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概述了社区发现算法的研究现状;介绍了因分析对象的不同而产生的四类社区发现方法:矩阵谱分析方法、层次聚类方法、基于边图思想的方法和基于极大团思想的方法。对其中性能最优的层次聚类方法进行了详细的综述,并对
针对云环境下基于属性的访问控制模型中决策不连续以及授权不灵活的问题,通过引入元状态以及使用控制中义务与条件的概念,提出一种改进的基于属性的访问控制模型。该模型通过对义务集的监控实现状态的转换,从而触发
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研究生学位论文,很全本文简述了医学图像融合的发展现状及在临床上的应用价值,阐述了本文研究背景和意义。进行了多种医学成像模式原理的研究,分析了多种医学模式图像特征以及进行融合的必要性。阐述了医学图像配准
提出了一种改进的基于对称点距离的蚂蚁聚类算法。该算法不再采用Euclidean距离来计算类内对象的相似性,而是使用新的对称点距离来计算相似性,在处理带有对称性质的数据集时,可以有效地识别给定数据集的聚
核的求解是粗糙集理论的重要研究内容之一,也是很多属性约简的关键步骤.目前已有一些关于核的求解算法,但有关核的更新算法却报道不多.文献[9]给出了对象增加情况下核的更新算法,但没有考虑对象修改情况下的核
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传统的集中式聚类是对集中存放在单个站点的数据集进行聚类,但不能解决数据分布存储环境下的聚类问题,而分布式聚类算法是从分布存储的数据集中提取分类模式,因此能满足此需求。针对分布式聚类算法进行综述和分析。
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