【摘 要】
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随着信息网络技术的飞速发展,如何对规模庞大的网络数据准确高效聚类并合理应用显得尤为重要。虽然模糊C均值聚类算法(FCM)已具有良好的聚类效果,但其对初始化敏感,在处理高
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,南京邮电大学自动化学院,九江学院信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61702280);江苏省自然科学基金(No.BK20170900);江苏省高等学校自然科学基金(No.17KJB520025)
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随着信息网络技术的飞速发展,如何对规模庞大的网络数据准确高效聚类并合理应用显得尤为重要。虽然模糊C均值聚类算法(FCM)已具有良好的聚类效果,但其对初始化敏感,在处理高维大规模网络数据时易陷入局部极值问题还未被完全克服。为了解决这两个问题,提出一种分布熵和平均位距改进的自适应蝙蝠算法,利用该算法对模糊C均值的参数进行优化。在此之上,将自适应蝙蝠算法优化的模糊聚类应用于异常检测领域,提出了一种自适应蝙蝠算法优化的模糊聚类异常检测算法。理论分析和仿真实验表明,与前沿的粒子群优化FCM异常检测算法和FCM异常检测算法相比,该算法具有更好的聚类效果和检测性能。
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