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基于粒子群ISODATA电梯交通模式识别

Elevator traffic pattern recognition based on particle swarm optimization iterative self-organizing data analysis algorithm
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摘要 将粒子群算法与迭代自组织数据分析算法(ISODATA)结合,提出了一种基于粒子群的ISODATA算法。仿真实验表明,利用该算法可以对电梯交通模式进行准确、实时的识别。 The particle swarm optimization method and iterative self-organizing data analysis technics are combined to become a new clustering algorithm.The simulation experiment shows that the proposed algorithm can identify elevator traffic patterns accurately and has an excellent real-time performance.
作者 蔡丽霞
出处 《电子测试》 2015年第2期24-26,共3页 Electronic Test
关键词 粒子群ISODATA算法 电梯交通模式识别 电梯群控系统 Particle swarm optimization ISODATA algorithm Elevator traffic pattern recognition Elevator group control system
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