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《西南交通大学》 2006年
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基于模糊集的蚁群聚类算法研究

蒋志为  
【摘要】:随着信息科学的飞速发展,获取和存储海量数据已不是什么难事,但面临如此海量数据,若不加分析和处理,它们可能没有任何意义。因此,“数据爆炸与知识贫乏”的局面促使了数据挖掘领域的飞速发展。聚类分析是数据挖掘中的一个重要分支,也是国内外学者研究的热点。群体智能作为一个新兴领域,自从20世纪80年代出现以来,也引起了多个学科领域研究人员的关注。其中的典型算法——蚁群聚类算法,也为聚类分析提供了一个良好的算法。 本文首先回顾了聚类分析的概念、分类和方法;然后介绍了模糊集的相关概念以及模糊聚类算法;其次研究了群体智能研究现状及典型算法,包括蚁群算法、蚁群聚类算法和微粒群优化算法的主要思想、描述和分析;最后重点对蚁群聚类算法进行了研究,并发现基本模型和LF算法存在一些缺陷,会导致不相似的数据对象本该被拾起而可能未被拾起,相似的数据对象本该被放下而可能未被放下的情况,从而影响聚类的效果。针对这一缺陷,并注意到“相似”本身是一个模糊概念,本文提出用模糊集理论相关知识来解决:首先定义了平均距离,其次基于平均距离定义了“相似”这一模糊子集的隶属度函数,最终数据对象的拾起或放下由隶属度与置信水平λ相比较来决定。最后,改进算法通过编程实现,通过测试证明了改进算法的优越性。 总的来说,改进算法具有如下优点:首先减少了LF算法中的参数数量,而且新参数λ的含义更加直观。其次,由于每次循环中不用计算拾起概率与放下概率,因此减少了计算量,也更接近于智能生物的思维过程。最后,改进算法对选取相似性参数α的敏感程度有所降低。
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP301.6

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 陈应显;;基于模糊集的蚁群空间聚类方法研究[J];计算机工程与应用;2011年02期
2 徐丽;丁世飞;;粒度聚类算法研究[J];计算机科学;2011年08期
3 马春英;曹安得;周允征;;蚁群聚类组合的改进算法[J];沈阳建筑大学学报(自然科学版);2011年04期
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 韩利;基于聚类算法的基因微阵列数据分析[D];江苏科技大学;2010年
2 季霈易;基于模糊聚类的快速消费品客户行为研究[D];复旦大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陈云飞,刘玉树,钱越英,赵基海;一种基于密度的启发性群体智能聚类算法[J];北京理工大学学报;2005年01期
2 彭宇,彭喜元,刘兆庆;微粒群算法参数效能的统计分析[J];电子学报;2004年02期
3 吴斌,傅伟鹏,郑毅,刘少辉,史忠植;一种基于群体智能的Web文档聚类算法[J];计算机研究与发展;2002年11期
4 杨欣斌,孙京诰,黄道;一种进化聚类学习新方法[J];计算机工程与应用;2003年15期
5 张惟皎,刘春煌,尹晓峰;蚁群算法在数据挖掘中的应用研究[J];计算机工程与应用;2004年28期
6 刘波;一种利用信息熵的群体智能聚类算法[J];计算机工程与应用;2004年35期
7 杨燕,靳蕃,Kamel M;微粒群优化算法研究现状及其进展[J];计算机工程;2004年21期
8 吴斌,郑毅,傅伟鹏,史忠植;一种基于群体智能的客户行为分析算法[J];计算机学报;2003年08期
9 谢晓锋,张文俊,杨之廉;微粒群算法综述[J];控制与决策;2003年02期
10 赵伟丽;孙艳蕊;张志国;李金娜;;基于信息熵的蚁群聚类算法的改进[J];沈阳化工学院学报;2005年04期
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 刘小芳;基于模糊聚类理论的模式识别研究[D];电子科技大学;2004年
2 李健;聚类分析及其在文本挖掘中的应用[D];西安电子科技大学;2005年
3 张昭涛;数据挖掘聚类算法研究[D];西南交通大学;2005年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 叶玲;胡兴福;;工业建筑方案的模糊综合评价法[J];四川建筑科学研究;2006年02期
2 李玲玲;辛浩;;FCM算法及其有效性度量方法[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2011年05期
3 周先汉;;Fuzzy子集贴近度研究[J];安徽工学院学报;1991年04期
4 吴俊;模糊数学在乡镇经济发展条件评价中的作用[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2000年04期
5 牟洪香;于海燕;侯新村;;木本能源植物文冠果在我国的分布规律研究[J];安徽农业科学;2008年09期
6 黄初龙;邓伟;卢晓宁;;区域农业水资源可持续利用模糊综合评价[J];安徽农业科学;2009年05期
7 郗伟东;石玉月;田巍;;基于风险模式提取的农户生猪饲养规制研究[J];安徽农业科学;2009年07期
8 吉奇;;利用模糊数学方法预测秋白菜适宜收获期[J];安徽农业科学;2010年18期
9 李爱新;;基于产能核算的鄱阳湖生态经济区耕地整理区划[J];安徽农业科学;2012年16期
10 郑曙峰;农作物新品种区域试验计算机管理系统的研究[J];安徽农业科学;1995年04期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 刘羿彤;付梦印;高宏斌;;一种改进的PSO算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
2 苗广祥;牛玉广;陈向阳;张海萍;;基于微粒群优化算法模型的改进策略的研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 杨卫莉;郭雷;赵天云;肖谷初;;融合分水岭算法和蚁群聚类的图像分割[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 李曙光;;粒子群算法在高速公路多路径费用拆分方法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 赵建玉;贾磊;陈月辉;张勇;;基于粒子群优化的信号交叉口交通流预测模型[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 范业坤;梁新荣;;基于粒子群优化的高速公路匝道PI控制器[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
7 丛亮;胡成全;郭宗鹏;姜宇;沙丽华;;基于模拟退火思想的基本粒子群算法改进[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
8 王海荣;;石油化工企业的静电火灾隐患评估[A];节能环保 和谐发展——2007中国科协年会论文集(四)[C];2007年
9 赵磊;黄道;;基于蚁群算法的化工过程故障诊断[A];2006北京地区高校研究生学术交流会——通信与信息技术会议论文集(下)[C];2006年
10 肖龙光;丁晓东;;基于理性变异的遗传算法[A];第六届中国青年运筹与管理学者大会论文集[C];2004年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 毛宇峰;水下机器人系统体系结构及避障控制技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 李桃迎;交通领域中的聚类分析方法研究[D];大连海事大学;2010年
3 曲建华;基于群体智能的聚类分析[D];山东师范大学;2010年
4 吕宁;基于数据驱动的故障诊断模型及算法研究[D];哈尔滨理工大学;2009年
5 王亚萍;需求驱动的个性化产品配置设计方法研究[D];哈尔滨理工大学;2010年
6 杨剑锋;适合并行的无干预文档聚类算法研究[D];武汉大学;2010年
7 王玉宝;节水型农业种植结构优化研究[D];西北农林科技大学;2010年
8 齐峰;人工神经树网络模型的优化研究与应用[D];山东师范大学;2011年
9 柴岳;铁路多元经营系统物流节点布局规划理论与方法和业务发展模式研究[D];北京交通大学;2011年
10 杨婷婷;基于数据的电站节能优化控制研究[D];华北电力大学(北京);2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 蔡静颖;模糊c-均值算法的研究[D];辽宁师范大学;2010年
2 李振;网络舆情预测关键技术研究[D];郑州大学;2010年
3 李光远;基于在线聚类和最小二乘支持向量机的模糊建模方法研究[D];郑州大学;2010年
4 雷聪聪;一种基于数据聚类的信息粒化方法[D];郑州大学;2010年
5 王林吉;基于CIELAB均匀颜色空间和聚类算法的混纺测色研究[D];浙江理工大学;2010年
6 姜婵娟;遥控式水下机器人PID运动控制算法优化研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 王文姝;基于模糊理论的关键词识别算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 王颖芳;基于特定内容的敏感图像过滤技术的研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 沈力华;基于智能优化算法的案例推理方法研究[D];大连理工大学;2010年
10 靳小川;模糊聚类算法在大学生心理健康分析中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 应嘉,赵睿颖,尚彤;生物信息学在人类基因组计划中的应用[J];北京大学学报(医学版);2002年04期
2 李志豪;朱明;;一种改进蚁群算法及其应用[J];成都信息工程学院学报;2007年S1期
3 卢明,胡成全,齐红,赵亮;一种使用属性表的快速概念聚类算法[J];复旦学报(自然科学版);2004年05期
4 李道国,苗夺谦,张红云;粒度计算的理论、模型与方法[J];复旦学报(自然科学版);2004年05期
5 郑国荣;张邦礼;郭鹏;张颖;;聚类分析在电信消费模式中的应用[J];重庆大学学报(自然科学版);2006年04期
6 黄红星;阙树福;黄习培;田立;;模糊蚁群聚类及其在数据挖掘中的应用[J];福建电脑;2007年11期
7 葛淑杰;;基于数据挖掘技术的CRM系统中客户行为[J];辽宁工程技术大学学报;2007年02期
8 黄兴勇;;快速消费品营销方式的转变——从消费者到购物者[J];才智;2010年24期
9 刘同明;一种改进的概念聚类数据挖掘方法[J];华东船舶工业学院学报;1999年01期
10 钟茂生;WEB页面的模糊聚类[J];华东交通大学学报;2004年05期
中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 张道强;基于核的联想记忆及聚类算法的研究与应用[D];南京航空航天大学;2005年
2 麦永浩;数据仓库和数据挖掘方法研究及其在公安信息建设中的应用[D];华东理工大学;2000年
3 高尚;蚁群算法理论、应用及其与其它算法的混合[D];南京理工大学;2005年
4 杨剑峰;蚁群算法及其应用研究[D];浙江大学;2007年
5 周柚;基因识别和微阵列数据识别算法研究[D];吉林大学;2008年
6 陈树;聚类算法模型的研究及应用[D];江南大学;2007年
7 曲福恒;一类模糊聚类算法研究及其应用[D];吉林大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 田会英;货代管理系统中知识发现技术的研究与应用[D];大连海事大学;2001年
2 陈远高;基于数据挖掘的客户价值管理研究[D];浙江大学;2002年
3 柳枫;基于统计的数据挖掘技术在CRM系统中的应用研究[D];大连理工大学;2003年
4 卞荣兵;基于网格密度的数据挖掘的研究与应用[D];南京气象学院;2003年
5 聂成林;数据库中序列模式发现的研究[D];合肥工业大学;2003年
6 许昌加;客户价值分析中规则发现方法及其应用研究[D];中南大学;2003年
7 苏伟;基于决策树的CON-MINER数据挖掘模型设计与实现[D];上海海事大学;2004年
8 邓庆山;聚类分析及其在基因表达数据中的应用研究[D];华中科技大学;2004年
9 李瑞;蚁群聚类算法及其在推荐系统中的应用[D];西南师范大学;2005年
10 朱婵;聚类算法在基因表达数据分析中的应用研究[D];暨南大学;2005年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 陈应显;;空间离散点的方向聚类研究[J];计算机工程与应用;2012年11期
2 周涛;陆惠玲;;数据挖掘中聚类算法研究进展[J];计算机工程与应用;2012年12期
3 姜福祥;钱建波;于正永;;基于蚁群的无线电源管理网络路由算法[J];无线电工程;2013年01期
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 孙雯雯;基于DRKM-RBF神经网络预测算法模型[D];吉林大学;2011年
2 刘建兴;基于信息熵的空间对象群聚类算法研究[D];南京师范大学;2011年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 龙云,王建全;基于粒子群游算法的同步发电机参数辨识[J];大电机技术;2003年01期
2 程颖,鞠平,吴峰;负荷模型参数辨识的粒子群优化法及其与基因算法比较[J];电力系统自动化;2003年11期
3 张素兵,吕国英,刘泽民,周正;基于蚂蚁算法的QoS路由调度方法[J];电路与系统学报;2000年01期
4 侯志荣,吕振肃;IIR数字滤波器设计的粒子群优化算法[J];电路与系统学报;2003年04期
5 吴福保,李奇,宋文忠;模糊聚类分析的传递方法[J];东南大学学报;1999年02期
6 吴庆洪,张纪会,徐心和;具有变异特征的蚁群算法[J];计算机研究与发展;1999年10期
7 王继成,潘金贵,张福炎;Web文本挖掘技术研究[J];计算机研究与发展;2000年05期
8 王爱华,张铭,杨冬青,唐世渭;PCCS部分聚类分类:一种快速的Web文档聚类方法[J];计算机研究与发展;2001年04期
9 吴斌,傅伟鹏,郑毅,刘少辉,史忠植;一种基于群体智能的Web文档聚类算法[J];计算机研究与发展;2002年11期
10 李爱国,覃征,鲍复民,贺升平;粒子群优化算法[J];计算机工程与应用;2002年21期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 汤效琴,戴汝源;数据挖掘中聚类分析的技术方法[J];微计算机信息;2003年01期
2 尹鹏飞;张晓丹;;一种基于简单遗传算法的K-Means改进算法[J];吉首大学学报(自然科学版);2009年06期
3 柴旭光;;基于层次迭代思想的聚类算法的研究[J];邢台职业技术学院学报;2011年01期
4 周晓刚;洪春勇;;蚁群聚类算法在客户分类中的应用[J];计算机与现代化;2007年05期
5 张建萍;刘希玉;;聚类分析在儿童发育时期分析中的应用[J];信息技术与信息化;2005年06期
6 袁宝兰;张万军;张智丰;;随机分类算法的实现及与普通遗传算法的比较[J];杭州电子科技大学学报;2007年02期
7 张恒;刘波;陈颖红;于静;;基于SAS聚类分析的用户类型划分[J];科学咨询(决策管理);2010年04期
8 刘放;叶菲;;改进的聚类分析算法在高校人力资源管理中的应用[J];皖西学院学报;2011年02期
9 彭宏玉;柴旭光;陈晓纪;;基于层次迭代思想的聚类算法的研究[J];唐山学院学报;2011年03期
10 魏丽;;数据挖掘中聚类算法比较研究[J];电脑知识与技术(学术交流);2007年21期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 楚红涛;寒枫;张燕;王婷;;基于数据流的挖掘研究[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集[C];2007年
2 于健;陈子军;李霞;李炜;;一种新的多密度聚类算法[A];2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集(上册)[C];2008年
3 潘玉奇;石冰;周劲;袁宁;;基于多维数据模型的聚类分析的研究[A];山东省计算机学会2005年信息技术与信息化研讨会论文集(一)[C];2005年
4 田小丽;郑康锋;钮心忻;;一种基于改进K-Medoids算法的网络攻击检测技术[A];2009通信理论与技术新发展——第十四届全国青年通信学术会议论文集[C];2009年
5 王静;汪晓刚;;一种新的保护原始数据隐私性的聚类算法[A];第十届中国科协年会论文集(三)[C];2008年
6 张昕;彭宏;郑启伦;;基于微粒群算法的聚类分析[A];2006年全国开放式分布与并行计算学术会议论文集(一)[C];2006年
7 薛鲁华;张楠;;聚类分析在Web数据挖掘中的应用[A];北京市第十三次统计科学讨论会论文选编[C];2006年
8 刘剑;;基于数据挖掘聚类的节理统计分析方法[A];中国水力发电工程学会第四届地质及勘探专业委员会第一次学术交流会论文集[C];2008年
9 郭学军;陈晓云;;粗集方法在数据挖掘中的应用[A];第十六届全国数据库学术会议论文集[C];1999年
10 徐慧;;基于Web的文献数据挖掘[A];第十七届全国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2000年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 李开宇 黄建军 田长春;把“数据挖掘”作用发挥出来[N];中国国防报;2009年
2 华莱士;“数据挖掘”让银行赢利更多[N];国际金融报;2003年
3 记者 晏燕;数据挖掘让决策者告别“拍脑袋”[N];科技日报;2006年
4 □中国电信股份有限公司北京研究院 张舒博 □北京邮电大学计算机科学与技术学院 牛琨;走出数据挖掘的误区[N];人民邮电;2006年
5 张立明;数据挖掘之道[N];网络世界;2003年
6 中圣信息技术有限公司 李辉;数据挖掘在CRM中的作用[N];中国计算机报;2001年
7 田红生;数据挖掘在CRM中的应用[N];中国经济时报;2002年
8 王广宇;数据挖掘 加速银行CRM一体化[N];中国计算机报;2004年
9 周蓉蓉;数据挖掘需要点想像力[N];计算机世界;2004年
10 张舒博;数据挖掘 提升品牌的好帮手[N];首都建设报;2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杨小兵;聚类分析中若干关键技术的研究[D];浙江大学;2005年
2 张瑀;基于实验数据挖掘与细胞自动机的结构分析方法[D];哈尔滨工业大学;2010年
3 王川;基因芯片数据管理及数据挖掘[D];中国科学院研究生院(上海生命科学研究院);2004年
4 姜保庆;关于弱比例规则的挖掘及推理研究[D];西南交通大学;2005年
5 孙丽;工艺知识管理及其若干关键技术研究[D];大连交通大学;2005年
6 胡志坤;复杂有色金属熔炼过程操作模式智能优化方法研究[D];中南大学;2005年
7 刘革平;基于数据挖掘的远程学习评价研究[D];西南师范大学;2005年
8 刘寨华;基于临床数据分析的病毒性心肌炎证候演变规律研究[D];黑龙江中医药大学;2006年
9 王涛;挖掘序列模式和结构化模式的精简集[D];华中科技大学;2006年
10 郭斯羽;动态数据中的数据挖掘研究[D];浙江大学;2002年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 蒋志为;基于模糊集的蚁群聚类算法研究[D];西南交通大学;2006年
2 范文建;基于Rough Set的关联规则研究[D];西南交通大学;2007年
3 王天真;基于神经网络的智能数据挖掘方法及应用研究[D];上海海事大学;2003年
4 于泓漪;道路交通事故原因的聚类分析[D];吉林大学;2005年
5 侯雪波;关联规则挖掘技术在电力市场营销分析中的应用[D];天津大学;2005年
6 武兆慧;基于遗传算法的聚类方法研究[D];山东师范大学;2006年
7 张兆中;WEB文本挖掘的聚类分析[D];山东科技大学;2005年
8 唐艺军;基于蚁群算法的数据挖掘应用研究[D];辽宁工程技术大学;2007年
9 罗贤缙;聚类分析在电力营销中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2005年
10 王石;进化神经网络聚类技术及其在数据挖掘中的应用[D];山东大学;2005年
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