تطبیق پارامترهای خوشه بندی مورچه ای به کمک CLA-PSO
- سال انتشار: 1386
- محل انتشار: اولین کنفرانس داده کاوی ایران
- کد COI اختصاصی: IDMC01_086
- زبان مقاله: فارسی
- تعداد مشاهده: 1786
نویسندگان
دانشجوی هوش مصنوعی و رباتیک، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، دانشکده مهندسی
استاد تمام، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، دانشکده مهندسی کامپیوتر و فن آو
چکیده
خوشه بندی مورچه ای روشی الهام گرفته از طبیعت می باشد دارای ویژگی های جالبی می باشد که باعث توجه محققان با این روش در سالهای اخیر شده است . این روش دارای پارامترهای متعددی از جمله پارامترهای مربوط به برداشتن، گذاشتن داده ها و شعاع دید می باشد که تاثیر زیادی در عملکرد و همگرایی الگوریتم دارند و معمولا به صورت آزمایش و خطا تعیین می گردند . در این مقاله روشی مبتنی بر CLA-PSO که یک مدل گسسته ی PSO می باشد برای تطبیق اتوماتیک پارامترهای خوشه بندی مورچه ای پیشنهاد می گردد . به منظور بررسی کارایی روش پیشنهادی، این روش با تنها روش موجود تطبیق پارامترها که بر اساس الگوریتمهای ژنتیکی می باشد مقایسه گردیده است . نتایج آزمایشهای انجام گرفته حاکی از کارایی بالای روش پیشنهادی در مقایسه با روش مبتنی بر الگوریتم ژنتیکی و روش خوشه بندی k-means می باشدکلیدواژه ها
خوشه بندی مورچه ای، اتوماتاهای یادگیر، CLA-PSO ، تطبیق پارامترمقالات مرتبط جدید
- بررسی اجمالی اینترنت اشیاء و مشکلات امنیتی آن
- نقش فرماندهی و کنترل و سامانه های آن در نبرد های آینده
- نقش فناوری های بدون سرنشین در عملیات جنگ نوین
- نقش زیرساخت های نظامی سایبری در کنترل میدان جنگ (اقدامات الکترومغناطیسی سایبری)
- طراحی و شبیه سازی دروازه منطقی تمام نوری AND مبتنی بر بلور فوتونی با ابعاد کم و مناسب برای مدارهای مجتمع نوری
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.