%0 Journal Article
%T 一种改进二进制编码量子行为粒子群优化聚类算法
%A 陈伟
%A 傅毅
%A 孙俊
%A 须文波
%J 控制与决策
%P 1463-1468
%D 2011
%X 为了改善二进制量子行为粒子群优化(BQPSO)算法的收敛性能,提出了一种基于完全学习策略的改进BQPSO优化(CLBQPSO)算法,并由此设计了一种新的数据聚类方法.该算法在4个测试数据集上与其他一些聚类算法进行了聚类实验比较,实验结果表明,基于CLBQPSO的聚类算法不仅收敛速度快,而且有较好的全局收敛性,收敛精度优于其他聚类算法,聚类效果更好.
%K 量子行为粒子群优化
%K 二进制编码
%K 完全学习策略
%K 聚类
%U http://www.kzyjc.net:8080/CN/abstract/abstract10613.shtml