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针对模糊C-均值（FCM）聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点，提出了一种基于模拟退火粒子群优化的模糊聚类算法。该算法利用粒子群强大的全局寻优能力和模拟退火算法跳出局部极值的能力，克服了模糊C-均值聚类算法的不足。实验表明，该算法有很好的全局收敛性，能够较快地收敛到最优解。
基于模拟退火粒子群算法的FCM聚类方法
【摘 要】
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针对模糊C-均值（FCM）聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点，提出了一种基于模拟退火粒子群优化的模糊聚类算法。该算法利用粒子群强大的全局寻优能力和模拟退火算法跳
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东师范大学管理与经济学院,滨州学院计算机科学技术系
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2008年30期
【基金项目】
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山东省自然科学基金重大项目（the Grand Natural Science Foundation or Shandong Province of China under Grant No.Z2004G02）,山东省教育厅计划项目（the Scientific and Technology Project of Shandong Education B No.J05G01 ）,“泰山学者”建设工
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