作者
上市的：- Mohd Zairul Mazwan Bin Jilani先生
（伦敦布鲁内尔大学）
- 艾伦·塔克
（伦敦布鲁内尔大学）
- 斯蒂芬·斯威夫特
（伦敦布鲁内尔大学）
摘要
优化方法广泛应用于复杂数据分析，因此，需要开发能够高效探索巨大搜索空间的技术。广义模拟退火是一种连续优化方法，是常用模拟退火技术的高级版本。该方法旨在寻找全局最优解，避免陷入局部最优。本文介绍了一种特别适用的通用模拟退火算法在离散问题中的应用，即同时建模和聚类视野数据。视野数据通常用于治疗青光眼，青光眼是发展中国家第二大致盲原因。同时建模和聚类是一种基于模型的聚类技术，旨在根据预测精度找到最佳的视野数据分组。使用我们量身定制的优化方法的结果显示了预测精度的提高，并且与传统技术相比，我们提出的方法在收敛点方面似乎具有有效的搜索。我们的方法也在合成数据上进行了测试，结果验证了广义模拟退火能够有效地定位最优聚类，并提高了预测精度。
建议引用
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内政部：10.1007/s10732-019-09415-y
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