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K-means均值聚类算法在磁阻效应实验中的应用 被引量:2

Application of K-means mean clustering algorithm in the magnetoresistance effect
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摘要 对磁阻效应作用原理和磁阻传感器原件的应用进行了介绍,并借鉴数据挖掘技术提出了一种利用曲率及K-means均值聚类算法对磁阻效应实验数据进行分析处理的方法,结果显示该方法具有高精确度、人为因素小、直观性强的优点. We introduce the action principle of magnetoresistance effect and the application of magnetroresistive elements,as well as the design and verification of the approaches of analyzing and processing the experimental data of magnetoresistance effect using curvature and K-means clustering algorithm. The results show that the present method has high accuracy and low human factors and greatly intuitive.
作者 王蕴杰
出处 《大学物理》 北大核心 2017年第2期43-46,共4页 College Physics
基金 教育部春晖计划资助项目(Z2015064) 青海师范大学2015校级教学研究项目(qhnujy2015106)资助
关键词 磁阻效应 磁感应强度 曲率法 K-means均值聚类算法 magnetoresistance effect magnetic induction curvature K-means mean clustering algorithm
  • 相关文献

参考文献5

二级参考文献30

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共引文献56

同被引文献27

引证文献2

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