吕士颖
- 作品数：6 被引量：35H指数：4
- 供职机构：福州大学数学与计算机科学学院更多>>
- 发文基金：福建省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 免疫接种粒子群的聚类算法被引量：12
- 2007年
- 将粒子群优化算法和K均值算法结合进行聚类分析,同时引入了免疫系统中的免疫接种和免疫选择机制来指导粒子的迭代过程,提出了一种基于免疫接种粒子群的聚类算法,在粒子群迭代的过程中加入免疫接种机制指导粒子的飞行方向,再通过免疫选择机制对接种的结果进行选择,确保粒子种群向更优的方向移动。实验结果证明,基于免疫接种粒子群的聚类算法基本克服了K均值算法容易受初始聚类中心影响的缺点,聚类结果稳定,而且比基于粒子群优化的聚类算法取得了更好的聚类效果。
- 郑晓鸣吕士颖王晓东
- 关键词：聚类免疫选择免疫接种K均值粒子群优化
- 基于免疫量子粒子群优化的属性约简被引量：7
- 2007年
- 受生物免疫系统启发,把疫苗提取和疫苗接种思想应用到量子粒子群算法,提出了免疫量子粒子群算法。免疫接种可以指导粒子朝着更优方向进化,提高了量子粒子群的收敛速度和寻优能力。分别采用Hu算法、粒子群算法、量子粒子群、免疫量子粒子群多种算法应用于粗糙集属性约简。实验结果表明,基于免疫量子粒子群优化的约简算法在收敛速度和寻优能力都取得了更好的效果。
- 吕士颖郑晓鸣王晓东
- 关键词：属性约简免疫粒子群量子粗糙集
- 高性能计算的研究及应用被引量：3
- 2007年
- 近些年来高性能计算迅猛发展,高性能计算得到了越来越广泛地应用,高性能计算已经成为一个国家综合实力的一个重要标志,我国在高性能硬件发面已经跻身国际先进水平,可是在高性能软件和应用方面和国际先进水平还有很大差距,针对目前这种现状,我国应该采取系列措施加以应对。
- 吕士颖
- 一种基于随机抽取的有限深度层次聚类被引量：1
- 2007年
- 聚类是数据挖掘中的关键问题,吸取了BIRCH算法中构造簇特征树来产生初始聚类中心的方法,提出了一种基于随机抽取的有限深度层次聚类算法(RSLDCH算法),采用随机抽取样本、限制特征树深度、构建叶子节点链表技术从而提高了算法的时间效率和聚类效果.实验表明,RSLDCH较BIRCH在运行速度和聚类效果上有一定的提高.
- 郑晓鸣吕士颖王晓东
- 关键词：层次聚类BIRCH算法CF
- 基于免疫粒子群优化的聚类算法被引量：5
- 2008年
- K均值算法简单快速,但其结果容易受初始聚类中心影响,并且容易陷入局部极值。该文结合粒子群优化算法和免疫系统中的免疫调节机制与免疫记忆功能对K均值算法进行改进,提出一种基于免疫粒子群优化的聚类算法。实验结果证明,该算法解决了K均值算法存在的对初值敏感的缺点,聚类结果稳定,而且比基于粒子群优化的聚类算法具有更好的聚类效果。
- 郑晓鸣吕士颖王晓东
- 关键词：聚类免疫粒子群优化K均值粒子群优化
- 基于量子粒子群优化的属性约简被引量：7
- 2008年
- 量子粒子群优化(QPSO)算法改进了粒子进化策略,使粒子具有更大搜索空间,可更好地避免陷入局部最优。该文将普通QPSO算法转化为二进制QPSO算法,提出基于QPSO优化的属性约简算法。实验结果表明,二进制QPSO算法的约简结果优于Hu算法和粒子群优化约简算法。
- 吕士颖郑晓鸣王晓东
- 关键词：量子粒子群优化粗糙集属性约简
