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题名基于可变染色体长度的遗传K均值聚类算法
被引量:7
- 1
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作者
严宇平
肖菁
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机构
中山大学软件学院
中山大学广东省信息安全技术重点实验室
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2008年第14期3709-3713,共5页
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基金
中山大学青年教师基金项目(1131161)
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文摘
针对传统K-均值聚类算法需要事先确定聚类数,以及对初始质心的选择具有敏感性,从而容易陷入局部极值点的缺点,使用了一种基于可变染色体编码长度的遗传算法对传统K-均值聚类进行改进。该算法可以在事先不确定K值的情况下,通过多次的选择、交叉、变异的遗传操作,最终得到最优的聚类数,以及最优的初始质心集。通过Reuters数据集的实验结果表明,基于该算法的聚类划分结果明显优于传统K-均值聚类算法,并且好过基于固定染色体编码长度遗传算法的K-均值聚类算法。
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关键词
文本聚类
K-均值算法
遗传算法
可变染色体长度编码
Reuters数据集
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Keywords
text clustering
K-Means
genetic algorithm
modified variable string length
Reuters data set
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名改进遗传K均值算法在负荷特性分类的应用
被引量:21
- 2
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作者
黄毅成
杨洪耕
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机构
四川大学电气信息学院
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出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2014年第7期70-75,共6页
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文摘
负荷特性聚类是负荷建模的基础工作,精确的负荷特性分类对负荷建模十分重要。为适用于实际电网规划等对负荷分类精度要求更高的领域,针对负荷聚类时存在的聚类数目不确定、初始条件选择敏感的问题,提出了一种改进遗传算法的负荷特性分类新方法。该方法在遗传算法全局搜索能力的基础上,结合K均值聚类方法进行聚类分析,得到最优分类结果。同时,针对聚类中心敏感的问题,遗传算法中采用可变长编码方案进行优化,动态寻找最优聚类数目,确定最优聚类中心。实例分析结果表明,用改进遗传算法对负荷特性进行分类,能够有效避免初始条件对分类结果的影响,可以获得良好的分类效果。
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关键词
遗传算法
均值算法
负荷特性分类
可变染色体长度
负荷建模
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Keywords
genetic algorithm
means algorithm
load characteristics classification
modified variable string length
load modeling
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分类号
TM714
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于遗传算法的追踪列车节能优化
被引量:20
- 3
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作者
卢启衡
冯晓云
王青元
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机构
西南交通大学电气工程学院
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出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第2期265-270,共6页
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基金
国家科技支撑计划资助项目(2009BAG12A05)
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文摘
为了研究追踪列车的节能优化操纵策略,提出了四显示固定闭塞系统下的列车静态速度约束条件和追踪列车动态速度约束条件.在此基础上,建立了以列车操纵手柄级位和工况转换点为控制变量的追踪列车节能优化模型.采用染色体长度可变多目标遗传算法,结合外部惩罚函数对该模型进行了求解,并利用遗传算法中的染色体变长算子对列车操纵手柄变换策略进行了优化.在四显示固定闭塞平台上的仿真结果表明,该方法可在安全、准点的前提下,使追踪列车的能耗下降4.3%,运行时间误差减小1.7%.
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关键词
列车节能优化控制
追踪列车
动态速度约束
列车操纵手柄变换策略优化
染色体长度可变多目标遗传算法
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Keywords
energy-saving optimal control of trains
following train
dynamic speed constraints
optimum shifting strategy of train control notch
changeable chromosome length multi-objective genetic algorithm
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分类号
U260.131
[机械工程—车辆工程]
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题名基于改进遗传算法的电力通信网路由优化研究
被引量:5
- 4
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作者
李伯中
陈芳
金广祥
刘丽榕
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机构
国家电网公司信息通信分公司
国网经济技术研究院有限公司
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出处
《自动化技术与应用》
2019年第3期74-80,共7页
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基金
2017年国家电网公司总部科技项目:系统保护通信网络技术体制及关键技术研究(编号Grant No.SGXT0000ASJS1700054)
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文摘
当前电力通信网承载的系统保护类业务对电网的安全稳定运行至关重要。针对电力通信网络中存在路由选择算法效率低下以及路由质量较差的问题,本文提出一种基于改进遗传算法的最短路由优化方法。该算法针对电力通信网拓扑复杂,不同业务主备路由长度不一的特点,采用可变长度染色体对可行路由进行编码,并通过优化的选择、交叉、变异以及染色体修复操作,提升了遗传算法的搜索能力、全局寻优能力,并通过改进的计算模型对种群规模进行了有效缩减,保证了算法的收敛效率。仿真测试证明了,该算法能够实现较高质量的最短路由计算、较高效率的收敛速度,并且对网络拓扑变化敏感度较低。
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关键词
电力通信网
改进遗传算法
最短路由
可变长度染色体
染色体修复
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Keywords
power communication network
genetic algorithm
shortest route
variable length chromosome
chromosome repair
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN915.853
[电子电信—通信与信息系统]
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题名一种启发式SP路由遗传算法的研究
被引量:1
- 5
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作者
姜蓉蓉
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机构
重庆工商大学实验与实验设备管理处
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出处
《重庆工商大学学报(自然科学版)》
2009年第3期263-268,共6页
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文摘
在QoS网络结构下,提出一种启发式SP路由遗传算法;采用可变长度的染色体编码机制,并进行优化选择、交叉、变异等操作;用C语言得出的仿真结果表明该算法比Munemoto算法和Inagaki算法收敛速率快,可靠性高,而且可以搜索到全局最优解。
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关键词
启发式
SP路由
遗传算法
收敛
可变长度染色体编码
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Keywords
heuristic method
shortest path routing
genetic algorithm
convergence
variable length Chromsome code
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名结合遗传k均值改进的密度峰值聚类算法
被引量:8
- 6
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作者
卜秋瑾
段隆振
段文影
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机构
南昌大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第4期1012-1016,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61262047)。
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文摘
针对密度峰值聚类(CFSFDP)算法处理多密度峰值数据集时,人工选择聚类中心易造成簇的误划分问题,提出一种结合遗传k均值改进的密度峰值聚类算法。在CFSFDP求得的可能簇中心中,利用基于可变染色体长度编码的遗传k均值的全局搜索能力自动搜索出最优聚类中心,同时自适应确定遗传k均值的交叉概率,避免早熟问题的出现。在UCI数据集上的实验结果表明,改进算法具有较好的聚类质量和较少的迭代次数,验证了所提算法的可行性和有效性。
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关键词
聚类
密度峰值聚类
簇中心
遗传k均值
可变染色体长度编码
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Keywords
clustering
clustering by fast search and find of density peaks
cluster centers
genetic k-means algorithm
modified variable string length
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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