【摘要】 本发明提供一种基于模糊演化算法的文本聚类方法，其包括在空间中对每个聚类的解决方案以染色体的形式进行编码，其中每条染色体均由不同基因位上的基因组成；随机建立前述染色体的初始种群，并对所述初始种群中的染色体进行选择、交叉和变异的模糊演化计算产生优化的新的种群。。 【专利类型】发明申请 【申请人】无锡科利德斯科技有限公司 【申请人类型】企业 【申请人地址】214125 江苏省无锡市滨湖区锦溪路100号 【申请人地区】中国 【申请人城市】无锡市 【申请人区县】滨湖区 【申请号】CN201010144226.0 【申请日】2010-04-12 【申请年份】2010 【公开公告号】CN102214181A 【公开公告日】2011-10-12 【公开公告年份】2011 【IPC分类号】G06F17/30; G06N3/12 【发明人】宋威; 梁久祯 【主权项内容】一种基于模糊演化计算的文本聚类方法，其特征在于，其包括：A、在空间中对每个聚类的解决方案以染色体的形式进行编码，其中每条染色体由位于不同基因位的基因组成；B、随机建立前述染色体的初始种群并计算种群中每一染色体的适应度；C、对上述种群进行模糊演化计算，包括：C1、利用期望值模型选择初始种群中适应度高的染色体后，将适应度高的染色体复制到后续种群中；C2、计算初始种群中每条染色的交叉概率并通过随机数字生成器来确定每条染色体是否为需要交叉的染色体，之后将需要交叉的每两条染色体的相同基因位进行单点或多点交叉以形成新的染色体，并放入所述后续种群中；C3、计算初始种群中每条染色体的变异概率并通过随机数字生成器来确定每条染色体是否为需要变异的染色体，之后将需要变异的染色体进行基因变异以产生新的染色体个体，并将新的染色体放入所述后续种群中；和C4、计算上述步骤演化的后续种群的最佳染色体的适应度；和D、根据后续种群的最佳染色体的适应度来判断是否演化过程结束，若演化过程结束，完成文本聚类，否则用后续种群作为初始种群并计算每条新产生染色体的适应度后返回步骤C继续迭代。 【当前权利人】无锡科利德斯科技有限公司 【当前专利权人地址】江苏省无锡市滨湖区锦溪路100号 【专利权人类型】有限责任公司 【被引证次数】3 【被他引次数】3.0 【家族被引证次数】3

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