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基于计算智能算法的聚类技术研究
  • 项目名称：基于计算智能算法的聚类技术研究
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：60873058
  • 申请代码：F020107
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2009-01-01-2011-12-31
  • 项目负责人：刘希玉
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：山东师范大学
  • 批准年度：2008
中文摘要：

本项目研究了基于若干计算智能技术的聚类分析算法，重点研究了流形上的聚类问题和空间聚类问题，同时采用了图聚类、格方法、拓扑聚类技术，以及基于网格的聚类技术等可以大规模降低复杂性的方法。主要采用的计算智能方法包括流形学习、DNA计算的Adleman-Lipton模型和Sticker模型、多种群多种群微粒群优化算法、进化DNA计算、格进化、进化神经树、离散Morse 方法、微分进化技术、离散下降流、蚁群算法、离散微粒群方法等。本项目建立了基于多种计算智能技术的聚类算法，给出了聚类的抽象拓扑描述，解决几何上相距为近但不属于同一类点的聚类问题。其中利用DNA计算进行聚类分析是开创性的工作，对扩展聚类分析方法具有重要意义。本项目还提出了离散Morse方法等新概念和技术，这些方法对于一般优化问题的研究都具有潜在的重要作用。项目研究了在数据挖掘、创新概念设计评价等方面的应用，完成鉴定课题两项，部份成果达到国际先进水平。

中文主题词： 聚类分析；进化计算；微粒群算法；DNA计算；Morse方法
结论摘要：

英文主题词Clustering analysis; evolutionary computation; particle swarm optimization; DNA computing; Morse technique.

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 29
  • 21
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
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