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几种重要的聚类程序，如动态聚类，模糊聚类，以及一个遗传算法程序-clustering several important processes, such as dynamic clustering, fuzzy clustering, as well as a Genetic Algorithm
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本文在阅读大量遗传算法小生境技术资料基础上，介绍了遗传算法的特点、物种形成和小生境技术，详细陈述上世纪80年代以来的各种小生境实现方法，包括共享函数法、确定性排挤法、可变半径的聚类算法和隔离小生境方法等；最后对小生境遗传算法的工程应用提出了展望。
-In this paper, a lot of reading technical information niching genetic algorithm based on the characteristics of genetic alg
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遗传算法解决聚类问题。.边的权重与时间关系为：1-（用户最近标注时间-该边被标注时间)*0.01,时间间隔以月计，相差一个月权重相差0.01,最近标注的权重为1
2.边的权重通过端点的出度调整
3.若用户没有共现标签，则以其权重最大的部分标签自连接构造标签对
4.若用户标签对少于预设大小，则将其拥有的标签对重复多次，直到数量与预设大小相等-Clustering genetic algorithm to solve the problem. . While the w
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聚类算法，以及基于遗传模拟退火算法的聚类算法，优化聚类算法-Clustering algorithm, and the clustering algorithm based on genetic simulated annealing algorithm to optimize the clustering algorithm
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仿真图是速度、距离、幅度三维图像，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，用MATLAB编写的遗传算法路径规划。- FIG simulation speed, distance, amplitude three-dimensional image, Using MATLAB dynamic clustering or iterative self-organizing data analysis, Genetic algorithms using MATLAB path planning
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