1) center clustering
中心聚类
1.
RBF design method based on center clustering and PSO
采用中心聚类与PSO的RBF网络设计方法
2) clustering center
聚类中心
1.
New structure algorithm of clustering center and category determination method;
新的聚类中心构造算法及类别判定方法
2.
With the Kohonen network clustering in neural network employed, the degree of relationship of the universal joint axle of the rolling mill was input to Kohonen network as the training sample, studied and clustered by the network to generate different clustering centers according to the different depth and different degree of relationship among the cracks.
由于裂纹深度不同 ,裂纹故障的关联度不同 ,于是网络便产生不同的聚类中心点 。
3.
With the characteristics of the Kohonen network clustering in neural network,the degree of relationship of universal joint axis of rolling mill is input to Kohonen network as training sample,and is studied and clustered by the network to generate different clustering centers owing to the different depth and different degree of relationship among severity of crack.
利用神经网络中Kohonen网络聚类的特点,把小型轧机万向接轴裂纹故障的不同关联度,作为Kohonen网络的训练样本输入到Kohonen网络中去,并由Kohonen网络学习和聚类产生不同的聚类中心点。
3) cluster center
聚类中心
1.
Optimizing initial cluster center of K-means algorithm
优化初始聚类中心的K-means算法
2.
Since each single fault diagnosis method has its advantages and disadvantages,so after the immune system is applied to choosing hidden layer neural network data and getting a cluster center,then a suitable layer weight is selected,and neural network output is calculated,the output result shows that the diagnosis is effective.
近年来,神经网络在故障诊断领域中应用广泛,但任何单一的故障诊断方法都有其优点和缺点,因此将免疫系统应用于神经网络隐层数据中心的选择,训练得出聚类中心,然后选择一种合适的确定隐含层到输出层的权值,计算得出神经网络的输出,并根据输出结果诊断出故障的类型。
3.
The iterative expressions for cluster center and fuzzy membership are deduced respectively.
对K-HarmonicMeans算法进行扩展,考虑到数据点对不同类的隶属关系,将模糊的概念应用到聚类中,提出了模糊K-HarmonicMeans算法,推导出聚类中心和模糊隶属度的迭代公式。
4) K-Median
K-中心聚类
1.
Migration strategy of parallel migration strategy for effect of K-Median Cluster;
并行遗传算法的迁移策略对K-中心聚类的影响
2.
Application and Research of Parallel Genetic Algorithm in Data Mining of K-Medians;
本论文将并行遗传算法应用到K-中心聚类数据挖掘中,从而来提高K-中心数据挖掘的效率和聚类的准确性。
5) central clustering
中心聚类法
6) k-center clustering
k中心聚类
1.
This algorithm adopted gauss function as kernel function,and then used fast Gaussian transform to reduce time complexity and improved the fast Gaussian transform by k-center clustering.
该算法选用高斯函数作为核密度估计法的核函数,然后用快速高斯变换加快运算速度,并用k中心聚类算法改进了原快速高斯变换中数据分类方法。
补充资料：中心
中心
centre
中心【叨饥;ue.Tp] 二阶常微分方程自治系统(*》的轨道在奇点x。的邻域内的一种图形，这里 义二.f(x).*=(x、，x:)，厂二G仁RZ、R“(*)f〔C(G)，而G是一个唯一性的区域.这种图形的特征如下:存在一个凡的邻域U，使得所有在U\}凡{内开始的系统的轨道是围绕凡的闭曲线，点x0本身也称为中心.图中点O就是中心.随着t的增加沿轨道的运动可按顺时针或反时针方向进行(如图中箭头所示).中心是几田卿。B稳定的(但不是渐近稳定的).它的Pom。叮e指数为1.价 例如，当f(x)=A(x一x0)时，点x。是系统(*)的中心，其中A是具有一对纯虚数本征值的常数矩阵.与线性二阶系统情况下出现的其他类型的简单静止点(鞍点(sadd】e)，结点帅以允)或焦点伍尤l‘))相反，中心型的点x。，一般来说，在线性系统右边扰动情况下不保持为中心，不管相对于Ilx一x。11的扰动阶如何小和它们的平滑性如何.它可转变为焦点(稳定的或不稳定的)或中心焦点(见中心和焦点问题(。即。℃andfc‘璐脚卜lem”.对于C’类(f〔C’(G))非线性系统(*)，一个静止点凡在矩阵A=f‘(x。)有两个零本征值情况下也可以是中心.【补注】关于准确的拓扑的定义见【AI]，p.71.
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参考词条