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项目管理毕业论文范文 一、论文说明 本写作团队长期从事项目管理论文写作，擅长数据处理、文献查找 图表绘制、理论分析，以及相关论文的发表 论文写作具体联系金老师QQ：387 826 70 二、参考范文 题目：基于颜色均值显著点聚类的作物病害叶片图像分割方法 概要：摘要 作物病害叶片图像分割是病害类型识别方法的一个重要步骤，其分割效果直接影响后续的识别结果。病害叶片图像的复杂多样性使得很多现有的图像分割方法不能有效应用于作物病害叶片图像分割中。针对复杂的自然病害叶片图像分割难题，提出一种基于颜色均值显著点聚类的作物病害叶片图像分割方法。该方法建立在HIS颜色空间，首先构造基于像素点HIS模型的带权无向图，然后计算病害叶片图像像素点的邻域的颜色均值，再计算该点前后两... 题目：浅述双聚类算法 概要：摘要：双聚类（Biclustering）算法在数据挖掘中是一个新兴的算法，对于矩阵类型的数据，其聚类效果很好。本文浅述了双聚类算法的基本特点，并提出了用迭代的双聚类算法对未知的数据进行分类，并对一组数据进行了测试，其分类表现不错。 关键词：双聚类；数据挖掘；迭代；分类 双聚类基础的可以定义为：给定矩阵M，寻找到矩阵M的多个子矩阵A，对于每一个A满足其指定条件进行聚类，最后得到需要的子矩阵B。双聚类方法可在以下一个... 题目：快速有哪些信誉好的足球投注网站与发现密度峰值聚类算法综述 概要：快速有哪些信誉好的足球投注网站与发现密度峰值聚类算法（CFSFDP）是近年来聚类算法领域的研究热点之一。本文在CFSFDP算法基本原理分析的同时，结合算法本身存在的优、缺点及改进策略等方面进行了简要分析，最后，简述了该算法目前存在的问题和发展方向。 密度峰值 CFSFDP算法 截断距离 ... 题目：大数据挖掘中的MapReduce并行聚类优化算法研究 概要：摘 要： 针对传统数据挖掘算法只适用于小规模数据挖掘处理，由于数据规模不断增大，其存在计算效率低、内存不足等问题，文中将MapReduce用于数据挖掘领域，对大数据挖掘中的MapReduce进行了并行化改进，并设计相应的并行化实现模型，以期满足大数据分析需求，完成低成本、高性能的数据并行挖掘与处理。 关键词： 大数据; MapReduce; 并行化处理; 聚类算法; 数据挖掘; Map任务 ： TN911.1?34; TP311.14 nb... 题目：分数阶粒子群的模糊聚类图像分割算法研究 概要：摘 要： 针对模糊C?均值聚类算法易受初始聚类中心的影响而陷入局部极值的缺陷，提出基于分数阶粒子群的模糊聚类图像分割算法。利用分数阶微积分容易跳出局部极值的固有优势，将其引入粒子群的速度、位置更新进程，同时改进分数阶阶次的自适应调整机制并引入步长控制因子。实验结果表明，该算法与传统算法相比，具有更高的分割精度与更快的收敛速度。 关键词： 模糊C?均值聚类; 初始聚类中心; 分数阶粒子群; 自适应调整; 步... 题目：面向科技文献技术脉络分析的聚类算法研究 概要：摘 要：科技文献网络是一种特殊的复杂信息网络，每一篇文献都有对应的标题、作者、刊物、关键词、引文等信息，从而形成了以文献为中心，其他对象通过文献链接在一起的星型网络结构。聚类分析是基于文献进行技术脉络信息抽取工作的重要手段之一。本文在传统层次聚类算法的基础上，融合了文献网络所特有的引文信息，从而有效的改善了施引文献和被引文献之间的聚类效果。基于万方数据库抓取的文献进行了聚类实验，标准化互信息（NMI）... 题目：基于Python的聚类方法在电商客户细分中的应用和探索 概要：摘要：在本篇文章当中主要是以Python为编程语言和机器学习库Scikit-Lear为工具，来对某个电商的库户数据进行分类，从而建立起客户的价值评估模型，文中可以清晰的看到聚类过程，并且使用肘方式和轮廓系数来对建立的模型来进行一个有效的定量分析。 关键词：基于Python;聚类方法;电商客户 ：F713.36 ：A ：1007-9416（2019）03-0230-02 0 引言 聚类分析是我们在进行研究数据挖掘当中的一个重要课题... 题目：蒙药山川柳的HPLC指纹图谱建立、相似度评价和聚类分析 概要：摘 要 目的：建立蒙药山川柳的高效液相色谱（HPLC）指纹图谱，并进行相似度评价和聚类分析。方法：采用HPLC法，色谱柱为Agilent ODS C18，流速为1.0 mL/min，流动相为甲醇-水（梯度洗脱），检测波长为335 nm，柱温为30 ℃，进样量为10 μL。以槲皮素峰为参照，生成10批药材样品的HPLC指纹