【摘 要】
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本文研究将现代智能优化方法中的禁忌搜索方法引入到聚类分析中米。通过对已搜索的局部最优解做出标记，可以在进一步的迭代搜索中尽量避开这些已处理过的解；通过定义某种转移概率，使搜索过程具备一定的接受次优解的能力，使搜索过程有机会跳出局部极小并消除预成熟现象。从在线手写体文字识别系统数据驱动设计中的应用试验可以看出，本文中提出的基于禁忌搜索的聚类算法具有很高的性能和很好的通用性。
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 150001 皮埃尔与玛丽 居里大学计算机系 75015 法国
【出 处】
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中国人工智能学会第10届全国学术年会
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本文研究将现代智能优化方法中的禁忌搜索方法引入到聚类分析中米。通过对已搜索的局部最优解做出标记，可以在进一步的迭代搜索中尽量避开这些已处理过的解；通过定义某种转移概率，使搜索过程具备一定的接受次优解的能力，使搜索过程有机会跳出局部极小并消除预成熟现象。从在线手写体文字识别系统数据驱动设计中的应用试验可以看出，本文中提出的基于禁忌搜索的聚类算法具有很高的性能和很好的通用性。
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