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《辽宁工程技术大学》 2010年
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改进的小生境遗传聚类算法应用研究

孙红艳  
【摘要】: 本文通过对K-means聚类分析算法研究,引入遗传算法和小生境技术,针对遗传算法和聚类算法的缺点,提出了一种改进的小生境遗传聚类算法,该算法的改进之处:首先将遗传算法和K-means算法两者有效结合,充分发挥了遗传算法的全局寻优能力和K-means算法的局部搜索能力,更好地弥补了初始k值随机选取的问题,同时针对遗传算法的缺点引入小生境技术,并对小生境初始群体的生成方法作了改进,可以更好地保证种群的多样性;在选择、交叉、变异操作时采用了改进的算子,可以保证优良的种群个体遗传到下一代,以至于最后找到优良的个体。 最后,本文将改进的算法应用在对污水处理的历史数据分析上,通过对污水厂产生的历史数据进行聚类分析,大大提高了判断污水处理过程中的故障的效率和准确性,挖掘到一定的有价值的信息,减少了以前只是通过专家经验分析的盲目性。结果表明,该算法对污水处理的历史数据作了比较准确的聚类,使得故障判断结果准确,同时也表明本算法的有效性。
【学位授予单位】:辽宁工程技术大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP18

【参考文献】
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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