文件名称:基于FCM聚类分析的交通判别算法研究
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采用了欧氏距离和模糊算法两种方式进行了FCM聚类分析，利用FCM聚类分析解决了交通状况的判别算法，文件里面还有相关文献！(Using Euclidean distance and fuzzy algorithm, FCM clustering analysis is used to solve the traffic situation.)
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下载文件列表
| 文件名 | 大小 | 更新时间 |
|---|---|---|
| 基于FCM聚类分析的交通判别算法研究 | 0 | 2018-04-04 |
| 基于FCM聚类分析的交通判别算法研究\code | 0 | 2018-04-04 |
| 基于FCM聚类分析的交通判别算法研究\code\Untitled2.m | 1298 | 2018-03-20 |
| 基于FCM聚类分析的交通判别算法研究\code\fcm_s.m | 1581 | 2018-03-19 |
| 基于FCM聚类分析的交通判别算法研究\code\mydist.m | 114 | 2018-03-18 |
| 基于FCM聚类分析的交通判别算法研究\code\myfcm.m | 1428 | 2018-03-19 |
| 基于FCM聚类分析的交通判别算法研究\code\实验数据汇总.xls | 83456 | 2018-03-20 |
| 基于FCM聚类分析的交通判别算法研究\code\实验数据汇总_1.xls | 83456 | 2018-03-19 |
| 基于FCM聚类分析的交通判别算法研究\交通状态判别算法研究_高峰.pdf | 3177925 | 2018-03-18 |
| 基于FCM聚类分析的交通判别算法研究\基于FCM的城市快速路交通状态动态识别研究_岳立.caj | 6448442 | 2018-03-18 |
| 基于FCM聚类分析的交通判别算法研究\基于车牌识别数据的交通状态判别方法研究_高林.caj | 1356618 | 2018-03-18 |
| 基于FCM聚类分析的交通判别算法研究\高速公路实时交通状态判别方法研究_杜崇.caj | 6219356 | 2018-03-18 |