排序方式: 共有8条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
针对密度峰值聚类(Density Peak Clustering, DPC)算法对截断距离的取值较为敏感,密度度量标准不统一且人为选取聚类中心存在主观性的问题,提出了一种自适应引力密度峰值聚类优化(Optimized Adaptive Gravitational Density Peak Clustering Algorithm, OAGDPC)算法。首先采用模糊加权K-近邻技术(Fuzzy Weighted KNearest Neighbors Density Peak Clustering, FKNN-DPC)重新定义了局部密度,统一了密度度量的标准;然后提出一种自适应选择聚类中心的策略,结合基于引力的密度峰值(Gravitational Density Peak Clustering, GDPC)算法中牛顿万有引力定律与DPC算法的参数映射,使用引力类比距离,并设置综合考虑局部密度和引力的决策参数,依据决策参数降序折线图的顶角变化自适应确定聚类中心;最后聚集非中心点并识别异常点。实验选取DPC、GDPC、FKNN-DPC和OAGDPC在人工和UCI数据集上进行测试,结果表明,OA... 相似文献
2.
3.
詹凤 《山西能源学院学报》2020,(2):64-66
当今职场中新生代员工逐步成为主力军并发挥重要作用。受到家庭及社会环境、教育程度等各种因素的影响,新生代员工呈现出显著的新的特点。如何有效管理这一群体以提高工作绩效为企业创造更多价值成为当代管理者面临的一大挑战。文章在调研新生代员工工作家庭冲突现状基础上,分析新生代员工工作家庭冲突、工作绩效之间的关系,提出假设并验证职业承诺能否有效调节工作家庭冲突和工作绩效间关系,给出缓解新生代员工工作家庭冲突、提高工作绩效的可行性建议。 相似文献
4.
复杂网络节点的重要性度量与时间属性相关,经典静态网络模型弱化对节点交互时间属性的有效表征.将深度学习模型迁移到动态图数据上进行端到端系统建模,提出基于图卷积融合计算的时效网络节点重要性综合评估模型.通过超邻接矩阵集结时效网络结构特征的动态演化过程,利用图卷积神经网络框架融合计算节点邻域特征,分析节点时序演化重要性顺序结构,实现节点重要性综合排序.仿真实验结果表明,与基线方法相比,所提方法得到的Kendall’sτ值在所选网络数据集上均表现优良,体现出基于图卷积融合计算的时效网络节点重要性综合评估方法的有效性和优越性. 相似文献
5.
介绍了纳米磁性液体的组成、分类以及相关特性,重点阐述了纳米磁性液体的几种基本制备技术,探讨了磁性流体的相关应用,并对今后的发展方向进行了展望。 相似文献
6.
7.
8.
1