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1)  Improved Dynamic Clustering Algorithm
改进的动态聚类算法
2)  improved clustering algorithm
改进的聚类算法
1.
To answer the questions of the existing FCM involving local limit value and bad scalability,the paper puts forward an improved clustering algorithm MFCM(minimum fuzzy C-means) basing on MCDSA(minimum connected donating set algorithm).
针对现有FCM聚类算法中存在的局部极值和伸缩性较差等问题,提出了基于全部最小连通支配集算法(minimum connected donating set algorithm,MCDSA)的改进的聚类算法(minimum fuggy C-means,MF-CM)。
3)  modified hierarchical clustering algorithm
改进的层次聚类算法
4)  modified K means gaussian clustering
改进的K均值聚类算法
5)  Improvement of Cluster Algorithm
聚类算法改进
6)  improved clustering
改进聚类算法
1.
Firstly,the structure of fuzzy neuro net(FNN)is decided by improved clustering,then the primise parameters and consequent parameters of FNN are trained by hybrid learning algorithm,finally related data are input into the trained FNN to forecast electricity load.
提出了基于改进聚类算法的模糊神经网络的短期负荷预测方法。
补充资料:动态模糊聚类法
分子式:
CAS号:

性质:又称动态模糊聚类法。选定一批聚类中心,其指标能反映该类的特征,将样本向最近的聚类中心聚类。再根据分类结果确定新的聚类中心,其各项指标为该类中所有样本的相应指标的平均值。然后计算前后两聚类中心的差异,如差异大于某一阈值,说明分类不合理,需修改分类,即以新的聚类中心代替旧的聚类中心,直到前后两聚类中心的差异小于某一阈值,认为分类合理,从而终止分类过程。

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参考词条