检索结果

期刊

出版年

关键词

Please wait a minute...

选择:

导出引用
EndNote Ris BibTeX

显示/隐藏图片

Select

1. 基于量子遗传谱聚算法的聚类

蒋勇谭怀亮李光文

计算机应用 2011, 31 (09): 2546-2550. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02546

摘要（1187）

PDF （878KB）（511）

在处理大数据集聚类问题上，谱聚算法因存在占用存储空间大、时间复杂度高的缺陷而难以推广，针对此问题，提出采用多次分割、向上向下双向收缩的QR算法求得特征值对应的特征向量来实现降维，并在此基础上构造映射空间上的样本来实现量子遗传谱聚算法的聚类。该方法通过映射为后续的量子遗传谱聚算法聚类提供低维的输入，而量子遗传算法具有快速收敛到全局最优并且对初始化不敏感的特性，从而可以获得良好的聚类结果。实验结果显示，使用该算法的聚类比谱聚算法、K-means算法、NJW算法等单一方法具有更好的收敛性、稳定性和更高的全局最优。

相关文章 | 多维度评价

Select

2. 基于量子遗传算法的XML聚类方法

蒋勇谭怀亮李光文

计算机应用 2011, 31 (02): 446-449.

摘要（1344）

PDF （615KB）（1157）

主要用模式分析的核方法与量子遗传算法相结合研究XML聚类，提出了一种基于量子遗传算法混合核聚算法的XML文档聚类新方法。该方法先对XML文档约简，以频繁标签序列建立向量空间核的核矩阵，用高斯核函数求解初始聚类和聚类中心，然后用初始聚类中心构造量子遗传算法的初始种群，通过量子遗传算法与核聚算法相结合求得全局最优解的聚类。实验结果表明，使用该算法的聚类比改进的核聚算法、K均值算法等单一方法具有良好的收敛性、稳定性和更高的全局最优。