论文研究-自适应蝙蝠算法优化的模糊聚类及其应用.pdf
随着信息网络技术的飞速发展，如何对规模庞大的网络数据准确高效聚类并合理应用显得尤为重要。虽然模糊C均值聚类算法（FCM）已具有良好的聚类效果，但其对初始化敏感，在处理高维大规模网络数据时易陷入局部极值问题还未被完全克服。为了解决这两个问题，提出一种分布熵和平均位距改进的自适应蝙蝠算法，利用该算法对模糊C均值的参数进行优化。在此之上，将自适应蝙蝠算法优化的模糊聚类应用于异常检测领域，提出了一种自适应蝙蝠算法优化的模糊聚类异常检测算法。理论分析和仿真实验表明，与前沿的粒子群优化FCM异常检测算法和FCM异常检测算法相比，该算法具有更好的聚类效果和检测性能。
文件下载
评论信息
其他资源
- autolayout.jar免费下载
- arnold变换源代码
- 大地电磁一维正演程序
- 简易电阻电容电感测试仪程序
- VS2012+MFC入门经典+利用MFC编写绘图器
- 最新全国高校数据库信息（包含2854所高校）+全国地区数据表
- 液压设计手册软件版1.0破解补丁
- 阿尔派-W900C-中文说明书-最低2分要免费也可以
- SaDE差分进化算法的程序
- idea-multimarkdown markdown Navigator
- 游戏：Игра：шары，игла，ветер-源码
- Layer子域名挖掘机4.2纪念版.zip
- 09-19年历年真题讲解.zip
- 苹果手机计算器
- 《Android移动开发基础案例教程》-教学设计
- 苹果电脑Win7风扇转速控制
- PHP实现的简单的社交网站
- 打折机票比价搜索引擎
- jqweui的picker插件动态加载数据
- labview高级程序设计实例.
- 天地图POI数据分类编码表
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明