马伟
- 作品数：2 被引量：9H指数：1
- 供职机构：江南大学物联网工程学院更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于GA优化QPSO算法的文本聚类被引量：8
- 2014年
- 针对量子行为粒子群优化算法中粒子搜索的盲目性以及初始聚类中心的选取对聚类结果的影响问题,提出了一种基于GA优化的QPSO聚类算法。该算法首先利用GA稳健的全局优化性能进行快速的粗略聚类,然后用GA的聚类结果初始化QPSO算法,以降低粒子群搜索的盲目性,从而提高QPSO算法的搜索效率。通过在Reuter-21578真实的文本数据集上实验,该算法在Fmeasure评价标准上获得了较高的查准率和查全率,从而验证了该聚类算法的有效性和可行性,可以在文本聚类领域推广应用。
- 乔莹莹宋威马伟
- 关键词：文本聚类粒子群优化算法量子行为粒子群优化算法遗传算法
- 基于全局信息的人工蜂群聚类算法被引量：1
- 2017年
- 针对人工蜂群算法易陷入局部最优和收敛速度慢的不足,提出了一种基于全局信息的人工蜂群聚类算法.基于全局信息的人工蜂群聚类算法通过加入食物源平均丰富度(richness),利用中间聚类效果,更好地更新食物源;并且通过引入全局最优信息,提高跟随蜂的搜索效率,以获取聚类问题的全局最优解.同时在UCI机器学习库的4个标准数据集上进行了大量的实验来评估算法的性能.并将该算法和基本人工蜂群算法、粒子群算法和Kmeans算法进行比较.实验结果证明提出的基于全局信息的人工蜂群聚类算法具有更好的性能.
- 邓玉婷宋威马伟
- 关键词：人工蜂群算法聚类群体智能搜索策略全局信息
