فایل ورد کامل خوشه بندی پویا با استفاده از الگوریتم باینری کلونی زنبور عسل بهبود یافته

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل خوشه بندی پویا با استفاده از الگوریتم باینری کلونی زنبور عسل بهبود یافته،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۳۰ صفحه

۶ جمع بندی
هدف اصلی این مقاله بهبود مکانیزم نوین تولید راه حل های الگوریتم IDisABC برای خوشه بندی های پویا میباشد. این هدف با در نظر گرفتن تمام جنبه های شباهت از طریق عناصر ژنتیکی به صورتی موثر، انجام میشود. به صورت دقیق، یک راه حل بر اساس هر مورد شباهت ایجاد میشود و سپس روش های کراس اور و تبادل انجام میشود. تحلیل عملکرد الگوریتم ارائه شده( IDisABC) بر روی مسئله های خوشه بندی پویا با استفاده از رایج ترین محک تصاویر و مجموعه داده ها انجام شده و با دیگر الگوریتم های تکاملی از جمله ی DisABC، DCPSO و GA و الگوریتم های کلاسیک شامل K-میانگین و C-میانگین فازی بررسی شده است. نتایج به دست آمده به وضوح نشان میدهد که روش پیشنهاد شده از نظر تعداد بهینه خوشه ها و مقادیر بدست امده با کیفیت به صورت همزمان، در سطح بسیار خوبی قرار دارد. باید همچنین در نظر داشت که مقادیر CCP به صورت خلاصه نشان داده شده است تا کیفیت الگوریتم در خوشه بندی داده ، مقادیر شاخص VI و تعداد خوشه های به دست آمده نشان داده شود. علاوه بر این، شاخص VI که اولین بار برای خوشه بندی تصاویر به عنوان یک تابع هدف ارائه شده بود،تا جایی که میدانیم اکنون برای اولین بار برای خوشه بندی داده ها مورد استفاده قرار گرفته است. برنامه ی ما این است تا از این الگوریتم در مسئله های سخت استفاده کنیم و یک مقایسه ی جامع و مطالعه ای کامل بر روی مدل های باینری انجام دهیم.

عنوان انگلیسی:Dynamic clustering with improved binary artificial bee colony algorithm~~en~~

۶ Conclusion

The main goal is to improve new solution generation mechanism of the DisABC algorithm for dynamic clustering. This goal is achieved by considering all similarity cases through genetic components in an efficient way. In detailed, a solution is generated according to each similarity case and then crossover and swap are applied among them. The performance analysis of the proposed algorithm (IDisABC) is performed on dynamic clustering problem within the most widely used benchmark image and data sets by comparing it with the evolutionary algorithms, including DisABC, DCPSO and GA and the classical algorithms, including K-means and FuzzyC-means. The obtainedresults clearly show thattheproposed approach can satisfies both optimal number of clusters and wellobtained quality values simultaneously. It should be also notified that the CCP values are also presented to briefly show the quality of the algorithms in data clustering in addition to the values of VI index and obtained number of clusters. Moreover, the VI index which was first proposed for image clustering as an objective function is first time to be used in data clustering, to our knowledge. It is planned to apply the IDisABC algorithm to the different problems and to put forward a comprehensive comparative study on binary models.

$$en!!