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为了有效地实现网络虚拟环境的个性化信息推荐,提出一种针对网络三维虚拟环境的用户访问模式聚类算法,即基于多目标粒子群优化的模糊C-均值聚类算法(MOPSO-based FCM, MPF)。MPF算法结合了粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)与模糊C 均值算法(fuzzy C-means, FCM)的优点,通过PSO的全局空间搜索避免了FCM算法对初始值、噪声数据敏感与容易陷入局部最优等。为了改善聚类效果,在PSO中设计一个基于双目标(最小化类内距离与最大化类间距离)的粒子适应度函数。最后用标准数据集与模拟数据集分别对MPF算法进行性能测试,实验结果表明:本算法在聚类精度方面表现良好。 相似文献
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从建筑施工现场的一线作业人员入手,着重描述了建筑安装工程中从事管理和施工作业人员之间协调及联系等,分析其原因,提出在施工阶段中技术交底的重要性和必要性。 相似文献
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为了降低虚拟环境下路径规划的计算复杂度,体现路径的合理性与增强算法的适应性,提出一种基于语义信息的层次型路径规划算法。针对目前虚拟人与环境地图建模时只考虑基本的几何信息,提出加入语义信息的建模方法;并在路径搜索算法中加入语义约束,使规划出的路径更符合人体的行为习惯;最后从路径长度、计算时间与扩展结点数三个指标验证算法的有效性,实验结果表明随场景规模的增大算法的计算时间呈线性增长态势。 相似文献
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