微簇算法

智能微电网粒子群算法优化。智能微电网粒子群算法优化。

介绍了使用MATLAB编程实现通用的PSO算法来解决微电网经济调度模型的方法。该方法能够直接运行，并通过动态绘图展示PSO算法的收敛过程。

基于分簇拓扑的无线传感器网络的休眠调度算法MATLAB源码 档详细介绍了基于分簇拓扑的无线传感器网络（WSN）的休眠调度算法，并提供了MATLAB源码，通过分簇拓扑优化网络的能量管理。 1. 项目概述 目标：通过分簇拓扑的结构设计，提高无线传感器网络的能效。 方法：采用节点休眠调度，以减少冗余节点的能耗，延长网络寿命。 2. 休眠调度算法的关键流程 网络分簇：将节点分为多个簇，每个簇指定簇头节点，负责数据汇总。 节点休眠策略：非簇头节点按需进入休眠模式，降低功耗。 簇头切换：定期更换簇头节点，以平衡负载，防止单节点过度消耗。 3. MATLAB实现 代码结构 main.m：算法主文件

研究现状包括我们在第二章中的工作，探索张量的基本概念，如佗模式积和张量分解模型，例如CP分解和非负张量的氐秩分解。第三章介绍了非负张量逼近的投影方法，包括经典的非负梯度下降算法和非线性高斯赛德尔迭代。第四章则分析了算法的收敛性，讨论了模型的KKT条件和算法收敛性定理。

在Oracle数据库中，簇表是一种存储方法，允许多个表共享同一数据块中的某些公共列。这些表上具有相同值的公共列的数据行将存储在同一数据块中。因此，簇表可以提高某些查询的性能，尤其是涉及多个表和公共列连接的查询。 需要注意的是，Oracle中的簇表与SQL Server中的聚集索引不同。SQL Server中的聚集索引按索引键的存储顺序强制行存储，类似于Oracle中的索引组织表(IOT)。

数据挖掘中，针对多维数据的时空特性，分析了传统k-means算法的局限性。通过维度简化和排除聚类前的离群点，减少数据样本复杂度和离群点对聚类结果的影响。以数据空间中各维分量的聚类中心作为初始聚类中心值。实验结果表明，改进后的k-means算法显著提高了多维数据聚类的效率和质量。

Oracle 11g R2 数据库中表和表簇的概念

利用聚类技术检测离群点的一种方法是丢弃远离其他簇的小簇。通常情况下，这个过程可以简化为移除小于某个最小阈值的所有簇。虽然可以与各种聚类技术结合使用，但需要设定最小簇大小和小簇与其他簇之间距离的阈值。此外，这种方法对于聚类数量的选择非常敏感，因为很难将离群点的得分附加到对象上。在图18中，当聚类簇数K=2时，可以清楚地看到一个包含5个对象的小簇远离了大部分对象，可能被视为离群点。

RenderLines2Tubes程序将输入的曲线线簇渲染成一组管道。这个程序基于Janus H. Wesenberg在2016年开发的tubeplot，但使用了更新的数据结构，可以同时处理多条曲线，极大地提升了原始项目的效率。版权所有（c）2020，王俊鹏。请参阅license.txt获取许可条款。

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