• 四川郎酒股份有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度环保奖 2019-05-13
  • 银保监会新规剑指大企业多头融资和过度融资 2019-05-12
  • 韩国再提4国联合申办世界杯 中国网友无视:我们自己来 2019-05-11
  • 中国人为什么一定要买房? 2019-05-11
  • 十九大精神进校园:风正扬帆当有为 勇做时代弄潮儿 2019-05-10
  • 粽叶飘香幸福邻里——廊坊市举办“我们的节日·端午”主题活动 2019-05-09
  • 太原设禁鸣路段 设备在测试中 2019-05-09
  • 拜耳医药保健有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度企业奖 2019-05-08
  • “港独”没出路!“梁天琦们”该醒醒了 2019-05-07
  • 陈卫平:中国文化内涵包含三方面 文化复兴表现在其中 2019-05-06
  • 人民日报客户端辟谣:“合成军装照”产品请放心使用 2019-05-05
  • 【十九大·理论新视野】为什么要“建设现代化经济体系”?   2019-05-04
  • 聚焦2017年乌鲁木齐市老城区改造提升工程 2019-05-04
  • 【专家谈】上合组织——构建区域命运共同体的有力实践者 2019-05-03
  • 【华商侃车NO.192】 亲!楼市火爆,别忘了买车位啊! 2019-05-03
    • / 14
    • 下载费用:20 金币  

    重庆时时彩赢钱绝招: 基于蚁群聚类和遗传算法的新型码本设计方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201310256145.3

    申请日:

    2013.06.25

    公开号:

    CN103310275A

    公开日:

    2013.09.18

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06N 3/12申请日:20130625|||公开
    IPC分类号: G06N3/12 主分类号: G06N3/12
    申请人: 北京航空航天大学
    发明人: 修春娣; 苏兆安; 刘建伟
    地址: 100191 北京市海淀区学院路37号
    优先权:
    专利代理机构: 北京慧泉知识产权代理有限公司 11232 代理人: 王顺荣;唐爱华
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201310256145.3

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2016.03.16|||2013.10.23|||2013.09.18

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    一种基于蚁群聚类和遗传算法的新型码本设计方法,其步骤如下:步骤一:利用不同数目的蚂蚁将训练数据随机地分布在不同尺寸的二维空间上,采取LF算法进行初始聚类的生成;步骤二:初始聚类依照码本尺寸进行的聚类簇的修正,保证聚类的数目与初始设定的码本尺寸是相同的;步骤三:在初始种群成功获得的前提下,依照遗传算法的基本流程,进行个体选择、交叉和突变操作,直到迭代停止得到满足要求的最优个体。本发明不仅克服了LBG算法中初始选择与最终设计的结果相关性较强的缺点,同时避免了类似LBG算法陷入局部最优的劣势。它适用于大数量处理、语音通信、模式识别、IP电话等领域。

    权利要求书

    权利要求书
    1.   一种基于蚁群聚类和遗传算法的新型码本设计方法,其特征在于:该方法的步骤如下:
    步骤一:利用不同数目的蚂蚁将训练数据随机地分布在不同尺寸的二维空间上,采取LF算法进行初始聚类的生成;
    步骤二:初始聚类依照码本尺寸进行的聚类簇的修正,保证聚类的数目与初始设定的码本尺寸是相同的;
    步骤三:在初始种群成功获得的前提下,依照遗传算法的基本流程,进行个体选择、交叉和突变操作,直到迭代停止得到满足要求的最优个体。

    2.   根据权利要求1所述的一种基于蚁群聚类和遗传算法的新型码本设计方法,其特征在于:在步骤一中用到的采取LF算法进行初始聚类的生成,聚类过程中用到的参数主要包括蚂蚁数目m,二维空间尺寸Z,聚类半径s,相异度常数α,及常数值k1,k2,搬运概率Pp放下概率Pd;
    在步骤一中采取LF算法进行初始聚类的生成的基本步骤如下:
    (1)设定初始的蚂蚁数目为m,步长为ma,二维空间尺寸初始为Z,步长为za,在当前蚂蚁数目和二维空间下将训练序列的数据随机地分配到二维空间上,所有蚂蚁均设置成空载状态,此时对于训练序列中的任一元素Oi,其位置XiYi均是随机地处于Z*Z空间内;
    (2)对于每一只蚂蚁,在聚类空间上随机地选取一个位置,如果当前蚂蚁处于空载状态且当前位置上有数据存在,计算当前数据元素与以当前位置为中心的聚类半径内所有数据元素的相似度,随机生成一个(0,1)范围内的数值,如果随机数大于搬运概率则蚂蚁搬运该数据,当前位置上数据清空;
    (3)如果当前位置上没有数据且蚂蚁处于搬运状态,运用步骤(2)中计算得到的相似度计算当前蚂蚁对于当前数据的放下概率,计算完成后进行判断:随机生成一个(0,1)范围内的数值,如果随机数超过放下概率则蚂蚁放下数据,蚂蚁设置成空载状态;
    (4)蚂蚁的位置进行随机地定长移动,即X或者是Y坐标加减步长,重复移动操作直到当前移动到的位置没有被其他的蚂蚁占据;
    (5)重复步骤(2)?(4)直到对设定数目的蚂蚁均完成操作,完成操作之后得到对于原始数据的聚类结果,此时得到的聚类数目可能与设定达到的码本尺寸是不一样的;
    (6)依照步骤(1)中设定的蚂蚁数目步长ma与二维空间步长za更改初始参数,重复步骤(2)?(5)。

    3.   根据权利要求1所述的一种基于蚁群聚类和遗传算法的新型码本设计方法,其特征在于:在步骤二中进行的初始聚类依照码本尺寸进行的聚类簇的修正,以保证聚类簇的数目与码本尺寸是一致的;
    在步骤二中进行的初始聚类依照码本尺寸进行的聚类簇的修正的基本步骤如下:
    (1)初始参数设定:码本尺寸M,图2中得到的聚类数目K;
    (2)如果M<K,将得到的聚类数据按照每个聚类簇内训练序列矢量的数目进行降序排列,然后将最大聚类簇与最小聚类簇进行合并,取代原先的最大聚类簇,重复合并操作直到聚类数目与初始设定的码本尺寸相同,即M=K;
    (3)如果M>K,将得到的聚类数据按照每个聚类簇内训练序列矢量的数目进行降序排列,然后将最大聚类簇内的数据依照到这个聚类簇形心距离的大小一分为二,生成两个新的聚类簇,重复拆分操作直到聚类数目与初始设定的码本尺寸相同,即M=K;
    (4)对于当前得到的M个聚类簇进行形心计算,将形心当作初始码本中的码矢。

    4.   根据权利要求1所述的一种基于蚁群聚类和遗传算法的新型码本设计方法,其特征在于:在步骤三中用到的遗传算法的基本流程,采用遗传算法将之前得到的初始种群进行选择、交叉和基因突变操作的步骤,其中用到的参数包括种群大小Npop_size、突变概率Pm、交叉概率Pc和迭代停止门限ε;
    其中,步骤三中采用的遗传算法的基本流程,其具体的步骤如下:
    (1)对于所有的个体计算各自的适应度值,然后将个体按照适应度进行降序排列,判断最优个体的适应度是否大于迭代停止门限,如果大于迭代停止门限则迭代工作完成,进入步骤(4),反之进入步骤(2);
    (2)依照交叉概率Pc选择已排序的个体序列中前Pc*Npop_size个个体直接进入下一代,然后进行下一代剩余个体的生成工作:对已排序的个体序列,按照从前面开始第一个与倒数第一个配对、前面第二个与倒数第二个配对的原则,将配对的两个个体当作父代,然后采取单点交叉操作生成新的两个个体,放置到下一代中当作子代,重复交叉操作直到总个体数目满足种群大??;
    (3)依照基因突变概率Pm选取Pm*Npop_size个个体进行突变操作,操作过程为:对于每个个体生成一个(0,1)范围内的随机数,如果随机数大于Pm则当前个体进入突变操作,对于当前个体的染色体上的基因采取小范围内的突变,突变数值是个体的适应度的函数;如果随机小于Pm则当前个体保存,不进入突变操作,对于所有个体均完成选择和突变操作,进入步骤(1);
    (4)输出适应度最大的个体作为最终码本设计的结果。