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摘 要:本发明公开了一种基于量子蚁狮与k均值的聚类方法,包括如下步骤:S211、输入簇的数目k和数据集D;S212、将量子蚁狮算法输出的精英作为初始的簇中心;S213、将数据集中的其余对象分配到最相似的簇,最相似的簇的簇中心距对象距离最近;S214、将每个簇中的对象均值作为新的簇中心;S215、检测本轮形成的簇与前一轮形成的簇是否相同;S216、若检测结果为是,则输出k个簇的集合,若检测结果为否,则执行步骤S213。将量子机制与蚁狮优化算法相结合,并与k均值算法混合应用于聚类分析和入侵检测,有利于充分发挥各自算法的优势,进一步提高优化效率并提供更好的结果。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201911096762.5 | 专利名称: | 基于量子蚁狮与k均值的聚类方法及入侵检测方法 |
申请日: | 2019-11-11 | 申请/专利权人 | 安徽师范大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 安徽省芜湖市弋江区花津南路安徽师范大学 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 检测搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2022/08/02 | 授权 | |
2020/03/24 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/62 专利申请号: 201911096762.5 申请日: 2019.11.11 |
2020/02/28 | 公开 |