【摘 要】
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为了克服模糊C-均值聚类（FCM）算法依赖初值的缺点,引入人工鱼群算法（AFS）建立一种新的聚类算法,应用于洪水分类研究。该算法将聚类中心看作食物源,通过样本抽样产生初始鱼群,利用
【机 构】
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中山大学水资源与环境研究中心,广东省近岸海洋工程重点实验室,广东省水利厅
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为了克服模糊C-均值聚类（FCM）算法依赖初值的缺点,引入人工鱼群算法（AFS）建立一种新的聚类算法,应用于洪水分类研究。该算法将聚类中心看作食物源,通过样本抽样产生初始鱼群,利用人工鱼群算法能全局寻优和快速收敛的特点,得到一个较优的初始聚类结果,再使用FCM算法进行局部搜索,以避免因初值选取不当,而有可能陷入局部最小的缺陷。该方法应用于对西江流域洪水资料的分析结果表明,新算法具有比FCM算法更好的性能表现,使得到的分类结果更加准确合理。
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