简介：分形理论及其应用在近20年里得到了突飞猛进的发展,但使用中的缺陷也日趋引起人们更多关注。尤其其算法中的繁杂的计算过程、盒子分割的无目的性和不能体现分形几何的特性使得在应用中的几何形状问题、分辨率问题和填充率问题日趋明显。为此,本研究有针对性地提出了实分形、虚分形和分辨率及填充率计算方法,并结合上述概念改进了盒维数计算公式,通过对比与分析发现该法不但计算结果精确还体现了形状、机遇和维数三要素。
简介：基于化学识别的蚁群聚类算法无需给定聚类数目就能自动实现数据集的聚集,但大量采用随机策略使得蚂蚁达到平衡的运行时间长,效率不高。为此提出了一种用K-means算法做初次聚类、蚁群聚类算法再次聚类的新算法,结果表明该算法具有较高的正确率。最后将该算法应用于系统应用协同中,得到了较好的分析结果。
复杂系统的分形算法改进探讨
基于K-means算法的改进蚁群聚类算法及其应用
