内容提供者
基于机器学习聚类的无回答权数调整研究.pptx
2024-10-05
20金币
5.1MB
32页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共32页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于机器学习聚类的无回答权数调整研究.pptx
汇报人：CONTENTS研究背景研究意义研究现状研究问题研究方法机器学习聚类算法聚类算法概述常用聚类算法聚类算法选择聚类结果评估无回答权数调整方法无回答权数调整的意义无回答权数调整方法分类无回答权数调整方法选择无回答权数调整效果评估基于机器学习聚类的无回答权数调整实现数据预处理特征提取聚类分析无回答权数调整结果评估与对比分析实验与分析实验数据集实验环境与参数设置实验过程与结果结果分析结论与展望研究结论研究不足与展望汇报人：
2024-10-05
20
5.1MB
基于无监督机器学习的磁异常矢量聚类反演方法.pdf
本申请实施例提供一种基于无监督机器学习的磁异常矢量聚类反演方法,属于地球物理勘测技术领域。该方法包括:将一组磁异常数据表示为公式1,磁化强度矢量反演为公式2;反演模型的磁化强度m与M个反演模型的三个分量之间的关系为公式3,M个反演模型沿x、y、z轴的三个分量为公式4;第j个反演模型的磁化方向单位矢量为公式5:通过求解目标函数<base:Imagehe=@23@wi=@19@file=@ZY_1.JPG@imgContent=@drawing@imgFormat=@JPEG@orientation=@por
2023-06-06
10
1.1MB
基于机器学习的有源无源台区聚类技术及线损评估.docx
基于机器学习的有源无源台区聚类技术及线损评估基于机器学习的有源无源台区聚类技术及线损评估摘要：随着电力系统规模的不断扩大和电力负荷的逐年增长，电力线路的线损问题逐渐凸显。其中，台区线损占总线损的较大比例，因此台区聚类和线损评估成为电力系统优化和管理的关键任务。本论文提出了一种基于机器学习的有源无源台区聚类技术，并结合线损评估方法，用于提升电力系统的效率和可靠性。1.引言电力线路的线损问题是电力系统管理中的一个重要挑战。线损不仅导致电力资源的浪费，还会影响电力质量和系统稳定性。因此，台区聚类和线损评估成为优
2024-10-27
5
11KB
基于多种聚类的无监督距离融合学习算法研究.docx
基于多种聚类的无监督距离融合学习算法研究基于多种聚类的无监督距离融合学习算法研究摘要：聚类算法是无监督学习中的一种重要方法，通过将数据分为不同的簇，可以帮助我们发现数据中的潜在模式和结构。然而，不同的聚类算法往往会产生不同的距离度量方式，这可能导致对数据的理解和挖掘存在一定的局限性。为了克服这个问题，本文提出了一种基于多种聚类的无监督距离融合学习算法，通过融合多个聚类算法生成的距离矩阵，来提高对数据的理解和挖掘能力。实验结果表明，该算法在不同的数据集上表现出了良好的性能和鲁棒性。关键词：聚类算法，距离融合
2024-10-20
5
11KB
调整学习聚类算法的研究的综述报告.docx
调整学习聚类算法的研究的综述报告聚类算法是数据挖掘中一种常用的无监督学习方法，它试图通过对数据集进行分组，来揭示数据的内在结构和规律。在实际应用中，聚类算法被广泛应用于各种领域，如图像处理、文本分析、生物医学、市场营销等。然而，聚类算法的性能受到多种因素的影响，如数据集的特征、算法参数的设置等。因此，调整学习聚类算法的研究，旨在探索如何优化聚类算法的性能，以尽可能提高聚类分析结果的质量和效率。本文主要介绍调整学习聚类算法的研究进展，包括如何选择合适的聚类算法、聚类算法的参数设置、聚类结果评估以及最新的调整
2024-09-18
5
11KB