论文研究基于聚类的混合波束成形系统调度算法 .pdf

在基于DEM的地形表面重构中，传统的插值方法（B样条插值、双线形插值）获取的地形表面过于平滑，不能反映自然地形具有无限细节的事实。引入3维迭代函数系统（3D-IFS）插值方法来重构经随机简化的原始地形

在基站间进行尽可能少协作的前提下，分布式的实现最大化多基站协作通信系统的总体性能。目前优化系统总体性能常用的目标是最大化协作簇的总速率；此处着重于最大化协作簇中最差用户的信干燥比，保证了用户间的公平性

基于重构有效性的鲁棒自适应波束成形

K均值聚类算法是目前一种较好的文本分类算法，算法中的相似度计算通常基于词频统计，小文档或简单句子由于词频过小，使用该算法聚类效果较差。为此，提出了一种基于词语关联度的相似度计算算法，对简单文档集执行

引入遗传算法试图解决海量、高维样本的聚类问题。分析了目前基于样本和属性值两类基于遗传算法的聚类算法的不足，归纳出它们的算法模型。针对多维快速聚类问题提出了密度法、网格法两种基于遗传算法的聚类算法。算法

针对传统的基于滑动窗口的数据流聚类算法存在的算法执行效率低、聚类质量较差等缺点,提出了一种基于混合差分进化的滑动窗口数据流聚类算法。该算法将数据流聚类过程分为两个部分:在线的时序窗口数据信息微簇特征向

多聚类中心近邻传播聚类算法（MEAP），在处理任意形状具有流形分布结构的数据时，往往得不到理想的聚类结果。为此，基于流形学习的思想，设计了一种全新的相似性度量，该相似性度量能够扩大位于同一流形中数据点

针对高校学生人数增多、学生信息量增大,原有的学生管理和评估模式已经不能满足需求的问题,研究了学生状态分析系统,实现了学生综合数据的采集,为辅导员与学生提供了交互的平台;针对K-均值聚类算法在全局优化中

针对不相容决策表中一些属性约简算法的不足，结合粗糙集的代数观与信息观的优点，对差别矩阵加以改进，提出了一种新的属性约简算法，该算法在保证约简后决策表的正域和条件信息熵不变的情况下，降低了时间复杂度。通

基于RM和改进DBP的混合调度算法研究，鲍全兵，黄海宁，本文在RM和改进DBP调度策略的基础上，提出了一种弱硬实时混合调度算法——RIDH算法。该算法根据系统负载的不同采用不同的调度策略，