典型文献
基于改进MPA优化的高斯混合模型算法
文献摘要：
针对高斯混合模型算法(GMM)对初始参数敏感、易陷入局部最优的问题,提出一种基于改进海洋捕食者算法优化的GMM算法(MMPA-GMM).首先基于混沌序列和伪对立学习策略初始化种群,引入非线性收敛因子平衡MPA算法的全局与局部搜索,同时提出融入社会等级制度的位置更新策略;然后从搜索能力和收敛速度对改进的MPA进行分析;最后以S_Dbw指标作为算法的适应度函数,利用改进的MPA优化GMM算法的初始参数.实验结果表明,改进的MPA在4种测试函数上表现良好,并且MMPA-GMM算法对4个数据集的聚类效果均有改善,有效避免了GMM算法陷入局部最优的问题.
文献关键词：
高斯混合模型;海洋捕食者算法;位置更新;聚类
中图分类号：
作者姓名：
张长有;张文宇;袁永斌;叶贇瑞
作者机构：
西安邮电大学现代邮政学院,陕西西安 710061;西安邮电大学经济与管理学院,陕西西安 710061;中国航天系统科学与工程研究院,北京 100854
文献出处：
引用格式：
[1]张长有;张文宇;袁永斌;叶贇瑞-.基于改进MPA优化的高斯混合模型算法)[J].科技管理研究,2022(23):199-208
A类：
MMPA,Dbw
B类：
高斯混合模型,模型算法,GMM,局部最优,海洋捕食者算法,算法优化,混沌序列,对立学习,学习策略,策略初始化,非线性收敛因子,局部搜索,社会等级,等级制度,位置更新,更新策略,搜索能力,收敛速度,适应度函数,测试函数
AB值：
0.260258
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