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J-GLOBAL ID：201602246525333574   整理番号：16A0858984

トーラスの近傍のカオス粒子スウォーム最適化(PSO)クラスタリングアルゴリズムに基づく【JST・京大機械翻訳】

Ring neighborhood based chaotic particle swarm optimization algorithm for clustering

著者 (3件)： Xu Xiangping (School of Science, Jiangnan University) ,  Lu Haiyan (School of Science, Jiangnan University) ,  Xu Xun (School of Science, Jiangnan University)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 52  号： 2  ページ： 54-60  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： また,標準粒子スウォーム最適化(PSO)アルゴリズムの早熟収束と局所的極値への容易な落下の欠点に対して,1つのリングに基づく近傍のカオス粒子群最適化アルゴリズムはRCPSOを提案した,そしてそれをデータのクラスタリング問題を解くのに応用した,4つのデータセット上でシミュレーション実験を行うことによりアルゴリズムの有効性を検証した。実験の結果,近傍サイズが,全体の個体群規模の1/3であるとき,4つのデータセット上での静的近傍ベースとランダム近傍アルゴリズムベース全体クラスタリング効果はいずれも最も良く達成した。適切な規模のトーラス近傍を粒子スウォーム最適化(PSO)のグローバル最適検索,そしてカオス因子を用いて,粒子の収束過程における個体群の多様性を増強する能力が向上して利用するRCPSOアルゴリズムは,アルゴリズムの早熟収束を避ける。また,K-MEANS、PSO、K-PSOとCPSOアルゴリズムの実験結果との比較を行った結果,RCPSOアルゴリズムは誤り率の上で得られたより良い表現,従ってこのアルゴリズムはクラスタリング問題のために1つの確実に有効な解決方法を提供した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 個体群 ,  *クラスタ化 ,  *カオス ,  誤り率 ,  *アルゴリズム ,  *最適化 ,  思春期早発症 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： データセット ,  粒子群最適化 ,  *クラスタリングアルゴリズム ,  *粒子スウォーム ,  *トーラス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： data clustering ,  Particle Swarm Optimization(PSO) ,  chaotic map ,  ring neighborhood

分類 (1件)： アンテナ  (ND06000M)

タイトルに関連する用語 (6件)： トーラス ,  近傍 ,  カオス ,  粒子スウォーム最適化 ,  PSO ,  クラスタリングアルゴリズム