基于群体协同智能聚类的期刊分类大数据自动存储方法

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【获取途径】超星期刊网
【作者】张丽萍
【刊名】北京科技大学学报(社会科学版)
【作者单位】太原师范学院学报编辑部
【年份】2019
【卷号】第2期
【页码】67-72
【ISSN】1008-2689
【关键词】群体协同智能聚类期刊分类大数据存储
【摘要】求解期刊分类大数据自动存储问题时,传统方法在分解的过程中无法保证准确性与合理性,对解的合并策略选择不合理,导致寻优过程中出现一定的偏差,造成期刊分类存储效率大大降低。为此,需要提出一种新的基于群体协同智能聚类的期刊分类大数据自动存储方法。确定径向基神经网络的初始结构,通过样本分布计算径基宽度获取隐节点群,将其当成初始集合。将分类存储精度最高、F-measure最大、期刊特征相似性最高作为目标函数,将其加权和作为适应函数。在求解过程中,各子群内部通过模拟退火法将分布估计算法和遗传算法结合在一起,产...
【文献类型】期刊