简介：摘要：随着我国城市的发展和建设步伐的加快，地下空间的开发力度越来越大，城市深基坑工程越来越多，并呈现大规模、大深度的发展趋势。近年来，城市深基坑工程风险事故频发，往往带来难以估量的生命财产损失以及不良的社会影响。城市深基坑工程建设具有开挖工期长、施工难度大等特点，是一项高风险的建设工程。尤其在施工阶段，项目投入资源多、技术复杂、周边环境复杂，不可预见因素多并不断变化。因此，为了保证基坑工程顺利实施，对城市深基坑工程施工风险进行评估具有重要意义。基于此，本篇文章对基于模糊聚类最大树算法的高层建筑基坑工程风险识别方法进行研究，以供参考。

简介：摘要：以当前航迹数据应用现状及未来对平均航迹的需求作为研究背景，通过对雷达数据的航迹特征分析，采用FastDTW算法以及平均距离度量方法对航迹距离进行计算，建立航迹相似性度量模型，并运用改进的经典层次聚类算法对航迹进行聚类，最后提出平均航迹构造算法，完成平均航迹的构造。

简介：摘要：近年来随着大坝的逐渐增多和坝高增大，对于大坝安全的要求也是逐渐变得越来越严格，本文旨在通过DBSCN聚类算法对于青海省某大坝往年数据进行分析，得到温度，降雨量，上下游水位变化的共同作用对于大坝安全重要指标接缝，渗流和水准的影响。

简介：   摘要：针对传统的相似度计量方法根据用户评分信息矩阵来计算物品或者用户相似度，需要考虑所有用户反馈的历史信息，提出一种改进的协同过滤推荐算法。首先，将所有物品度的平均值作为一个阈值，选出高密度阈值物品。其次，使用可变网格的聚类方法将有共同兴趣是用户聚为同一类。最后，在类内用推荐算法对用户进行物品推荐。实验结果表明新算法在一定程度上提高了推荐系统的推荐精度和质量。

简介：摘要：由于模糊C均值聚类算法容易受到参数和噪声的影响，同时没有考虑点云数据空间信息，导致聚类分割结果不够准确等问题。本文利用点云法向量，提出了基于法向量加权的模糊C均值算法并且证明其算法的收敛性。通过对建筑物点云和手背点云进行聚类分割，实验结果表明：改进算法的实验结果比模糊C均值算法更精确，更具有实际意义。

简介：摘要：由于目前违约用电、窃电等现象严重，使正常供用电秩序受到干扰，为了提高超容用电检测效果，研究基于模糊聚类的公变台区超容用电检测方法。基于模糊聚类提取异常用电特性，区分用电量的异常类型。公变台区用电量数据采集与处理，填充数据缺失值，修改数据噪声。建立超容用电检测模型，对比新的分类标签和原始数据标签，计算检测准确率，完成超容用电检测。经实验论证分析，本文方法能够对各类违约用户做出较为精准的判断，与传统方法相比，本文方法具有较高的检测准确性和高效的运行时间，证明本文方法具有可行性。

简介：摘要：DBSCAN密度聚类算法是一种基于密度的带有噪声的空间聚类，能够发现任意形状的聚类簇，广泛应用于机器学习等领域。根据密度聚类算法特征，将其应用于公交车站点设置优化中，并通过轮廓系数度量此次聚类的质量。

简介：摘要：针对处于人生发展时期的大学生。学校一直以来都是大学生获取知识、 提高素质的主要场所，对当代大学生进行性教育必须充分发挥学校的主阵地作用。性教育模式有很多种，包括课堂教育模式、校园文化模式、同伴教育模式、心理咨询模式、网络教育模式等。各种模式各有利弊、如何根据高校学生的自身特点、选择适合的性教育模式显得尤为重要。Absrtact：For college students in the period of life development. Schools have always been the main places for college students to acquire knowledge and improve their quality. To carry out sex education for contemporary college students, we must give full play to the role of schools as the main front. There are many modes of sex education, including classroom education mode, campus culture mode, peer education mode, psychological consultation mode, network education mode, etc. Each mode has its own advantages and disadvantages. It is particularly important to choose a suitable education mode according to the characteristics of college students.

简介：摘要：针对具有曼哈顿模型的一类通道布线，提出了一个依据图论模型的最优轨道高度布线算法。算法根据通道上结点的水平约束图和垂直约束图，依次安排好每一个结点的布线轨道，进而通过通孔可以把所有的结点在2层轨道上布线完成。通过计算分析，该算法相对以前的算法能够达到更优的布线高度，并且其复杂性保持不变。

简介：摘要:医学图像具有灰度分辨率高、图像相似度大、分类多的特点。如何从大量的医学图像中高效、准确地检索出所需的图像仍然是一个难题。目前的医学图像检索系统还存在检索准确率低问题。为了提高医学图像检索性能，提出了一种基于CenterVLAD聚类特征的医学图像检索技术。通过对医学图像检索相关算法的研究，简要介绍了医学图像检索的背景，分析了基于CenterVLAD聚类特征的医学图像检索技术。提出了一种基于CenterVLAD聚类特征技术的解决方案。基于上述算法，我们自主开发了一个医学图像检索系统。该系统实现了图像预处理、图像检索和图像查看功能，可用于辅助医生检索类似病例的图像。

简介：摘要：针对电力需求预测面临的城市集群发展、双循环发展格局，能耗双控等新形势，有必要开展能够适应复杂环境的电力需求预测新方法的研究。目前，关于聚类和电力需求预测的研究已经比较深入。本文基于城市聚类的电力需求预测方法，依据经济及电力特性的不同将不同城市进行聚类划分，针对每类城市整体用电量进行分别预测，综合考虑各类别城市群的用电发展特点，最终得到区域整体用电量预测结果。

简介：摘要：当前全世界都对环境的关注度越来越高，绿色发展已经成为所提倡的生产生活方式，提高能源的利用效率，减少能源消耗，已经成为可持续发展的必由之路。调查显示建筑业能耗在全社会能耗的占比高达30%，常用的建筑建材的能耗达到13.6亿吨。为了适应当前绿色发展和低能耗建筑的要求，装配式的建筑由于自身具有节能、环保、绿色施工等特征，广泛受到欢迎，同时也契合了当前我国建筑行业所倡导的“四节一环保”理念。为了更好的在建筑施工行业推行绿色施工，国内外的现在学者对于建筑绿色施工评价进行了深入的研究。

简介：摘要：德语是德国的官方语言，也是欧盟境内使用人数最多的母语，全世界约有2亿人使用德语进行交流，庞大的德语使用人群贡献了不计其数的德语数字化文本信息。与汉语、英语等语言相比，目前国内外对德语文本挖掘的研究较少，还远未成熟，准确性不令人满意。其中，德语文本聚类研究仍处于起步阶段，目前尚未见国内外有系统的德语文本聚类方法研究，而当前较为成熟的汉语和英语文本聚类方法无法直接应用于德语文本聚类。

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简介：摘要：针对水平约束图为星图的具有曼哈顿模型的通道布线，提出了一个依据图论模型的最优轨道高度布线算法。该算法根据通道上结点的水平约束图和垂直约束图特点，依次安排好每一个结点的布线轨道，进而通过通孔可以把所有的结点在2层轨道上布线完成。通过计算分析，该算法能够达到最优的布线高度。

简介：摘要：聚类肽,也可以称作氮取代聚甘氨酸(N-聚甘氨酸),它是一种拥有优异生态相容性和高生物学活性的可降解大分子化合物材料。高分子特性主要根据侧链基团的结构类型以及物理化学特性确定,从这样的支链结构特征上讲,能够根据设定不同的侧基构成,合理地控制系统聚类肽高分子的热力学性能、降解特性,以及溶液自组装行为和物理化学特性.文章重点阐述了聚类肽高分子的本体性质和溶液自组装行为,并同时论述了这种材料在生物医疗和能源利用等领域的潜在用途。

简介：摘要：我国经济正处于快速发展的重要时期，让各行业的生产模式得到大幅度改善。为进一步提高工业生产质量与效率，需要对信息通信技术做更深层次的应用研究。本文以基于DA优化模糊神经网络为基础，对于异构无线网络接入选择算法展开系统性研究，旨在为我国众多信息通信相关企业提供技术帮助，推动我国信息通信水平稳步提升，促进国民经济有序发展。

简介：

简介：摘要：本文旨在通过k-means文本聚类了解国内大数据岗位需求特点，帮助企业和员工识别大数据人才，推动大数据相关研究的进一步发展。首先利用爬虫软件对招聘网“大数据”的招聘信息进行爬取招聘网站。然后利用解霸分词和K-means文本聚类对大数据招聘岗位进行聚类，聚类数由组内平均平方和确定。最后，将大数据岗位划分为10类，从整体数据集和聚类结果的角度对大数据岗位的城市分布、薪资水平、学历要求、经验要求等进行讨论和分析，明确大数据岗位的特点。大数据工作需求。分析结果表明，大数据的工作需求主要分布在一线城市和新一线城市。企业更倾向于大专或本科学历及一年以上相关工作经验的求职者。不同类型的工作之间存在工资差异。职位越高，对学历和经验的要求就越高。