基本解釋
養(yǎng)蜂業(yè)中指新的母蜂產(chǎn)生后兩三天內(nèi)，舊的母蜂和一部分工蜂離開原來(lái)的蜂巢，到另一個(gè)地方組成新的蜂群。
詞語(yǔ)來(lái)源
該詞語(yǔ)來(lái)源于人們的生產(chǎn)生活。
詞語(yǔ)造句
1、我們發(fā)展了模擬的程式來(lái)評(píng)估分群方法的效能表現(xiàn)。
2、因?yàn)槟芰肯氖欠秩悍椒ǖ闹饕O(shè)計(jì)目標(biāo)，基于真實(shí)能量模型的模擬，可以提供較實(shí)際的模擬結(jié)果。
3、由于資料的分布范圍或形式不同，為了提高模糊分群的可靠性應(yīng)對(duì)判定區(qū)域的體積做適當(dāng)調(diào)整。
4、因此，無(wú)論最初的數(shù)目族群，區(qū)間式競(jìng)爭(zhēng)分群演算法可以快速收斂。
5、我們也檢驗(yàn)傳統(tǒng)用文章內(nèi)容為資訊的聚合階層式分群方法以更全面比較其中差異。
6、在本篇論文中，我們提出一個(gè)可用于無(wú)線感測(cè)器網(wǎng)路的有效分群方法。
7、此方法論將其相關(guān)功能分群，切割程式成數(shù)個(gè)模組，因?yàn)橐粋€(gè)模組可以被定義為一群具有高凝聚力或低耦合度的功能性單位。
8、而分群搜尋引擎則具有突顯重要概念、提供多元思考及降低資訊超載等特性。
9、結(jié)論三分群血細(xì)胞分析儀僅作為白細(xì)胞分類的初篩，尚不能完全替代人工顯微鏡分類方法。
10、我們?nèi)绾螌⑦@一類的先備知識(shí)加到分群算法里？
11、分群演算法在不需事先定義類別下，依照資料本身特性集結(jié)成群，可幫助我們區(qū)隔且辨識(shí)出不同的資料關(guān)系。
12、總結(jié)了發(fā)現(xiàn)型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中涉及的分群、關(guān)聯(lián)分析、頻度分析以及預(yù)測(cè)型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中涉及的分類、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)等相關(guān)技術(shù)；
13、同時(shí)介紹了權(quán)重的計(jì)算和對(duì)LID、HD和本文的分群算法進(jìn)行了比較。
14、本文提出了一種新型的適用于移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值分群算法。
15、在分析基本微粒群優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上，引進(jìn)分群思想，提出了一種動(dòng)態(tài)分群的微粒群優(yōu)化算法（DPSO）。
16、經(jīng)由分群分析，最佳的分群結(jié)果是四群，其中最高的一群捐血率為45.8%。
17、目標(biāo)分群的結(jié)果有助于確定態(tài)勢(shì)元素之間的相互關(guān)系，從而解釋問(wèn)題領(lǐng)域的各種行為，輔助指揮決策。
18、今年蜜蜂分群的時(shí)候很快就要過(guò)去了；
19、我見過(guò)不少次蜜蜂分群，每一次都令我目瞪口呆，也令周圍的其他所有人啞然失聲。
20、最后，以電信行業(yè)客戶呼叫行為分析、客戶分群等應(yīng)用為背景，論證這種算法在實(shí)際應(yīng)用中的價(jià)值。
21、你是否能針對(duì)這些情形想出一個(gè)適合的分群的量尺或分群的算法？
22、若以決策風(fēng)格分群分析，研究顯示，性別因素是三個(gè)分群相對(duì)而言皆不重視的屬性。
23、設(shè)計(jì)分析了操作站組態(tài)，包括操作站構(gòu)成、操作組分群、趨勢(shì)記錄、畫面名定義、窗口名定義等功能。
24、再以此模式為基礎(chǔ)，發(fā)展知識(shí)文件分群法則；
25、目的：確定解脲脲原體（UU）在健康足月分娩新生兒泌尿生殖道中的檢出率與分群分型。
26、闡釋運(yùn)動(dòng)技術(shù)的分群演進(jìn)問(wèn)題。
27、客戶分群作為預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)為分類器提供有共同特征的用戶群體，使得預(yù)測(cè)分析可以在不同的群體上進(jìn)行。
28、提出了一種用于分群OFDM超寬帶網(wǎng)絡(luò)的功率分配新算法。
29、根據(jù)他們的腰痛癥狀用潛在類分析（LCA）將對(duì)象分群。
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