆学、情报学和文献学三个学科的研究热点及交叉点,以及图书情报学新的学科增长点,并对分析结果进行了检验,结果表明本文所提出的方法是科学的、切实可行的。
- 魏建香孙越泓苏新宁
- 关键词：聚类分析相似度FCM
- 基于粒子群优化的文档聚类算法被引量：2
- 2010年
- 为了解决文献自动分类问题,提出了一种基于粒子群优化算法（PSO）的文档聚类算法并根据各种参数的变化策略进行了分析与比较。由于粒子运动的范围受到粒子最大速度V_（max）的影响,本文通过改变V_（max）的变化类型进行仿真比较,当V_（max）为凹函数,PSO算法具有较好的收敛性。同时,对惯性权重和学习系数进行了研究,提出了相应的变化策略：惯性权重线性递减,自身认知系数线性递增而社会认知系数线性递减。给出了PSO聚类算法的详细步骤,并根据各种变化策略进行了仿真分析,取得了较好的聚类效果。与标准的遗传算法（GA）相比,本文提出的PSO聚类算法具有更好的收敛效果。
- 魏建香孙越泓苏新宁
- 关键词：文档聚类粒子群遗传算法参数优化
