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991.
子空间聚类改进算法研究综述 总被引:1,自引:0,他引:1
高维数据聚类是聚类技术的难点和重点,子空间聚类是实现高维数据集聚类的有效途径。CLIQUE算法是最早提出的基于密度和网格的子空间聚类算法,自动子空间聚类算法的实用性和高效性,带来了子空间聚类算法的空前发展。深入分析CLIQUE算法的优点和局限性;介绍了一些近几年提出的子空间聚类算法,并针对CLIQUE算法的局限性作了改进,聚类的效率和精确性得到了提高;最后对子空间聚类算法的发展趋势进行了讨论。 相似文献
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基于"聚类排序选择"优化遗传算法求解SAT问题时,引入交叉算子和变异算子,并根据适应度函数及问题本身特性,调节阈值δ,生成新的种群聚类。这种遗传算法有效地抑制了算法的延迟收敛,从而保证了为可满足性公式能够快速找到一个可满足性指派。同时,在遗传算法中引入了DPLL算法,对部分变元进行消解,提高了算法的求解效率。相关的实验数据表明,本算法的性能明显优于同类算法。 相似文献
996.
P2P网络中参与资源共享的节点日益增多,且呈海量趋势。如何在海量用户海量资源的情况下,查询整个P2P网络中的资源语义分布,计算网络中的所有语义聚类,是一个颇具挑战性的问题。针对这一问题,本文提出了一种面向自组织P2P网络的语义聚类查询算法SCQASPNSR。该算法可高效计算整个P2P网络中的语义聚类,为研究网络中资源语义分布、进行有效的知识发现,提供了有力支持。 相似文献
997.
本文针对多无人飞行器(UAV)协同执行任务的应用场景,提出了一种综合考虑任务分配和航迹规划因素的航迹规划算法。该算法借鉴微粒群算法(PSO)的思想,采用新的编码方式和优化策略。仿真实验验证了算法的有效性。 相似文献
998.
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1000.