【摘 要】
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将具有全局搜索能力的人工蜂群算法引入到地震属性聚类中,在人工蜂群算法中蜜蜂被分为引领蜂、跟随蜂和侦察蜂三种,引领蜂寻找蜜源,跟随蜂根据引领蜂带回的蜜源信息搜索新蜜
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将具有全局搜索能力的人工蜂群算法引入到地震属性聚类中,在人工蜂群算法中蜜蜂被分为引领蜂、跟随蜂和侦察蜂三种,引领蜂寻找蜜源,跟随蜂根据引领蜂带回的蜜源信息搜索新蜜源,若某个蜜源被引领蜂或跟随蜂丢弃,则侦察蜂随机搜索新蜜源代替被丢弃的蜜源。其中每个蜜源代表优化问题的一个可能解,蜜源的花蜜量对应于解的质量,用适应值表示。最优解的搜索过程包括初始化和蜜源更新两个过程,通过蜂群分工协作,搜索最佳聚类中心,解决常规K均值聚类算法存在的多解性问题。利用国际上通用UCI机器学习数据库中的Iris和Wine数据集对常规K
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