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基于最大维密度的全局优化空间聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在优化空间聚类算法的研究中,传统的K-means空间算法存在两个缺陷,其一是对空间对象的属性描述不全面,其二是对初始种子集选取敏感,容易陷入局部最优值,聚类结果不稳定.为了优化算法,引入适合空间对象的空间属性距离和基于最大维密度选择方案(Max-Dimension of Density Based Seeking,MDDBS)来改进K-means算法,提出利用最大维密度的全局优化空间聚类算法(Max-Dimension of Density Based Clustering,MDDBC),可从密度大的区域选取初始种子,同时又尽量将种子分散在数据空间.实验结果表明,改进方法可以很好消除聚类结果的波动性,同时更加客观地呈现空间对象的分布规律. 相似文献
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为了进一步提升镁合金作为生物医用材料的临床应用,本研究采用电场辅助法在ZK60镁合金表面制备了超疏水类水滑石膜(SH)以提高耐蚀性,并用X射线衍射仪(XRD)、扫描电镜(SEM)分析了膜层的表面成分和形貌,实验结果表明膜层表面主要成分为肉豆蔻酸钙(Ca[CH3(CH2)12COO]2)和镁锰类水滑石膜(Mg6Mn2(OH)16CO3·4H2O)。用电化学测试和接触角测试表征了膜层的耐蚀性,最佳制备工艺下超疏水膜层试样接触角达到152.5°,腐蚀电流密度(4.73×10-7A·cm-2)与基体(6.53×10-5 A·cm-2)相比下降了约2个数量级,显著减缓了镁合金基体在模拟体液(SBF)中的降解速率。 相似文献
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