基于计算智能算法的聚类技术研究

聚类分析具有重要的应用价值，是数据挖掘中活跃的研究领域。为开展聚类新技术的研究，本项目提出基于计算智能算法的聚类技术。主要采用的计算智能算法包括：多种群协同进化算法、多种群微粒群优化算法和流形学习；聚类主要针对空间数据和具有流行结构的数据集，主要采用划分聚类技术，建立基于各种计算智能算法的聚类方法，并将流行学习技术结合到聚类中，研究流形上的聚类，给出聚类的抽象拓扑描述，解决几何上相距为近但不属于同一类点的聚类问题，使得聚类体现先验知识。理论分析算法的效率，并通过仿真试验检验算法的效率。最后，研究它们在数据挖掘、创新概念设计评价等方面的应用，同时对算法的性能进行评价。