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加入跳跃连接的深度嵌入K-means聚类 被引量:1
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作者 李顺勇 胥瑞 李师毅 《计算机系统应用》 2024年第1期11-21,共11页
现有的深度聚类算法大多采用对称的自编码器来提取高维数据的低维特征,但随着自编码器训练次数的不断增加,数据的低维特征空间在一定程度上发生了扭曲,这样得到的数据低维特征空间无法反映原始数据空间中潜在的聚类结构信息.为了解决上... 现有的深度聚类算法大多采用对称的自编码器来提取高维数据的低维特征,但随着自编码器训练次数的不断增加,数据的低维特征空间在一定程度上发生了扭曲,这样得到的数据低维特征空间无法反映原始数据空间中潜在的聚类结构信息.为了解决上述问题,本文提出了一种新的深度嵌入K-means算法(SDEKC).首先,在低维特征提取阶段,在对称的卷积自编码器中相对应的编码器与解码器之间以一定的权重加入两个跳跃连接,以减弱解码器对编码器的编码要求同时突出卷积自编码器的编码能力,这样可以更好地保留原始数据空间中蕴含的聚类结构信息;其次,在聚类阶段,通过一个标准正交变换矩阵将低维数据空间转换为一个新的揭示聚类结构信息的空间;最后,本文以端到端的方式采用贪婪算法迭代优化数据的低维表示及其聚类,在6个真实数据集上验证了本文提出新算法的有效性. 展开更多
关键词 跳跃连接 深度学习 卷积自编码器 嵌入K-means
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Mean Shift跟踪算法创新实验项目设计
2
作者 王辉 王雪莹 于立君 《实验室科学》 2024年第1期12-16,共5页
视频跟踪算法是计算机视觉实践课程中比较受关注的实验项目。针对突变情况下传统Mean Shift跟踪算法无法实时准确跟踪的问题,设计了基于模板更新和线性预估的Mean Shift跟踪算法创新实验项目。在模板更新策略下,引入背景模板,通过将原... 视频跟踪算法是计算机视觉实践课程中比较受关注的实验项目。针对突变情况下传统Mean Shift跟踪算法无法实时准确跟踪的问题,设计了基于模板更新和线性预估的Mean Shift跟踪算法创新实验项目。在模板更新策略下,引入背景模板,通过将原目标模板和背景模板与设定的阈值进行比较来对干扰因素进行判定,当干扰因素判定目标受到遮挡时,引入线性预估方程进行目标位置预测,有效解决目标在遮挡情况下跟踪丢失的问题。通过对测试视频的跟踪效果和性能进行对比分析,验证了算法在突变情况下相较于传统算法具有更好的抗干扰能力。以算法创新设计为核心,通过开放性创新实验项目的选题、设计、答辩、反馈的闭环实验过程,有效提高了学生算法创新设计能力。 展开更多
关键词 mean Shift跟踪算法 模板更新 线性预估 抗干扰
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基于特征分箱和K-Means算法的用户行为分析方法
3
作者 殷丽凤 路建政 《云南民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第2期251-257,共7页
针对网购用户所产生的购物行为进行分析,首先通过数据处理构建客户关系管理模型(RFM模型),在此模型的基础上采用特征分箱法和K-Means聚类两种方法对用户进行细分,并对2种模型结果进行比较分析,讨论二者的差异性和具体的应用范围和意义.... 针对网购用户所产生的购物行为进行分析,首先通过数据处理构建客户关系管理模型(RFM模型),在此模型的基础上采用特征分箱法和K-Means聚类两种方法对用户进行细分,并对2种模型结果进行比较分析,讨论二者的差异性和具体的应用范围和意义.其中,基于特征分箱法的RFM模型将变量转化到相似的尺度上并将变量离散化,使得用户分类标签更加清晰,也可依据各类标签分类出不同类型的用户.K-Means算法通过轮廓系数评估聚类算法质量以至于选取最优K值.本文实验分析结果可为运营商提供更加可靠直观的数据,使得运营商可以根据不同用户的不同行为进行市场细分,进而进行精准营销和服务设置. 展开更多
关键词 特征分箱 K-meanS算法 用户行为 RFM模型 网购
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基于改进K-means与机器视觉的档案数据分析技术
4
作者 崔雨晴 《电子设计工程》 2024年第2期191-195,共5页
为了提升医疗信息系统对健康档案数据的分析效率,文中采用图像采集、降噪、配准与差分等技术提取医疗图像信息,进而有效提升信息系统的数据采集效率。同时还对传统的K-means算法加以改进,并提出了一种基于类间、类内距离的聚类初始化评... 为了提升医疗信息系统对健康档案数据的分析效率,文中采用图像采集、降噪、配准与差分等技术提取医疗图像信息,进而有效提升信息系统的数据采集效率。同时还对传统的K-means算法加以改进,并提出了一种基于类间、类内距离的聚类初始化评价指标体系(BWP),将其应用于采集到的档案数据中,以实现快速的聚类分析。将所提算法在CUDA计算平台上进行了实现,测试结果表明,该方法的聚类精度和运行效率较现有算法均有显著提升。此外,改进后K-means算法的正确聚类样本数量占比提升了4.88%,高于现有的主流指标体系,且当聚类数k的取值为16或32时,运行时间大幅降低。 展开更多
关键词 档案数据 K-meanS CUDA 机器视觉 图像处理
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启发式k-means聚类算法的改进研究
5
作者 殷丽凤 栗庆杰 《大连交通大学学报》 CAS 2024年第2期115-119,共5页
启发式k-means聚类算法通过在k-means第一次迭代后查看附近的集群来预测每个数据点可能会被划分到的集群子集,有效地加快了算法的运行速度。但由于启发式算法存在随机选择初始聚类中心以及无法有效识别数据集中离群点的缺陷,导致聚类结... 启发式k-means聚类算法通过在k-means第一次迭代后查看附近的集群来预测每个数据点可能会被划分到的集群子集,有效地加快了算法的运行速度。但由于启发式算法存在随机选择初始聚类中心以及无法有效识别数据集中离群点的缺陷,导致聚类结果的误差平方和较大并且轮廓系数偏小。针对这一问题,提出了CHk-means算法,该算法引入仔细播种方法,克服了启发式k-means算法随机选择初始聚类中心带来的局部最优解问题;该算法引入局部异常因子LOF算法对离群点进行检测,降低了离群点数据对聚类结果的影响。在多个数据集上对3种算法进行对比试验,结果表明CHk-means算法可有效降低聚类结果的误差平方和,增强聚类的轮廓系数,使聚类质量得到明显改善。 展开更多
关键词 聚类算法 K-meanS 启发式算法 仔细播种 局部异常因子 离群点
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光伏波动平抑下改进K-means的电池储能动态分组控制策略
6
作者 余洋 陆文韬 +3 位作者 陈东阳 刘霡 夏雨星 郑晓明 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期1-11,共11页
针对电池储能系统(battery energy storage system,BESS)进行光伏波动平抑时寿命损耗高及荷电状态(state of charge,SOC)一致性差的问题,提出了光伏波动平抑下改进K-means的BESS动态分组控制策略。首先,采用最小最大调度方法获取光伏并... 针对电池储能系统(battery energy storage system,BESS)进行光伏波动平抑时寿命损耗高及荷电状态(state of charge,SOC)一致性差的问题,提出了光伏波动平抑下改进K-means的BESS动态分组控制策略。首先,采用最小最大调度方法获取光伏并网指令。其次,设计了改进侏儒猫鼬优化算法(improved dwarf mongoose optimizer,IDMO),并利用它对传统K-means聚类算法进行改进,加快了聚类速度。接着,制定了电池单元动态分组原则,并根据电池单元SOC利用改进K-means将其分为3个电池组。然后,设计了基于充放电函数的电池单元SOC一致性功率分配方法,并据此提出BESS双层功率分配策略,上层确定电池组充放电顺序及指令,下层计算电池单元充放电指令。对所提策略进行仿真验证,结果表明,所设计的IDMO具有更高的寻优精度及更快的寻优速度。所提BESS平抑光伏波动策略在有效平抑波动的同时,降低了BESS运行寿命损耗并提高了电池单元SOC的均衡性。 展开更多
关键词 电池储能系统 波动平抑 功率分配 改进侏儒猫鼬优化算法 改进K-means聚类算法
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基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法
7
作者 吕佳 邱小龙 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期267-277,共11页
深度学习中神经网络的性能依赖于高质量的样本,然而噪声标签会降低网络的分类准确率。为降低噪声标签对网络性能的影响,噪声标签学习算法被提出。该算法首先将训练样本集划分成干净样本集和噪声样本集,然后使用半监督学习算法对噪声样... 深度学习中神经网络的性能依赖于高质量的样本,然而噪声标签会降低网络的分类准确率。为降低噪声标签对网络性能的影响,噪声标签学习算法被提出。该算法首先将训练样本集划分成干净样本集和噪声样本集,然后使用半监督学习算法对噪声样本集赋予伪标签。然而,错误的伪标签以及训练样本数量不足的问题仍然限制着噪声标签学习算法性能的提升。为解决上述问题,提出基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法。首先,该算法利用K-means聚类算法对干净样本集进行标签聚类,并根据噪声样本集与聚类中心的距离大小筛选出难以分类的噪声样本,以提高训练样本的质量;其次,使用mixup算法扩充干净样本集和噪声样本集,以增加训练样本的数量;最后,采用特征空间增强算法抑制mixup算法新生成的噪声样本,从而提高网络的分类准确率。并在CIFAR10、CIFAR100、MNIST和ANIMAL-10共4个数据集上试验验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 噪声标签学习 深度学习 半监督学习 机器学习 神经网络 K-meanS聚类 特征空间增强 mixup算法
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基于K-means聚类和BP神经网络的电梯能耗实时监测方法
8
作者 彭诚 《通化师范学院学报》 2024年第4期50-56,共7页
针对现有方法在对电梯能耗进行监测时,存在监测精度低、用时长、监测结果不理想的问题,该文提出一种基于K-means聚类算法和BP神经网络相结合的电梯能耗实时监测方法 .在经过清洗的能耗数据中提取影响建筑能耗实时监测的主要因素特征值,... 针对现有方法在对电梯能耗进行监测时,存在监测精度低、用时长、监测结果不理想的问题,该文提出一种基于K-means聚类算法和BP神经网络相结合的电梯能耗实时监测方法 .在经过清洗的能耗数据中提取影响建筑能耗实时监测的主要因素特征值,利用相似系数法进行相似度计算,获取相似系数.对相似电梯能耗数据进行小波分解获取高低频序列,分别采用LSSVM-GSA检测方法和均方加权处理方法对低频和高频部分进行处理,将两个结果进行重构,得到最终的实时监测结果 .仿真实验结果表明:所提方法能够获取高精度、低耗时、高稳定性的监测结果 . 展开更多
关键词 电梯能耗 K-meanS聚类算法 BP神经网络 数据清洗
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基于K-means-LSTM模型的证券股价预测
9
作者 肖田田 《科技和产业》 2024年第3期210-215,共6页
鉴于股票数据具有非平稳、非线性等特征,传统的统计模型无法精准预测股票价格的未来趋势。针对这个问题,构建一种混合深度学习方法来提高股票预测性能。首先,通过将距离算法修改为DTW(动态时间归整),令K-means聚类算法拓展为更适用于时... 鉴于股票数据具有非平稳、非线性等特征,传统的统计模型无法精准预测股票价格的未来趋势。针对这个问题,构建一种混合深度学习方法来提高股票预测性能。首先,通过将距离算法修改为DTW(动态时间归整),令K-means聚类算法拓展为更适用于时间序列数据的K-means-DTW,聚类出价格趋势相似的证券;然后,通过聚类数据来训练LSTM(长短时记忆网络)模型,以实现对单支股票价格的预测。实验结果表明,混合模型K-means-LSTM表现出更好的预测性能,其预测精度和稳定性均优于单一LSTM模型。 展开更多
关键词 股票价格预测 K-meanS DTW(动态时间归整) K-means-LSTM(K均值-长短时记忆网络)混合模型
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基于改进K-means算法的物流配送中心选址研究
10
作者 姚佼 吴秀荣 +3 位作者 李皓 谢贝贝 王诗璇 梁益铭 《物流科技》 2024年第5期10-13,19,共5页
针对传统K-means算法需要主观设定K值及无法处理类别型数据问题,文章运用肘部法及轮廓系数法确定合理K值,对类别型数据采取独热编码(One-Hot Encoding)转换为可以处理的连续型数据,并将其运用到在物流配送中心选址中;并综合考虑多种类... 针对传统K-means算法需要主观设定K值及无法处理类别型数据问题,文章运用肘部法及轮廓系数法确定合理K值,对类别型数据采取独热编码(One-Hot Encoding)转换为可以处理的连续型数据,并将其运用到在物流配送中心选址中;并综合考虑多种类别的影响因素,构建了相应的影响因素指标体系,提出的模型能够识别输入数据的数值型及类别型数据,实现样本的有效聚类。相关的案例分析结果表明,相比传统K-means聚类,文章的改进K-means算法选址结果可使物流总成本降低8.76%,运营成本降低14.85%,固定成本降低8.09%,效果显著。 展开更多
关键词 物流配送中心选址 K-meanS聚类算法 肘部法 轮廓系数法 独热编码
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On the Equality of Weighted BajratarevićMeans to Quasi-Arithmetic Means
11
作者 Yaxun Yang 《Journal of Applied Mathematics and Physics》 2024年第4期1126-1133,共8页
In this paper, we considered the equality problem of weighted Bajraktarević means with weighted quasi-arithmetic means. Using the method of substituting for functions, we first transform the equality problem into solv... In this paper, we considered the equality problem of weighted Bajraktarević means with weighted quasi-arithmetic means. Using the method of substituting for functions, we first transform the equality problem into solving an equivalent functional equation. We obtain the necessary and sufficient conditions for the equality equation. 展开更多
关键词 Bajraktarević means Quasi-Arithmetic means Equality Problem Functional Equation
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面向众核处理器的阴阳K-means算法优化
12
作者 周天阳 王庆林 +4 位作者 李荣春 梅松竹 尹尚飞 郝若晨 刘杰 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期93-102,共10页
传统阴阳K-means算法处理大规模聚类问题时计算开销十分昂贵。针对典型众核处理器的体系结构特征,提出了一种阴阳K-means算法高效并行加速实现。该实现基于一种新内存数据布局,采用众核处理器中的向量单元来加速阴阳K-means中的距离计算... 传统阴阳K-means算法处理大规模聚类问题时计算开销十分昂贵。针对典型众核处理器的体系结构特征,提出了一种阴阳K-means算法高效并行加速实现。该实现基于一种新内存数据布局,采用众核处理器中的向量单元来加速阴阳K-means中的距离计算,并面向非一致内存访问(non-unified memory access, NUMA)特性进行了针对性的访存优化。与阴阳K-means算法的开源多线程实现相比,该实现在ARMv8和x86众核平台上分别获得了最高约5.6与8.7的加速比。因此上述优化方法在众核处理器上成功实现了对阴阳K-means算法的加速。 展开更多
关键词 K-meanS 非一致内存访问 向量化 众核处理器 性能优化
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基于BBO优化K-means算法的WSN分簇路由算法
13
作者 彭程 谭冲 +1 位作者 刘洪 郑敏 《中国科学院大学学报(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期357-364,共8页
针对无线传感器网络中传感器节点能量有限、网络生存期短的问题,提出一种基于生物地理学算法优化K-means的无线传感器网络分簇路由算法BBOK-GA。成簇阶段,通过生物地理学优化算法改进K-means算法,避免求解时陷入局部最优。根据能量因子... 针对无线传感器网络中传感器节点能量有限、网络生存期短的问题,提出一种基于生物地理学算法优化K-means的无线传感器网络分簇路由算法BBOK-GA。成簇阶段,通过生物地理学优化算法改进K-means算法,避免求解时陷入局部最优。根据能量因子和距离因子设计了新的适应度函数选举最优簇首,完成分簇任务。数据传输阶段,则利用遗传算法为簇首节点搜寻到基站的最佳数据传输路径。仿真结果表明,相较于LEACH、LEACH-C、K-GA等算法,BBOK-GA降低了网络能耗,提高了网络吞吐量,延长了网络生存周期。 展开更多
关键词 无线传感器网络 生物地理学优化算法 遗传算法 K-meanS算法 分簇路由
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基于K-means算法的建筑群震害分析模型缩减方法
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作者 陈夏楠 张令心 +1 位作者 林旭川 王祺 《世界地震工程》 北大核心 2024年第1期72-79,共8页
基于建筑群模型和弹塑性时程分析的精细化城市震害模拟技术能够为防震减灾及应急救援决策提供必要的依据和参考。为了减小城市建筑群震害模拟的计算量和计算时间,本文提出一种基于聚类算法的建筑群模型缩减方法。该方法采用K-means聚类... 基于建筑群模型和弹塑性时程分析的精细化城市震害模拟技术能够为防震减灾及应急救援决策提供必要的依据和参考。为了减小城市建筑群震害模拟的计算量和计算时间,本文提出一种基于聚类算法的建筑群模型缩减方法。该方法采用K-means聚类算法,首先基于建筑结构属性向量对建筑群进行聚类,将相似的建筑结构聚为一组;然后从每组选取一个代表建筑组成建筑群缩减模型,通过减少需要分析的建筑结构数量来减少建筑群震害模拟的计算量。本文对传统的K-means算法进行改进,通过设定组内建筑结构的差异上限自动调整聚类分组数量;提出将具体地震动作用下结构地震损伤指数作为结构属性向量进行聚类,并通过算例对比分别采用两种缩减模型,即基于损伤指数聚类的缩减模型与基于结构力学模型参数聚类的缩减模型,计算结构损伤状态准确程度。对比结果表明:在聚类分组数量相同的情况下,基于损伤指数的分组明显优于基于模型参数的分组,采用模型缩减方法能够在保证足够计算精度前提下显著减少建筑群震害模拟计算量和计算时间。 展开更多
关键词 城市建筑群 K-meanS算法 模型缩减 结构模型参数 地震损伤指数
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基于参数化角编码的量子K-means算法
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作者 冯微军 郭躬德 林崧 《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期113-124,共12页
结合K-means算法和角编码技术,提出了一种无需量子随机存储(QRAM)的量子K-means算法。该算法利用量子操作的并行性,仅需对数数量的时间复杂度就能完成数据的加载;并且通过对输入数据进行参数预处理操作,确定数据分量的参数阈值,解决了... 结合K-means算法和角编码技术,提出了一种无需量子随机存储(QRAM)的量子K-means算法。该算法利用量子操作的并行性,仅需对数数量的时间复杂度就能完成数据的加载;并且通过对输入数据进行参数预处理操作,确定数据分量的参数阈值,解决了样本不同特征尺度差异的问题。该算法由编码数据、相似度度量、量子最小值搜索和质心迭代更新四个主要步骤组成,细致描述了这些步骤所涉及的算子和线路构建,并对关键线路进行了仿真模拟。实验结果和经典预测结果一致,验证了所提量子K-means算法的可靠性。此外,理论分析表明所提出算法相比于经典算法在运行时间上有平方级加速。 展开更多
关键词 量子光学 量子K-means算法 角编码 量子相位估计 多量子比特交换测试
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基于改进的K-means聚类分区均匀化空间学习索引
16
作者 傅晨华 张丰 +1 位作者 胡林舒 王立君 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期153-161,195,共10页
传统空间索引的体量随数据量的增加而膨胀,查询效率较低。学习索引的体量不随数据量的增加而膨胀,同时避免了层级比较查询,性能优异。将学习索引应用于空间索引存在2个难点:一是选取合适的降维方法实现空间数据的排序;二是对降维后数据... 传统空间索引的体量随数据量的增加而膨胀,查询效率较低。学习索引的体量不随数据量的增加而膨胀,同时避免了层级比较查询,性能优异。将学习索引应用于空间索引存在2个难点:一是选取合适的降维方法实现空间数据的排序;二是对降维后数据序列进行有效的简化分布计算,使其易于拟合。基于此,提出了一种网格混合聚类分区学习索引(grid-ml),用z曲线进行降维,用双层网格结构优化查询策略,用改进的K-means聚类算法进行数据分区,实现数据分布均匀化。对比实验发现,grid-ml构建速度快、存储空间小、查询效率高,较传统空间索引优势显著。 展开更多
关键词 学习索引 K-meanS聚类 空间填充曲线 空间索引
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基于优化K-means算法的高校成绩聚类分析研究
17
作者 张梁 杨立波 +1 位作者 张小勇 史俊冰 《太原学院学报(自然科学版)》 2024年第2期79-84,共6页
针对经典K均值算法在聚类中心易受异常值影响,导致聚类结果不稳定的问题,提出基于样本分布密度的优化K-means算法,以提高聚类稳定性和准确性;聚类后通过CH指数和分类区间占比总体两种方法,客观评价3种离散化方法,结果表明,优化的K-mean... 针对经典K均值算法在聚类中心易受异常值影响,导致聚类结果不稳定的问题,提出基于样本分布密度的优化K-means算法,以提高聚类稳定性和准确性;聚类后通过CH指数和分类区间占比总体两种方法,客观评价3种离散化方法,结果表明,优化的K-means算法避免了区间分类不合理现象,更加准确地反映了成绩样本的分布特点。 展开更多
关键词 均值算法 分布密度 聚类 K-meanS
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基于随机森林算法和K-means算法的网络攻击识别方法
18
作者 荣文晶 高锐 +2 位作者 赵弘洋 云雷 彭辉 《电子产品可靠性与环境试验》 2024年第1期8-12,共5页
5G网络与核电的深度融合能够提升核电厂生产安全管控水平,减少人为事故,促进核电行业安全和经济发展。但由于网络的接入,为核电安全生产带来了一定的安全风险,恶意攻击者会通过向核电5G网络发起攻击进而破坏核电生产。为了解决核电5G网... 5G网络与核电的深度融合能够提升核电厂生产安全管控水平,减少人为事故,促进核电行业安全和经济发展。但由于网络的接入,为核电安全生产带来了一定的安全风险,恶意攻击者会通过向核电5G网络发起攻击进而破坏核电生产。为了解决核电5G网络场景下面临的网络异常和恶意攻击的问题,提出了一种在核电5G网络场景下基于随机森林算法和K-means算法的实时网络异常检测和网络攻击识别方法,对于提高核电网络安全具有重要的意义。 展开更多
关键词 随机森林算法 K-meanS算法 网络异常检测 网络攻击识别
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结合人工蜂群与K-means聚类的特征选择
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作者 孙林 刘梦含 薛占熬 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第1期93-110,共18页
K-means聚类是一种简捷高效、收敛速度快且易于实现的统计分析方法,但是传统的K-means聚类算法对初始聚类中心的选取敏感且易陷入局部最优,同时多数无监督特征选择算法容易忽视特征之间的联系。为此,提出了一种结合人工蜂群与K-means聚... K-means聚类是一种简捷高效、收敛速度快且易于实现的统计分析方法,但是传统的K-means聚类算法对初始聚类中心的选取敏感且易陷入局部最优,同时多数无监督特征选择算法容易忽视特征之间的联系。为此,提出了一种结合人工蜂群与K-means聚类的特征选择方法。首先,为了使同一簇中样本的相似度高而不同簇中样本的相似度低,基于簇内聚集度和簇间离散度构建了新的适应度函数,更好地反映各样本的特性,进而构建了蜜源被选择新的概率表达式;其次,设计了随着迭代次数的增加而数值逐渐减小的权重,提出了使蜂群搜索范围动态缩进的蜜源位置更新表达式;然后,为了弥补传统的欧氏距离在计算距离时仅考虑向量之间的累积差异而表现出的局限性,构造了同时考虑样本影响程度不同以及样本的相似性的加权欧氏距离表达式;最后,引入标准差和距离相关系数,定义了特征区分度与特征代表性,以二者之积度量特征重要性。实验结果表明,所提算法加快了人工蜂群算法的收敛速度并提高了K-means算法的聚类效果,同时也有效地提升了特征选择的分类效果。 展开更多
关键词 特征选择 人工蜂群 K-meanS聚类 特征重要度
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基于K-means聚类的多种群麻雀搜索算法 被引量:1
20
作者 闫少强 刘卫东 +2 位作者 杨萍 吴丰轩 阎哲 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期508-518,共11页
为改善麻雀搜索算法(SSA)在单种群搜索中收敛速度过快导致其收敛速度出现冗余,易忽略优质解而陷入局部最优的缺陷,提出一种基于K-means聚类的多种群麻雀搜索算法(KSSA)。将多种群机制引入SSA,减弱单种群的收敛能力,并减小陷入局部最优... 为改善麻雀搜索算法(SSA)在单种群搜索中收敛速度过快导致其收敛速度出现冗余,易忽略优质解而陷入局部最优的缺陷,提出一种基于K-means聚类的多种群麻雀搜索算法(KSSA)。将多种群机制引入SSA,减弱单种群的收敛能力,并减小陷入局部最优的概率;采用K-means聚类划分子种群,增加子种群间的差异性,同时使子种群内个体在小范围内专注搜索,提升前期搜索效率;借助加权重心交流策略改善种群间交流的质量,减少自身种群的干扰,同时消减因某一子种群陷入局部最优而导致所有子种群陷入局部最优的风险;引入动态反向学习到警戒者中,增强其反捕食行为,改善因子种群数量增加而带来的收敛速度变慢和收敛精度不足的缺陷。经测试函数仿真实验表明:较SSA等算法,KSSA具有更优的寻优性能。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 优化算法 多种群 K-meanS聚类 种群交流
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