李莲
- 作品数：5 被引量：43H指数：5
- 供职机构：长沙理工大学计算机与通信工程学院更多>>
- 发文基金：湖南省科技计划项目湖南省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种改进人工蜂群的K-medoids聚类算法被引量：9
- 2013年
- 针对传统K-medoids聚类算法初始聚类中心选择较敏感、聚类效率和精度较低、全局搜索能力较差以及传统蜂群算法初始蜂群和搜索步长随机选取等缺点,提出了一种基于粒子和最大最小距离法初始化蜂群和随着迭代次数增加动态调整搜索步长的人工蜂群算法,将改进的人工蜂群进一步优化K-medoids,以提高聚类算法的性能。实验结果表明:该算法降低了对噪声的敏感程度,具有较高的效率和准确率,较强的稳定性。
- 李莲罗可周博翔
- 关键词：聚类人工蜂群算法粒计算
- 基于变异精密搜索的蜂群聚类算法被引量：9
- 2014年
- 针对K-means聚类算法过度依赖初始聚类中心、局部收敛、稳定性差等问题,提出一种基于变异精密搜索的蜂群聚类算法.该算法利用密度和距离初始化蜂群,并根据引领蜂的适应度和密度求解跟随蜂的选择概率P;然后通过变异精密搜索法产生的新解来更新侦查蜂,以避免陷入局部最优;最后结合蜂群与粗糙集来优化K-means.实验结果表明,该算法不仅能有效抑制局部收敛、减少对初始聚类中心的依赖,而且准确率和稳定性均有较大的提高.
- 罗可李莲周博翔
- 关键词：聚类粗糙集人工蜂群变异算子
- 基于粒计算的粗糙集聚类算法被引量：9
- 2013年
- 针对传统K-means聚类算法初始聚类中心随机选取、不能处理边界对象、效率低、聚类精度低等问题,提出了一种新的K-means聚类算法。算法引入粒计算理论,并依据密度和最大最小距离法选择初始聚类中心,避免初始聚类中心在同一个类中,结合粗糙集,通过动态调整上近似集和边界集的权重因子,以解决边界数据的聚类问题;最后采用类间距和类内距均衡化准则函数作为算法终止判断条件,来得到更好的聚类效果。实验结果表明:该算法具有较高的准确率,迭代次数较少,并降低了对噪声的敏感程度。
- 李莲罗可周博翔
- 关键词：聚类粗糙集粒计算K-均值
- 改进随机森林及其在人体姿态识别中的应用被引量：13
- 2015年
- 针对随机森林算法静态性、容易陷入局部最优等问题,提出了一种蜜蜂交配优化的随机森林算法,并将该算法应用于基于加速度传感器的人体姿态识别。设计了一套以三轴加速度传感器MMA7260与无线通信模块CC2430相结合的数据采集系统,采集了五种日常行为和一种异常行为;从加速度值中提取了近斜率、前后差、均值、均方根和信号幅值面积5类特征矢量;采用改进的随机森林算法训练行为模型和进行分类识别。实验结果表明:该算法能有效地识别六种行为,具有较高的分类预测准确率和行为识别率,且具有较强的稳定性、鲁棒性、全局寻优和抗噪声能力。
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- 关键词：传感网加速度传感器
- 一种蜜蜂交配优化聚类算法被引量：6
- 2014年
- K-means算法因简单、高速等特点而被广泛应用,但该算法仍然存在依赖于初始聚类中心、易陷入局部最优等缺陷.为此,提出了一种蜜蜂交配优化聚类算法.该算法利用密度和距离初始化蜂群,并将局部搜索能力较强的粗糙集聚类算法作为工蜂的一种编码,以增强算法的局部搜索能力,最后在迭代过程中不断引入随机种群,增加种群的多样性,提高算法的全局寻优能力.实验结果表明,该算法不仅能有效抑制早熟收敛,而且具有较强的稳定性,较好的聚类效果.
- 罗可李莲周博翔
- 关键词：聚类粗糙集K-MEANS
