基于粒子群聚类的防火树种分类

• 作 者: 胡欣欣 王李进
• 机 构: 福建农林大学计算机与信息学院
• 出 处: 北华大学学报(自然科学版)
• 发表日期: 2011年2期
• 关键词: 粒子群 K-均值 聚类分析 防火树种 particle swarm optimization k-means clustering analysis firep

以福建省37种针阔树种的10个防火性能指标为数据来源,运用粒子群聚类算法将树种分成6类.结果表明：分类达到了较理想的效果,总体符合生产实际情况.与蚁群聚类算法比较,粒子群聚类算法应用于防火树种分析能够获取较优的适应值聚类、较大的类间距离和较小的类内距离.粒子群聚类算法便于应用,可为林业科学中相关研究提供一种新手段.