论文研究集值映射下的覆盖粗糙集模型.pdf

为了克服模糊C-均值（FCM）聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点，提出了一种基于改进量子蚁群的模糊聚类算法。将量子计算原理和蚁群算法相结合来改进FCM算法。初期采用量子遗传算法生成信息素分布，后期利用蚁群算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免聚类陷入局部最优解。实验证明该算法保证了种群的多样性，有较好的全局收敛性，克服了模糊C-均值聚类算法的不足，能有效解决未成熟收敛的问题，使聚类问题最终快速、有效地收敛到全局最优解。