自动化系统数据挖掘问题的模拟退火解法

被引：3

作者：

高化猛 ^{[1
]}

李智 ^{[2
]}

赵新国 ^{[3
]}

机构：

[1] 装备指挥技术学院研究生院

[2] 装备指挥技术学院国防科技重点实验室

[3] 装备指挥技术学院试验指挥系

来源：

系统仿真学报 | 2007年 / 01期

关键词：

自动化; 数据挖掘; 聚类; 模拟退火; 蒙特卡罗方法;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2007.01.060

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

数据挖掘是近年来发展起来的新技术,指挥自动化的辅助决策过程也越来越依靠数据挖掘求解。通过数据挖掘,可以有效地处理海量数据,为正确决策提供支持。模拟退火是一种性能优越的计算智能算法,广泛应用于求解非线性最优化问题。数据挖掘中的数据聚类与模拟退火在本质特性上存在相似,可以将模拟退火应用于数据挖掘。通过蒙特卡罗方法生成随机数据,进行基于模拟退火的聚类分析。算例表明,新方法能够很好地进行数据聚类,具有较好的适用性。

引用

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