一种基于人工智能半监督聚类目标下的粒子群算法
基本信息
| 申请号 | CN202011232093.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112308161A | 公开（公告）日 | 2021-02-02 |
| 申请公布号 | CN112308161A | 申请公布日 | 2021-02-02 |
| 分类号 | G06K9/62(2006.01)I;G06N3/00(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 孙艺;王天棋;姜堃;孙学慧;张长波 | 申请（专利权）人 | 汉唐智华（深圳）科技发展有限公司 |
| 代理机构 | 北京冠和权律师事务所 | 代理人 | 朱健 |
| 地址 | 518000广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室（入驻深圳市前海商务秘书有限公司） | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于人工智能半监督聚类目标下的粒子群算法，包括：S1、输入数据集合，随机选取K个元素作为聚类中心；S2、更新聚类中心，计算当前K值的自适应量，与上一次进行对比，保留自适应量较高的K值；S3、重复执行S1‑S2，直至得到最佳的K个聚类中心；S4、根据最佳的K个聚类中心，将粒子进行编码并初始化，获取个体最优和全局最优解；S5、将粒子进行动态聚类，获取粒子新的位置并判断是否需要更新；S6、对粒子其进行免疫扰动和混沌扰动处理；S7、计算当前粒子的个体最优解和全局最优解，与上次进行对比，判断是否更新个体最优解和全局最优解；S8、重复S5‑S7步，如果当前迭代次数达到预设值，退出算法。 |
