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本文研究了基于自适应遗传算法进行聚类分析的基本原理和实现方法，自适应遗传算法不同于一般遗传算法之处是其交叉互换率与突变率这两个参数随患 的适应度值而变化，极大地增强了算法的性能。实验结果表明，遗传算法应用于聚类分析能够搜索到更为精确的在中心值，在模式识别，数据压缩等领域有关广泛的应用前景。
一种基于自适应遗传算法的聚类分析方法
【摘 要】
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本文研究了基于自适应遗传算法进行聚类分析的基本原理和实现方法，自适应遗传算法不同于一般遗传算法之处是其交叉互换率与突变率这两个参数随患 的适应度值而变化，极大地增强
【机 构】
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长春邮电学院,吉林工业大学
【出 处】
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系统工程与电子技术
【发表日期】
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1997年9期
【基金项目】
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邮电部科学研究资金,邮电部中青年教师科学基金
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