电力系统配电网的故障精确测距一直是一个没有得到很好解决的难题,其研究对尽快维修和恢复供电及减少故障造成的经济损失具有重要作用。对现有的配电网故障测距方法的基本原理、优点与不足之处进行了逐一综述,并对基
寻求一种配电网故障快速定位方法将有助于智能电网的发展。对基于遗传算法的配电网故障快速定位方法进行了研究,改进了传统遗传算法的开关函数,避免了故障区域的误判和漏判。最后,基于M文件编写了遗传算法程序,结
学习聚类算法代码,层次聚类和K-means聚类。
一种基于遗传算法优化K-means聚类算法的方法,通过对聚类中心的随机变异和适应度的评估,达到更好的聚类效果。详细介绍了算法的实现过程和实验结果,并给出了对比分析。关键词:遗传算法优化,K-means
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K-means,传统计算K均值的一种聚类算法,因其复杂度抵而应用最为普遍的一种聚类方法
k-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法,可以在数据挖掘中得到广泛应用。k-means算法的基本原理和流程,并基于实际案例分析了其在图像识别、市场营销等领域的应用。同时,也分析了k-means
现有的光伏配电网动态重构方法存在光伏配电网损耗高的问题,为了解决上述问题,提出基于PSO-DE算法的光伏配电网动态重构方法。依据重构需求,选取目标构建光伏配电网动态重构数学模型,以此为基础,采用BP神
k-means聚类算法java版//随机点的个数intmax_point_number=100;//x坐标的最大值intmax_x=10;//y坐标的最大值intmax_y=10;//聚类的个数int
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