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吴文丽

作品数：2 被引量：25H指数：1
供职机构：北京理工大学更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇野战
  • 1篇智能决策支持
  • 1篇群集
  • 1篇群集智能
  • 1篇群体智能
  • 1篇蚂蚁聚类算法
  • 1篇蚂蚁算法
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇决策支持
  • 1篇混合聚类
  • 1篇混合聚类算法
  • 1篇火力
  • 1篇火力分配
  • 1篇K-平均算法
  • 1篇兵力
  • 1篇兵力部署

机构

  • 2篇北京理工大学

作者

  • 2篇吴文丽
  • 1篇刘玉树
  • 1篇赵基海

传媒

  • 1篇系统仿真学报

年份

  • 1篇2007
  • 1篇2006
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
一种新的混合聚类算法被引量：25
2007年
聚类是数据挖掘的主要技术之一,是一种无导师监督的模式识别方式。聚类分析就是按照数据间的相似程度,依据特定的准则将数据划分成不同子类。K-平均算法是经典的聚类算法。蚂蚁聚类算法是近来涌现的新的聚类算法,它通过模拟蚁群的智能行为进行聚类分析,已经在数据挖掘中得到应用。通过分析蚂蚁聚类算法和K-平均算法两种不同聚类算法的基本思想,将两种算法结合得到混合聚类算法,仿真实验证明混合聚类算法的算法性能优于蚂蚁算法和K-平均算法。
吴文丽刘玉树赵基海
关键词：群体智能蚂蚁聚类算法K-平均算法混合聚类
野战战术兵力部署智能决策支持技术研究
吴文丽
关键词：决策支持群集智能蚂蚁算法兵力部署火力分配
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共1页<1>
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