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刊名：全科护理

发表时间：2019-03-01

摘要:

[目的]构建基于多属性组合聚类的护士分层分类方法模型,为科学划分护士层级类型,提升护士分层管理的精细化、教育培养的精准性提供理论借鉴和方法依据.[方法]在深入分析和概括总结现有护士分层分类方法实践的基础上,运用灰色聚类思想,构建基于多属性组合聚类的护士分层分类方法模型.[结果]该模型能够充分利用护士本身的多属性信息,可以从多个属性维度将护士划分多个具有可比较的组合层次类别,对护士的分层分类更加全面客观、立体多元.[结论]基于多属性组合聚类的护士分层分类方法模型为我国护士分层管理科学化、为促进分层分类教育培养的精细化,以及健全绩效考核体系等提供了可行方法和路径,具有较高的实践应用价值.

分层管理护士方法模型组合聚类多属性

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2.【期刊】基于多属性组合聚类的护士分层分类方法模型构建

作者：顾梅王雪梅

刊名：全科护理

发表时间：2019-03-01

摘要:

[目的]构建基于多属性组合聚类的护士分层分类方法模型,为科学划分护士层级类型,提升护士分层管理的精细化、教育培养的精准性提供理论借鉴和方法依据.[方法]在深入分析和概括总结现有护士分层分类方法实践的基础上,运用灰色聚类思想,构建基于多属性组合聚类的护士分层分类方法模型.[结果]该模型能够充分利用护士本身的多属性信息,可以从多个属性维度将护士划分多个具有可比较的组合层次类别,对护士的分层分类更加全面客观、立体多元.[结论]基于多属性组合聚类的护士分层分类方法模型为我国护士分层管理科学化、为促进分层分类教育培养的精细化,以及健全绩效考核体系等提供了可行方法和路径,具有较高的实践应用价值.

分层管理护士方法模型组合聚类多属性

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3.【期刊】城市战场目标分群的组合聚类方法

作者：张松良王付明鲁柯谢永生

刊名：指挥控制与仿真

发表时间：2009-05-01

摘要:

为了消除或减少城市作战中灰色情报信息对态势评估中目标分群的影响,提出一种基于Chameleon算法的组合聚类方法.根据目标属性间的区间灰数关联度和目标间的距离系数得到相似度矩阵,利用Chameleon算法对目标进行初始分群,然后,对分群中各目标的属性历史数据和分群中心的属性历史数据分别进行区间灰数向量关联分析,实现了目标分群的动态维护.通过算例验证了方法的有效性.

灰数灰色关联度 Chameleon算法目标分群组合聚类

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4.【期刊】数据挖掘中一种改进的谱组合聚类算法

作者：童绪军吴义春

刊名：太赫兹科学与电子信息学报

发表时间：2020-03-01

摘要:

组合聚类(EC)是解决数据挖掘问题的关键手段之一,但现有的EC方法较少考虑可能破坏聚类结构的各种噪声,降低了聚类性能.为此,提出一种改进的谱组合聚类(ISEC)方法.将聚类问题建模为输入的多个基本分区(BPs)派生的共协矩阵的图分割问题;ISEC方法学习得到共协矩阵的低秩表示,并在共协矩阵上进行谱聚类,提高聚类性能;最后采用增强拉格朗日乘数法进行优化求解,获得最终的聚类结果.在多个真实数据集上的仿真实验结果表明,ISEC方法的聚类性能优于目前的大多数聚类方法.

组合聚类基本分区低秩表示共协矩阵增强拉格朗日乘数法

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5.【期刊】基于特征点组合聚类的图像检索新方法

作者：齐恒李克秋申彦明

刊名：大连理工大学学报

发表时间：2014-04-01

摘要:

由于特征点能对图像局部特征进行合理描述，有效使用特征点实现基于内容的图像检索成为当前计算机视觉领域中的热点问题。针对该问题，提出一种基于特征点组合聚类的图像检索新方法。该方法包括特征点组合聚类算法，以及基于该算法的局部颜色直方图构建策略。与现有的基于特征点和局部颜色直方图的检索方法相比，该方法能有效解决当前方法对特征点位置信息及特征点中心过度依赖的问题。从公共图像库上的实验结果可以看出，该方法与现有方法相比具有较高的检索精度。

基于内容的图像检索特征点组合聚类局部颜色直方图

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