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1)  Clustering Feasible Solution(CFS)
聚类可行解
1.
In order to improve the algorithm efficiency without sacrificing the clustering precision,this paper presents a concept called as Clustering Feasible Solution(CFS) and designs an algorithm to get CFS from dataset through artificial immune network.
网络特征数据集中可能包含未知的入侵模式,因此不能预先设定聚类簇的数量,为了在保持聚类分析精度的前提下提高动态聚类算法的效率,提出了可划分聚类数据集的聚类可行解的概念,设计了一种基于人工免疫网络的聚类可行解的获取算法,并对算法获得聚类可行解的条件和概率进行了一定的理论分析。
2)  Cluster decomposing
聚类分解
3)  decomposing cluster
分解聚类
1.
This paper proposed a fuzzy identification method for nonlinear systems which were based on decomposing clustering of the worst subspace.
该文提出了一种基于最差子空间分解聚类的非线性系统模糊辨识方法。
4)  Extension cluster
可拓聚类
5)  parallel cluster
并行聚类
1.
Customer segmentation application of PSO parallel cluster;
微粒群并行聚类在客户细分中的应用
2.
A parallel cluster algorithm for self-adaptive particle swarm optimization was proposed to deal with this problem.
大规模的数据挖掘如聚类问题迫切需要大量计算,提出了自适应微粒群优化的并行聚类算法。
6)  Parallel Clustering
并行聚类
补充资料:聚[3,3-双(氟甲基)氧杂环丁烷]
分子式:
CAS号:

性质: 以氟原子取代氯的卤化聚醚树脂类似物。同氯化聚醚一样,经拉伸和极化处理的该类树脂也表现出压电和热电性质。由于分子中碳氟键的极性比碳氯键大,预期在热电性质方面具有优越性质,而且氟取代物的碳氟键能高,其化学稳定性要好于氯取代类似物。聚[3,3-双(氟甲基)氧杂环丁烷]的合成与聚[3,3-双(氯甲基)氧杂环丁烷]的制备类似,首先合成3,3-双(氟甲基)氧杂环丁烷,然后利用开环聚合反应得到该聚合物。

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参考词条