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ACO蚁群算法
蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较，数值仿真结果表明，蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。 -
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基于局部信息的模糊C均值聚类算法
FLICM可以克服普通FCM的缺点，同时提高了聚类的性能。FLICM的主要特征是运用一种模糊局部（包括空间信息和灰度值）的相似性度量，以保证噪声的不灵敏度和和对图像细节的保护。最后运用MATLAB软件对此算法进行了实验，实验结果表明，FLICM算法较之于FCM算法对于噪声图像的分割有更好的鲁棒性。 -
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KMeans聚类 (KMeans clustering)With the given cluster number
KMeans聚类 (KMeans clustering)With the given cluster number， find the best initial state via running multiple kmean algorithms. -
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