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针对传统K-medoids聚类算法初始聚类中心选择较敏感、聚类效率和精度较低、全局搜索能力较差以及传统蜂群算法初始蜂群和搜索步长随机选取等缺点,提出了一种基于粒子和最大最小距离法初始化蜂群和随着迭代次数增加动态调整搜索步长的人工蜂群算法,将改进的人工蜂群进一步优化K-medoids,以提高聚类算法的性能。实验结果表明:该算法降低了对噪声的敏感程度,具有较高的效率和准确率,较强的稳定性。 相似文献
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针对传统K-means聚类算法初始聚类中心随机选取、不能处理边界对象、效率低、聚类精度低等问题, 提出了一种新的K-means聚类算法。算法引入粒计算理论, 并依据密度和最大最小距离法选择初始聚类中心, 避免初始聚类中心在同一个类中, 结合粗糙集, 通过动态调整上近似集和边界集的权重因子, 以解决边界数据的聚类问题; 最后采用类间距和类内距均衡化准则函数作为算法终止判断条件, 来得到更好的聚类效果。实验结果表明:该算法具有较高的准确率, 迭代次数较少, 并降低了对噪声的敏感程度。 相似文献
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新课程实践过程中,初中化学教学也应该是一种创新活动。在教学中,培养学生的创新能力,要创造一定条件的学习情境和学习氛围,引导和启 相似文献
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研究Ti-5Al-2Sn-2Zr-4Mo-4Cr在退火过程中的显微组织演变。结果表明,合金在810°C、1.0 s~(-1)条件下经20%和50%的压缩变形后再在810°C进行退火处理,在前20 min退火过程中,β相楔入形成热沟槽十分充分,球化率迅速增大;随退火时间延长,球化率继续增加。对经较大变形程度(50%)的合金进行4 h的退火处理获得了近似完全球化的组织。合金在810°C、0.01 s~(-1)条件下经50%变形后再在810°C进行退火处理,在前20 min退火过程中,热沟槽作用并不明显,且保留了大量的大角度晶界。通过长时间退火,在大角度晶界、末端迁移和Ostwald熟化的共同作用下形成了项链状α相晶粒。因此,在Ti-5Al-2Sn-2Zr-4Mo-4Cr退火前应进行较高应变速率与较大程度的变形以获得等轴组织。 相似文献
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本文介绍了新型DCS-CENTUMCS1000工业控制在燃油导热油炉系统中的应用,在节约能源,降低劳动强度,提高控制精度及降低生产成本方面收到良好效果。 相似文献
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目前,随着现代信息数字技术的高速发展和互联网的普及,各大企业与公司也十分重视自身金融信息等数据的管理,努力解决庞大的服务器与利用率之间的关系。在架构的成本控制上,虚拟化技术的优势明显,不恒可队节省大量的成本.还可以整合服务器的数量提高其资源的使用效率,逐步降低企业及公司的区域数据中心的运营成本,改善管理。本文主要分析在区域数据中心虚拟化技术的必要性及技术重心等问题。 相似文献
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现在信息数字化技术不断发展,互联网也逐渐融入到百姓的生活中,企业应用更是迅速转向数字化和信息化。金融与财务信息是企业数字化技术中重要的内容,在数据量不断增大的同时,庞大的服务器需求与利用率存在矛盾的关系。以数据中心构架为基础的成本控制方面,虚拟化技术有着很大的优势,在节约成本的同时还能提高利用效率,能偶降低企业区域数据中心的运营成本,改善管理措施。 相似文献