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1、分类号密级编号工学硕士学位论文基于粒子群优化的带障碍约束算法研究硕士研究生王莹指导教师印桂生教授学利一、专业计算机应用技术论文主审人冯晓宁副教授哈尔滨工程大学年月分类号密级编号工学硕士学位论文基于粒子群优化的带障碍约束算法研究硕士研究生王莹指导教师印桂生教授学位级别工学硕士学科、专业计算机应用技术所在单位计算机科学与技术学院论文提交日期年月论文答辩日期年月学位授予单位哈尔滨工程大学ClassifledIndex:U.D.C:ADissertationfortheDegreeofM.EngTheResearchof
2、DBSCANAlgorith肛,五几哈尔滨工程大学学位论文原创,生声明本人郑重声明本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出,并与参考文献相对应。除文中己注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者、签字。孔誉日期么年好月店日哈尔滨工程大学学位论文授权使用声明本人完全了解学校保护知识产权的有关规定,即研究生在校攻读学位
3、期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据库进行检索,可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编木学位论文,可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。本论文旋授予学位后即可口在授予学位个月后口解密后由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。导师签字作者签字,毛苞可君玄'日期年好月心日年刃月
4、日基于粒子群优化的带障碍约束算法研究任石摘丈空间数据挖掘是现代研究领域中一个非常活跃的研究课题,空间数据挖掘已经广泛应用于遥感系统、全球定位系统和地理信息系统,在国民经济和国防建设方面发挥着越来越大的作用。空间聚类分析作为数据挖掘中一项重要的挖掘任务和挖掘方法,能够发现密集和稀疏的空间数据关系,并且在聚类过程中充分考虑了现实障碍物的存在,具有广阔的应用前景和实际价值。算法是一种重要的基于密度的高效聚类方法,适用于任意形状和大小的几何图形的聚类,可以自动确定形成的簇的数目,有效地将簇和环境噪声相分离。具有聚类速度快
5、,能够处理复杂数据对象等优点,然而由于参数选择和参数计算的方法不同,算法的执行结果和执行效果则相差很大。目前,己经有许多学者致力于研究有效的参数选择方法,从而使它能够适应更加实际和复杂的数据挖掘问题中。粒子群优化算法作为一种新颖的群集智能算法,在诞生后的年多时间里,其算法结构和性能改善一直是研究者们关注的热点。粒子群优化算法是基于群集智能理论的关键优化算法,通过群体中粒子间在合作与竞争的过程中产生群体智能,并利用此群体智能指导整个迭代搜索过程。本文首先介绍了聚类和空间聚类的原理,并针对其中基于密度的聚类算法的优缺
6、点进行了深入的分析。然后,根据粒子群优化算法的迭代搜索策略,并借助移动机器人路径规划方法的动态避障思想,提出了一种新的基于粒子群优化算法的障碍约束条件下空间聚类算法一。该算法在算法的基础上引入了障碍模型,对数据进行坐标初始化处理,将聚类对象的空间二维坐标编码简化为一维,然后利用粒子群优化算法进行迭代搜索,从而获得数据对象之间的最短障碍路径和最小障碍距离,最后,根据粒子群优化算法求得的障碍距离,将数据对象按照聚类算法进行空间聚类,并通过进行仿真实验和正确性验证。通过理论分析和实验表明,该算法可以得到高质量的聚类结果
7、,在处理空间约束时更具有合理性和准确性。关键词空间聚类障碍约束障碍距离粒子群优化算法基于粒子群优化的带障碍约束算法研究,九,,外,,,,又,,,,月七,,价,盯,刀,,,叩,,一,,哈尔滨工程大学硕士学位论文,一,基于粒子群优化的带障碍约束算法研究目录第章绪论······················································································································……研究背景与意义··
8、··································································,·······························……带障碍约束的空间聚类国内外研究现状与发展趋势········································……国内外研究现状················
