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检索条件"机构=铜仁学院计算机科学教育系"

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Web用户群模糊聚类挖掘: 收藏
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引用; 《郑州大学学报（理学版）》2009年第2期41卷 48-51页; 作者：龚静薛德黔铜仁学院计算机科学教育系贵州铜仁554300 湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000; 对Web日志进行有效聚类,可得到网站不同访问群和访问模式,研究了Web用户群模糊聚类关键技术.因为Web数据既有定量属性,又有定性属性,对Web用户群的聚类挖掘采用了模糊聚类方法,并设计了基于用户群的页面推荐函数.试验证明,Web用户群模...; 对Web日志进行有效聚类,可得到网站不同访问群和访问模式,研究了Web用户群模糊聚类关键技术.因为Web数据既有定量属性,又有定性属性,对Web用户群的聚类挖掘采用了模糊聚类方法,并设计了基于用户群的页面推荐函数.试验证明,Web用户群模糊聚类挖掘方法是有效的.; 来源：详细信息评论

一种多机器人分布式分级协作策略: 收藏
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引用; 《通信技术》2009年第9期42卷 124-126页; 作者：龚静薛德黔孙增圻铜仁学院计算机科学教育系贵州铜仁554300 浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310027 湖州师范学院浙江湖州313000 清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室北京100084; 文中主要研究多机器人分布式分级协作策略。提出了任务分配要考虑"机器人能力、移动速度、路径长度、完成任务消耗、任务优先级"等因素,并设计了多属性值竞标函数。以违约代价最小、最大化自身效益为基础,组成员可重新分配。...; 文中主要研究多机器人分布式分级协作策略。提出了任务分配要考虑"机器人能力、移动速度、路径长度、完成任务消耗、任务优先级"等因素,并设计了多属性值竞标函数。以违约代价最小、最大化自身效益为基础,组成员可重新分配。该协作策略能实现机器人到子任务的最优映射,任务发生变化或机器人发生故障时,机器人能正确、及时地进行协调。; 来源：详细信息评论

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