Chuyển đến nội dung
logo

THƯ VIỆN QUỐC HỘI VIỆT NAM

Tìm kiếm tập trung

  • Túi sách: 0 cuốn sách (Đầy đủ)
  • Trang chủ
  • Dịch vụ
  • Bản tin
  • Giới thiệu
Nâng cao
  • Trang chủ
  • Nghiên cứu lai ghép phân cụm C...
  • Trích dẫn điều này
  • Văn bản này
  • Email này
  • In
  • Xuất bản ghi
    • Xuất tới RefWorks
    • Xuất tới EndNoteWeb
    • Xuất tới EndNote
  • Lưu vào danh sách
  • Thêm vào cặp sách Xóa khỏi Túi Sách
  • Liên kết dài hạn
Nghiên cứu lai ghép phân cụm C-Means khả năng mờ và tính toán hạt

Nghiên cứu lai ghép phân cụm C-Means khả năng mờ và tính toán hạt

Hiển thị phiên bản (1) khác

Luận án đề xuất thuật toán phân cụm C-Means khả năng mờ loại 2 khoảng dựa trên lực hấp dẫn hạt (GIT2FPCM). Phương pháp này làm giảm hệ số nhiễu và độ không chắc chắn của dữ liệu và qua đó làm tăng chất lượng của cụm. Hơn nữa, thời gian thực hiện phân cụm giảm đáng kể do kích thước dữ liệu giảm. Luận...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:
Chi tiết về thư mục
Tác giả chính: Trương Quốc Hùng
Tác giả khác: Ngô Thành Long
Định dạng: Luận án
Ngôn ngữ:English
Được phát hành: 2020
Những chủ đề:
Lai ghép
Lai ghép phân cụm C-Means
Tính toán hạt
Truy cập trực tuyến:https://muontailieuso.quochoi.vn/DefaultBookView.aspx?BookID=32458
https://hdl.handle.net/11742/46409
Các nhãn: Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
  • Đang giữ
  • Miêu tả
  • Những bình luận
  • Phiên bản (1) khác
  • Những quyển sách tương tự
  • Chế độ xem nhân viên
_version_ 1820548308604551168
author Trương Quốc Hùng
author2 Ngô Thành Long
author_facet Ngô Thành Long
Trương Quốc Hùng
author_sort Trương Quốc Hùng
collection DSpaceTVQH
description Luận án đề xuất thuật toán phân cụm C-Means khả năng mờ loại 2 khoảng dựa trên lực hấp dẫn hạt (GIT2FPCM). Phương pháp này làm giảm hệ số nhiễu và độ không chắc chắn của dữ liệu và qua đó làm tăng chất lượng của cụm. Hơn nữa, thời gian thực hiện phân cụm giảm đáng kể do kích thước dữ liệu giảm. Luận án đề xuất phương pháp phân cụm C-Means mờ loại 2 khoảng dựa trên tính toán hạt cải tiến (AGrIT2FPCM). Bên cạnh ưu điểm của IT2FPCM trong xử lý nhiễu và sự không chắc chắn, phương pháp này xác định trọng tâm của hạt để cải thiện phép đo khoảng cách giữa hạt và tâm của cụm qua đó nâng cao chất lượng phân cụm.
format Luận án
id oai:http:--thuvienso.quochoi.vn:11742-46409
institution Thư viện số
language English
publishDate 2020
record_format dspace
spelling oai:http:--thuvienso.quochoi.vn:11742-464092024-07-08T10:07:04Z Nghiên cứu lai ghép phân cụm C-Means khả năng mờ và tính toán hạt Trương Quốc Hùng Ngô Thành Long Phạm Thế Long Lai ghép Lai ghép phân cụm C-Means Tính toán hạt Luận án đề xuất thuật toán phân cụm C-Means khả năng mờ loại 2 khoảng dựa trên lực hấp dẫn hạt (GIT2FPCM). Phương pháp này làm giảm hệ số nhiễu và độ không chắc chắn của dữ liệu và qua đó làm tăng chất lượng của cụm. Hơn nữa, thời gian thực hiện phân cụm giảm đáng kể do kích thước dữ liệu giảm. Luận án đề xuất phương pháp phân cụm C-Means mờ loại 2 khoảng dựa trên tính toán hạt cải tiến (AGrIT2FPCM). Bên cạnh ưu điểm của IT2FPCM trong xử lý nhiễu và sự không chắc chắn, phương pháp này xác định trọng tâm của hạt để cải thiện phép đo khoảng cách giữa hạt và tâm của cụm qua đó nâng cao chất lượng phân cụm. Luận án đề xuất thuật toán phân cụm C-Means khả năng mờ loại 2 khoảng dựa trên lực hấp dẫn hạt (GIT2FPCM). Phương pháp này làm giảm hệ số nhiễu và độ không chắc chắn của dữ liệu và qua đó làm tăng chất lượng của cụm. Hơn nữa, thời gian thực hiện phân cụm giảm đáng kể do kích thước dữ liệu giảm. Luận án đề xuất phương pháp phân cụm C-Means mờ loại 2 khoảng dựa trên tính toán hạt cải tiến (AGrIT2FPCM). Bên cạnh ưu điểm của IT2FPCM trong xử lý nhiễu và sự không chắc chắn, phương pháp này xác định trọng tâm của hạt để cải thiện phép đo khoảng cách giữa hạt và tâm của cụm qua đó nâng cao chất lượng phân cụm. 2020-05 Luận án 32458 https://muontailieuso.quochoi.vn/DefaultBookView.aspx?BookID=32458 https://hdl.handle.net/11742/46409 en Học viện Kỹ thuật quân sự pdf 25 trang application/pdf Trang Luận văn, Luận án Bộ Giáo dục và Đào tạo Trang Luận văn, Luận án Bộ Giáo dục và Đào tạo
spellingShingle Lai ghép
Lai ghép phân cụm C-Means
Tính toán hạt
Trương Quốc Hùng
Nghiên cứu lai ghép phân cụm C-Means khả năng mờ và tính toán hạt
title Nghiên cứu lai ghép phân cụm C-Means khả năng mờ và tính toán hạt
title_full Nghiên cứu lai ghép phân cụm C-Means khả năng mờ và tính toán hạt
title_fullStr Nghiên cứu lai ghép phân cụm C-Means khả năng mờ và tính toán hạt
title_full_unstemmed Nghiên cứu lai ghép phân cụm C-Means khả năng mờ và tính toán hạt
title_short Nghiên cứu lai ghép phân cụm C-Means khả năng mờ và tính toán hạt
title_sort nghien cuu lai ghep phan cum c means kha nang mo va tinh toan hat
topic Lai ghép
Lai ghép phân cụm C-Means
Tính toán hạt
url https://muontailieuso.quochoi.vn/DefaultBookView.aspx?BookID=32458
https://hdl.handle.net/11742/46409
work_keys_str_mv AT truongquochung nghiencuulaighepphancumcmeanskhanangmovatinhtoanhat

Những quyển sách tương tự

  • Nghiên cứu lai ghép phân cụm C-Means khả năng mờ và tính toán hạt
    Bằng: Trương Quốc Hùng
    Được phát hành: (2020)
  • Hàng nghìn bệnh nhân chờ luật ghép tạng\
    Bằng: Thể Uyên
  • Bóng ma của chiến tranh lai ghép
    Bằng: Lê Thế Mỹ, Samuel Charap
    Được phát hành: (2015)
  • Ghép thận - thành tưụ mới của y học nước ta\
    Bằng: Lê, Thế Trung
  • Luật hiến, lấy, ghép mô, bộ phận cơ thể người và hiến, lấy xác
    Được phát hành: (2006)
logo

THƯ VIỆN QUỐC HỘI VIỆT NAM

Thông tin liên hệ

Nhà Quốc hội, số 1 Đường Độc Lập, Ba Đình, Hà Nội, Việt Nam

080.41947 - 080.41984

thuvienquochoi@quochoi.vn

Kết nối với chúng tôi

Copyright © 2022 - Thư viện Trường Đại học Thương Mại. All Rights Reserved