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市政园林工程的质量优劣,品位高低,对于整个城市景观的效果起到至关重要的作用,它不再只是简单的景观,更是一个城市的形象体现,文化内涵的体现。市政园林建设工作由此被赋予了新的内涵和要求。施工管理是园林工程中的重要环节,绝对不容轻视,其管理效果直接关系到园林工程项目的整体景观效果和工程质量等。因此注重市政园林工程,加强施工管理势在必行。 相似文献
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针对现有数据聚类算法(如 K -means)易陷入局部最优和聚类质量不佳的问题,提出一种结合改进自监督学习群体智能(improved self supervised learning collection intelligence,ISLCI)和 K 均值(K -means)的高性能聚类算法。已有的自监督学习群体智能演化方案具有计算效率和聚类质量高的优点,但当应用于数据聚类时,收敛速度较慢且极易陷入局部最优。为 ISLCI 加入突变操作,增加其样本多样性来降低早熟的概率,提高最优解的求解质量;计算每个样本的行为方程,获得其行为结果;通过轮盘赌方案来选择群体智能学习的对象和群体中其他样本学习目标对象的属性来提高自己。同时,利用 K-means 操作提高其收敛速度,提高算法计算效率。对比试验结果表明,本算法具有收敛速度快、聚类质量高、不易陷入局部最优的特点。 相似文献
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