【摘 要】
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针对模糊C-均值（FCM）聚类算法存在容易陷入局部极小值、对初始值和噪声数据敏感的缺点,提出一种基于人工蜂群（ABC）的模糊聚类算法（ABFM）.该算法引入全局寻优能力强的人工蜂群算法来
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃省工业过程先进控制重点实验室
【基金项目】
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甘肃省科技支撑计划项目（090GKCA034）, 甘肃省自然科学基金（0916RJZA017）, 甘肃省工业过程先进控制重点实验室基金（XJK0907）
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针对模糊C-均值（FCM）聚类算法存在容易陷入局部极小值、对初始值和噪声数据敏感的缺点,提出一种基于人工蜂群（ABC）的模糊聚类算法（ABFM）.该算法引入全局寻优能力强的人工蜂群算法来求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,最后求得全局最优解,从而有效克服了FCM算法的缺点.实验结果表明,新算法与FCM聚类算法相比,提高了算法的寻优能力,并且迭代次数更少,收敛速度更快,聚类效果更好.
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