بهینه سازی خوشه بندی داده ها با الگوریتم GAGR
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 981
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ELECOM01_197
تاریخ نمایه سازی: 9 تیر 1393
چکیده مقاله:
در این مقاله یکروش جدید برای خوشه بندی داده ها بر پایه الگوریتم ژنتیکهمراه با بازچینی مجدد ژن های هر کروموزوم در هر مرحله تکرار ارائه می شود.این امر باعث حذف انحطاط در مراکز خوشه ها در هر مرحله می شود در این مقاله یکعملگر ترکیب جدید تعریف شده است که از میزان شباهت بین کروموزوم ها استفاده می کند.احتمال ترکیب و جهش در هر مرحله به صورت وفقی محاسبه می شود تا الگوریتم کمتر دربهینه های محلی گیر کند این الگوریتم به همراه الگوریتم K-mean و دیگر الگوریتم های تکاملی بر روی داده های UCI اعمال شده است و نتایج با همدیگر مقایسه شده است نتایج نشان می دهد الگوریتم ارایه شده کارایی و انعطاف بالاتری دارد.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
آزیتا رمضانی
دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات فارس
شبنم صادقی
دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات فارس
مریم تشویر
دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات فارس
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :