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一種新的人工魚群混合聚類算法

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  人工魚群是一種隨機搜索優(yōu)化算法,具有較快的收斂速度,對問題的機理模型與描述無嚴(yán)格要求,具有廣泛的應(yīng)用范圍。本文在該算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合傳統(tǒng)的K-means聚類方法,提出了一種新的人工魚群混合聚類算法(AFSMC),并給出相對熵混合聚類優(yōu)化方法。文中將幾種算法應(yīng)用于大型水泵數(shù)據(jù)的分類,算例分析表明,基于相對熵的AFSMC算法在準(zhǔn)確率與時間效益上都具有較明顯的優(yōu)越性。

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