基于量子粒子群优化的自动聚类算法研究

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1、创新性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。本人签名：日期j卫㈨关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的

2、知识产权单位属西安电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文(与学位论文相关)工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。(保密的论文在解密后遵守此规定)本人授权西安电子科技大学图书馆保存学位论文，本学位论文属于垒五(保密级别)，在年解密后适用本授权书，并同意将论文在互联网上发布。本人签名：旌重鸯日期幽i：；：堕导师签名：豸面汪日期幽z三!!：毛!、摘要现如今，科技领域多学科交叉，学科

3、问交互渗透已然成为众多学科的所共同具有的特征。由信息科学与生命科学共同结合而成的智能计算即是这类新的交叉学科。在已存在的智能计算领域中的所有群体智能算法，都是起源于科学家模拟、分析自然界中生物群体行为的群智能算法(SwarmIntelligenceAlgorithm)。该类算法在近几年中成为研究的热点，其中作为群体智能算法的典型代表，粒子群算法(ParticleSwarmOptimization，PSO)，由于其具有易于实现、高效等特点受到人们的重视，而孙军等人提出的量子粒子群算法(Quantum．BehavedPart

4、icleSwarmOptimization，QPSO)，不但具有传统粒子群算法的优点，更克服了其非全局收敛的缺点。聚类(Clustering)这一概念，一直存在于人们生活之中，聚类方法也为解决实际问题而服务。多年来，聚类已成为数据挖掘领域的一个重点。然而，随着社会的发展，实际问题越来越复杂，以往那种需要预先确定类别数的算法已不能满足现代复杂的实际问题。而实现数据的自动聚类近年来引起学术界的广泛关注，成为当今科研的热点。核(Kernel)方法亦是模式识别方向的一种方法。当前核方法已在诸多方面如支持矢量积、高斯过程等方面获得

5、应用，而其由低维向高维转变问题的特点决定了核方法在数据聚类领域能够使得原来的那些聚类方法性能有所提高。本论文综合上述三个方面，提出了基于量子粒子群算法的自动核聚类方法。不但能够很好地解决球形数据自动聚类问题，而且能够实现非球形数据的自动聚类。本文主要工作如下：11提出了基于QPSO算法的自动聚类算法。该方法充分利用了QPSO算法的全局收敛性，能克服早收敛的特点，从而精确找寻到待分类数据集的准确分类个数。2)针对上一算法无法对非簇状数据进行处理的问题加以改进，加入核的思想。在保证对簇状数据集分类准确度不变的情况下，实现对非

6、簇状数据集的分割。31利用引入权重的量子粒子群算法(WQPSO算法)在原算法的基础h做进行进一步的改进。通过引入带权重值，使得算法更贴近实际应用，并使用UCI数据对有权重和无权中的两种自动聚类算法做了对比实验。本文得到如下基金资助：国家自然科学基金：61272279和61001202；中国博士后科学基金特别资助：200801426；中国博士后科学基金：20080431228以及中央高校基本科研业务费专项资金资助：JYl0000902040。关键词：自动聚类群体智能量子理论核方法量子粒子群算法AbstractToday,t

7、echnologyisdevelopingrapidly,andmultidisciplinaryfieldofscienceandtechnologyhasbecomeacommonfeatureofmanydisciplinesoftheinterdisciplinaryinteractionpenetration．Thecombinationofintelligentcomputinginformationscienceandlifescienceisakindofnewinterdisciplinary．Alls

8、wam]intelligencealgorithmsalreadyexistsinthefieldofintelligentcomputing，areoriginatedinthescientistsimulation．What’Smore，analysisofthebehaviorofgroupsoforganis