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运用K-means算法进行图像分割,K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的公式公式影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离将每个对象重新赋给最近的簇。当考察完所有数据对象后，一次迭代运算完成，新的聚类中心被计算出来。如果在一次迭代前后，J的值没有发生变化，说明算法已

基于simulink的SVC与SVG的仿真，通过仿真分析他们的有缺点。《电气开关》(2009No4)90.3SVGSVCSVGSVC0.2smu link SVc SVg1.00-0.2SVC SVGEsmu lnkSVC SVG-0.8SVC SVG0.20.40.600.20.40.60100MVASVG0.2s0.38 SVG SVC9 SVGSVC SVG,三三CTCREquiv 500kvBI L1300kmL2300kmEquiv 500kV3000MVA2500MVASR TCT35711FaultSVCsvG mlmlSVGMWPWM100MVAFaultSVG711图5SvG的仿真电路图Svc Power System丰三:linkEquiv 500kBI LI30OkmB5L2300kmB6Equiv, 500kV2500MVASVG SVCSVGCSVG(Phasor type)OVG图6SVC的仿真电路图SVCVm vteSVGOm Oref(pu)SVGQrefVQ STATCOMs1]翁利民,张莉.SC与SVG的比较研究[J.冶金动力,2005(5):svC(magenta)jQm(pu)Power SystemSTATCOM (yellow)[2]周建丰,顾亚琴,韦寿祺.SVC与 STA TCOM的综合比较分析[J电力自动化设备,200727(12):57-60图7SvG和SVC动作特性的测量[3]杨恒,屠元吉,孟庆余,SVC无功补偿技术在济钢热连轧的应用0.2~0.3sJ.电气传动,200838(3)4]刘隽,李兴源,汤广福.SC电压控制与阻尼调节间的相互作用机71%SVC理[J.中国电机工程学报,200828(1):12-1769%0.2~[5]刘方蓝,林莉,牟道槐. STAT COM抑制电压波动和闪变的分析G「J.重庆大学学报(自然科学版),200730(2):34-36pu↓0.48p2008-11-12(1984-),GSVCo1994-2012ChinaACademicJournalElectronicPublishingHouse.alLrightsreservedhttp:/www.cnki.net

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这是我找了蛮久的 看完之后 你会对动态性规划有了比较深入的了解 也很适合初学者看 里面还结合了大量的例题与matlab的编程 所以说 如果你需要的话 你可以直接用里面的程序 然后直接改代码就可以啦！

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