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基于并行处理的蚁群聚类算法的研究.doc49页
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硕士学位论文
聚类就是将数据对象划分到不同组（或簇）中，使得属于同簇内的数据对象具有相似性，而不同簇的数据对象具有相异性。聚类分析又称群分析，它是研究样品或指标分类问题的一种统计分析方法是由若干模式组成的，以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性Abstract
Clustering is dividing data object into different groups
or cluster , make belong to same cluster the data objects with the similarity. However different data objects in clusters have different attribute. Clustering analysis, also called study of analysis, it studies a statistical analysis method of sample or index classification problem. It is composed by several mode based on similarity, and in mode of cluster has more similarity than that in the different clusters between. It is an important data mining technology. In recent decades, the domestic and international academic proposed many clustering algorithms, and tries to find the optimal scheme. With the rise of ant colony algorithm, people found using ant colony optimization model clustering can solve practical problem more powerfully
Firstly this paper studied some ant colony algorithm and clustering algorithm, fully understanding the basic principle of flocking and characteristics of ant clustering algorithm. And through the researches show that people ants swarm algorithm is essentially a parallel system, therefore, Studying the parallel ant colony algorithm has an important meaning to improve speed. On the basis of summarization, combining industrial scheduling problem, this paper will combine the parallel algorithm and ant clustering algorithm, and proposes a new ant algorithm. What is more, the kind of optimization will improved algorithm for traditional TSP problem, quadratic assignment problem and industrial scheduling problem of comparison, the experiment
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基于GPU并行计算的目标跟踪快速算法研究
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