基于量子理論的聚類算法研究.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的迅速發(fā)展、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用,全球范圍內(nèi)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)量急劇增加,數(shù)據(jù)挖掘正是在這種趨向下應(yīng)運(yùn)而生。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自產(chǎn)生以來便形成了研究的熱潮,有著廣泛的應(yīng)用前景,是目前研究的重要領(lǐng)域之一。它被廣泛應(yīng)用于信息獲取、決策支持等領(lǐng)域,并且隨著網(wǎng)絡(luò)和電子商務(wù)的日益普及,數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用也越來越廣泛。
　　 另一方面,量子理論的研究也是方興未艾,并且在過去的十幾年中,量子計(jì)算方面取得了一系列的驚人成就。量子相干性和量子糾纏

2、等特性為量子計(jì)算帶來了完全不同于經(jīng)典計(jì)算的獨(dú)特運(yùn)算方式,量子計(jì)算所表現(xiàn)出的并行性更是令經(jīng)典運(yùn)算望塵莫及。如:Shor算法的提出完全展示了量子算法在解決某些經(jīng)典問題時(shí)的優(yōu)勢(shì),接踵而至的Grover搜索算法進(jìn)一步詮釋了量子計(jì)算的威力。此后,算法“量子化”在國(guó)際上掀起了研究的熱潮,量子計(jì)算更是為算法加速提供了一條新途徑。
　　 目前為止,量子理論在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究已經(jīng)起步,并且取得了一些有價(jià)值的研究成果,但是該領(lǐng)域的研究還有待推廣。

3、本文在研究了量子理論與量子算法的基礎(chǔ)上,主要做了以下幾個(gè)方面的工作:
　　 (1)改進(jìn)了基于量子機(jī)制的聚類算法。量子聚類算法是一種基于量子機(jī)制的聚類算法,該算法引入量子力學(xué)中關(guān)于量子勢(shì)能的研究理論。針對(duì)算法在聚類過程中只能發(fā)現(xiàn)球狀簇的不足,提出了一種改進(jìn)的基于量子機(jī)制的密度聚類算法。仿真表明新算法在聚類效果方面得到了有效的提高。
　　 (2)提出了一種量子蟻群聚類算法。為了克服蟻群算法在聚類過程中的不足,提出了一種量子蟻