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共 2 个结果

基于VSM和AMMK-means的聚类信息推荐方法

作者：曹郁1 刘威鹏2 栾伟3焦锋1
学科：建筑科学 > 建筑技术科学
创建时间：2021-01-04
出处：《科学与技术》 2020年第27期
机构：1． 93216部队，2.北京信息技术研究所, 3. 93110部队

简介：摘要：针对战场环境数据量大、数据种类多的特点本文提出了基于VSM和AMMK-means的聚类信息推荐方法，为不同席位提供主动服务，增强指挥员的战场感知能力。本文首先使用VSM来表示战场信息的文本特征，然后采用AMMK-means聚类算法对战场信息进行分类，构建用席位兴趣模型，最后计算席位兴趣模型和候选信息之间的相似度并向席位推荐其感兴趣的战场信息。
标签：个性化推荐信息特征向量态势推荐文本聚类

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基于K-Means聚类算法的边坡变形时空演化规律研究

作者：刘阔1，姜龙2，赵宇飞2，梁经纬3
学科：建筑科学 > 建筑技术科学
创建时间：2021-02-26
出处：《科学与技术》 2020年第29期
机构：1. 河北工程大学水利水电学院，邯郸 056021；2.中国水利水电科学研究院，北京，100048；3. 湖南省水利水电科学研究院，长沙，410131

简介：摘要：随着水利工程大力兴建，所遇工程问题越来越多，边坡变形及稳定性问题出现的概率也越来越大。依据边坡变形海量资料，应用K-Means聚类法，进行边坡变形时空演化规律研究，建立了基于位移和位移速率两指标控制的边坡变形时空演化特征，很好地揭示了边坡变形动态区域和演化特征，可为类似边坡变形提供参考和借鉴。
标签：边坡时空演化 K-Means聚类算法

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