说明:应用背景 对于K-medoids的原点敏感性问题以及庞大资源群使其功能下降等明显的缺点,学者们研发了一个依靠原点微量调整和增量原点延迟集选的优化 K-medoids 聚类算法。新的算法就是基于微量调整的形式来改善原始点,用原点集合渐渐的展开计算方法以便有效的减少原点替换的运行时间。结论如我们...
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说明:汽车课设货车Matlab驱动力图程序,可以动态调节运行环境的参数,线性调频脉冲压缩的Matlab程序,BP神经网络用于函数拟合与模式识别,使用matlab实现智能预测控制算法,matlab实现了五类灰色关联度模型的计算。
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