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【摘 要】
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针对模糊C-均值FCM(Fuzzy C-Means)聚类算法易陷入局部最优解,对初始值敏感的缺点。提出基于混沌和动态变异蛙跳SFLA(shuffled frog leaping algorithm)的FCM算法。该算法先用混沌的Tent序列初始化青蛙群体以增强群体的多样性,提高初始解的质量;并根据青蛙的适应度方差值选择相应的变异概率。再将改进后的蛙跳算法优化FCM算法,最后求取全局最优。人工数据及
【机 构】
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兰州文理学院电子信息工程学院
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2014年02期
【基金项目】
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甘肃省自然科学基金项目（1112RJZA028）,甘肃联合大学科研能力提升计划一般项目（2012YBTS04）.
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