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弹性网络算法是一种启发式算法,最初被提出是用来解决TSP(Traveling Salesman Problem)问题的,现如今,被广泛应用于聚类问题中,尤其对于高维空间数据聚类方面,有很大的优势。提出了一种新的自适应弹性网络算法(Adaptive Elastic Net,AEN)解决聚类问题,该算法利用弹性网络算法得到的[K]个中心点作为聚类初始中心点,并利用局部搜索择优算法在每次迭代中更新中心点。以聚类完成后每一簇的中心点到该簇元素的距离之和作为聚类质量评价标准,分别对随机生成的不同维度的50,100,300,500,1?000个数据点的数据集和UCI中多个标准数据集进行聚类,并将结果与传统聚类算法的聚类结果进行比较。实验表明:相较于传统的聚类算法,该算法可以有效地提高聚类质量。 相似文献
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针对《工程材料及成形技术基础》课程的内容和教学特点,重点介绍了Flash在实验教学中的应用,将课程内容通过动画的形式形象、生动、直观的再现或模拟出来,激发学生的学习兴趣,提高了教学效率。 相似文献
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针对订货型机械制造企业的工艺规划过程进行研究,分析了工艺规划中存在的问题及其特点,提出了基于经典案例的工艺规划方法,并将该方法运用到企业实际,提高了工艺规划的效率,从而证明了该方法的有效性和操作简便性. 相似文献
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