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数值型和分类型混合数据的模糊K-Prototypes聚类算法(英文) 被引量:49
1
作者 陈宁 陈安 周龙骧 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第8期1107-1119,共13页
由于数据库经常同时包含数值型和分类型的属性 ,因此研究能够处理混合型数据的聚类算法无疑是很重要的 .讨论了混合型数据的聚类问题 ,提出了一种模糊 K- prototypes算法 .该算法融合了 K- means和 K- modes对数值型和分类型数据的处理... 由于数据库经常同时包含数值型和分类型的属性 ,因此研究能够处理混合型数据的聚类算法无疑是很重要的 .讨论了混合型数据的聚类问题 ,提出了一种模糊 K- prototypes算法 .该算法融合了 K- means和 K- modes对数值型和分类型数据的处理方法 ,能够处理混合类型的数据 .模糊技术体现聚类的边界特征 ,更适合处理含有噪声和缺失数据的数据库 .实验结果显示 。 展开更多
关键词 数据库 数值型混合数据 分类型混合数据 模糊k-prototypes聚类算法
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基于K-prototypes的混合属性数据聚类算法 被引量:16
2
作者 陈韡 王雷 蒋子云 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第8期2003-2005,2110,共4页
通过对基于K-prototypes算法对混合属性数据处理的聚类问题进行研究,改进了K-prototypes算法中分类属性相异度计算公式,使之能更加精确反映样本间的差异;在此基础上提出了一种用于处理混合属性数据的聚类算法,并将改进后的算法应用于英... 通过对基于K-prototypes算法对混合属性数据处理的聚类问题进行研究,改进了K-prototypes算法中分类属性相异度计算公式,使之能更加精确反映样本间的差异;在此基础上提出了一种用于处理混合属性数据的聚类算法,并将改进后的算法应用于英语借词数据的聚类分析中。实验结果表明,与K-prototypes算法相比,改进后的算法具有更好的稳定性和更高的精度。 展开更多
关键词 聚类 k-prototypes算法 混合属性数据 相异度
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模糊k-prototypes聚类算法的一种改进算法 被引量:11
3
作者 王宇 杨莉 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期849-852,共4页
模糊k-prototypes算法是当前聚类分析中最有效算法之一.简述了模糊k-prototypes算法的发展进程和主要性质;并在此基础上,指出它在处理数值型和分类型混合数据时的不足,进而提出一种改进算法;最后,将算法应用到英语借词之中,给出计算结果... 模糊k-prototypes算法是当前聚类分析中最有效算法之一.简述了模糊k-prototypes算法的发展进程和主要性质;并在此基础上,指出它在处理数值型和分类型混合数据时的不足,进而提出一种改进算法;最后,将算法应用到英语借词之中,给出计算结果.结果表明,改进算法具有较好的稳定性和较高的精确度. 展开更多
关键词 模糊k-prototypes聚类算法 数值型属性 分类型属性 英语借词 数据挖掘
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量子遗传算法的模糊K-prototypes聚类 被引量:1
4
作者 叶奇明 梁根 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第1期112-115,共4页
聚类分析是数据挖掘中应用最多的一种技术,它在许多领域都有重要应用。模糊h-prototypes算法是当前聚类分析中最有效算法之一,但是存在对初始值敏感、容易陷入局部极小值的问题。为了克服该缺点,提出了一种基于量子遗传算法和FKP算法的... 聚类分析是数据挖掘中应用最多的一种技术,它在许多领域都有重要应用。模糊h-prototypes算法是当前聚类分析中最有效算法之一,但是存在对初始值敏感、容易陷入局部极小值的问题。为了克服该缺点,提出了一种基于量子遗传算法和FKP算法的混合聚类算法,首先利用量子遗传算法确定FKP的初始聚类中心,再将量子遗传算法聚类结果作为后续FKP算法的初始值。实验结果显示,算法具有良好的收敛性和稳定性,聚类效果优于单一使用FKP算法和相关改进的算法。 展开更多
关键词 聚类算法 量子遗传算法 模糊k-prototypes算法 数值型属性 数据挖掘
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基于平均差异度的改进k-prototypes聚类算法 被引量:4
5
作者 石鸿雁 徐明明 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2019年第5期555-559,共5页
针对k-prototypes聚类算法随机选取初始聚类中心导致聚类结果不稳定,以及现有的大多数混合属性数据聚类算法聚类质量不高等问题,提出了基于平均差异度的改进k-prototypes聚类算法.通过利用平均差异度选取初始聚类中心,避免了初始聚类中... 针对k-prototypes聚类算法随机选取初始聚类中心导致聚类结果不稳定,以及现有的大多数混合属性数据聚类算法聚类质量不高等问题,提出了基于平均差异度的改进k-prototypes聚类算法.通过利用平均差异度选取初始聚类中心,避免了初始聚类中心点选取的随机性,同时利用信息熵确定数值数据的属性权重,并对分类属性度量公式进行改进,给出了一种混合属性数据度量公式.结果表明,改进后的算法具有较高的准确率,能够有效处理混合属性数据. 展开更多
关键词 k-prototypes算法 聚类 初始聚类中心 混合属性数据 平均差异度 信息熵 属性权重 度量公式
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一种增强的K-prototypes混合数据聚类算法 被引量:5
6
作者 李顺勇 顾嘉成 《陕西科技大学学报》 北大核心 2021年第2期183-188,共6页
针对K-prototypes算法处理混合数据时精度不高等问题,提出了一种增强的K-prototypes混合数据聚类算法(An Enhanced K-prototypes Mixed Data Clustering Algorithm,EKPCA).首先定义了一种新的距离计算公式,扩大了数据之间的差异性,有利... 针对K-prototypes算法处理混合数据时精度不高等问题,提出了一种增强的K-prototypes混合数据聚类算法(An Enhanced K-prototypes Mixed Data Clustering Algorithm,EKPCA).首先定义了一种新的距离计算公式,扩大了数据之间的差异性,有利于对簇边缘数据进行合理划分;其次选取较多初始原型来覆盖数据的整体信息;最后迭代消去多余原型,得到数据集的真实分类.在8个UCI数据集上对算法进行评测,实验结果表明EKPCA算法有较高聚类精度. 展开更多
关键词 k-prototypes 混合数据 距离计算 初始原型 迭代消去
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基于信息增益的模糊K-prototypes聚类算法
7
作者 欧阳浩 王智文 +1 位作者 戴喜生 刘智琦 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第5期1009-1014,共6页
K-prototypes聚类算法结合了K-means算法和K-modes算法,可用于分析混合属性的数据对象。传统的K-prototypes聚类算法在计算数据对象的相异度时,未考虑各个属性对于最终聚类结果的影响程度,而现实世界中,各属性的重要程度是不同的。使用... K-prototypes聚类算法结合了K-means算法和K-modes算法,可用于分析混合属性的数据对象。传统的K-prototypes聚类算法在计算数据对象的相异度时,未考虑各个属性对于最终聚类结果的影响程度,而现实世界中,各属性的重要程度是不同的。使用了信息论中信息增益的计算方法,来获得各个属性的权值。在计算各属性的差异度时,乘以这些权值,从而可以获得更为准确的聚类结果。为了增加算法处理模糊问题的能力,本算法引用了模糊理论,从而使其具有较好的抗干扰能力和处理不确定性问题的能力。通过对四个UCI数据集的聚类分析实验,表明了本算法的有效性。 展开更多
关键词 聚类 信息增益 模糊k-prototypes算法 混合型数据
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模糊K-Prototypes算法中的加权指数研究 被引量:4
8
作者 汪加才 朱艺华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第2期348-351,共4页
模糊K Prototypes(FKP)算法融合了K Means和K Modes对数值型和符号型数据的处理方法,适合于混合类型数据的聚类分析。同时,模糊技术使得FKP适合于处理含有噪声和缺少数据的数据库。但是,在使用FCM(FuzzyC Meansalgorithm)或FKP算法时,... 模糊K Prototypes(FKP)算法融合了K Means和K Modes对数值型和符号型数据的处理方法,适合于混合类型数据的聚类分析。同时,模糊技术使得FKP适合于处理含有噪声和缺少数据的数据库。但是,在使用FCM(FuzzyC Meansalgorithm)或FKP算法时,如何选取加权指数α仍是悬而未决的问题。许多研究者基于他们的实验结果给出FCM中的最佳加权指数可能位于区间 [1. 5,2. 5],本文则提出了一个FKP中加权指数的探寻算法。在多个实际数据集上的实验结果表明,为进行有效的聚类,FKP中加权指数应该小于 1. 5。 展开更多
关键词 加权指数 FKP算法 聚类有效性
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结构化模糊K-prototypes聚类算法 被引量:2
9
作者 汪加才 文巨峰 +1 位作者 陈奇 俞瑞钊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第5期155-158,共4页
尽管综合了K-means和K-modes的K-prototypes算法已能有效地处理符号数据,但用聚类中的符号模(modes)来表示聚类中的数据均值将引起大量的信息丢失。为此,本文提出了一种适合于混合类型数据的结构化模糊K-prototypes算法(SFKP),在不增加... 尽管综合了K-means和K-modes的K-prototypes算法已能有效地处理符号数据,但用聚类中的符号模(modes)来表示聚类中的数据均值将引起大量的信息丢失。为此,本文提出了一种适合于混合类型数据的结构化模糊K-prototypes算法(SFKP),在不增加时空开销的情况下提高聚类能力。实际数据集上的实验结果显示,SFKP算法能够进行更加有效的聚类。 展开更多
关键词 结构化 聚类算法 符号数据 信息丢失 混合类型 数据集
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一种有效的Gk-prototypes聚类算法 被引量:1
10
作者 郭映江 徐蔚鸿 +1 位作者 陈沅涛 文泽林 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第9期1693-1699,共7页
针对传统的聚类算法对初始聚类中心敏感、只能对单一属性聚类且聚类效果有时欠佳等不足,提出了一种能处理数值属性和分类属性的Gk-prototypes聚类算法。在经典的k-prototypes聚类算法的基础上,利用去模糊相似矩阵来构造粗粒子集,结合粒... 针对传统的聚类算法对初始聚类中心敏感、只能对单一属性聚类且聚类效果有时欠佳等不足,提出了一种能处理数值属性和分类属性的Gk-prototypes聚类算法。在经典的k-prototypes聚类算法的基础上,利用去模糊相似矩阵来构造粗粒子集,结合粒计算和最大最小距离法确定初始聚类中心,并改进了目标函数。实验结果和理论分析表明,Gk-prototypes聚类算法与其他基于k-prototypes的改进算法相比,聚类更准确,有效性更好,鲁棒性更强。 展开更多
关键词 k-prototypes聚类 去模糊相似矩阵 粒计算 最大最小距离法
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基于改进式k-prototypes聚类的坏数据辨识与修正 被引量:9
11
作者 王孝慈 董树锋 +2 位作者 刘育权 王莉 李俊格 《电测与仪表》 北大核心 2022年第2期9-15,共7页
工业领域很多技术的实现都以准确的负荷数据为基础,而工厂现有的负荷数据测量体系常因为通信、存储等故障,导致负荷数据中出现大量坏数据。因此,提出基于改进式k-prototypes聚类的坏数据辨识与修正方法,通过在聚类中引入非负荷数据特征... 工业领域很多技术的实现都以准确的负荷数据为基础,而工厂现有的负荷数据测量体系常因为通信、存储等故障,导致负荷数据中出现大量坏数据。因此,提出基于改进式k-prototypes聚类的坏数据辨识与修正方法,通过在聚类中引入非负荷数据特征,削弱负荷坏数据对聚类结果的影响,使坏数据辨识和修复结果更准确。改进式k-prototypes算法通过随机初始化,并行计算择优,克服了标准k-prototypes容易随初始聚类中心陷入局部最优解的缺陷;并通过聚类数量的自适应处理,解决了主观决定聚类数量的问题。基于聚类结果,根据正态分布原则确定负荷数据可行域,识别坏数据,并利用类中心置换法进行修正。实验表明,该方法较只考虑负荷数据的模糊均值聚类法效果更好,坏数据识别的召回率与修正的准确率显著提高。 展开更多
关键词 k-prototypes聚类 混合数据集聚类 坏数据辨识 类中心置换修正法 工业负荷预处理
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基于PSO的模糊K-Prototypes聚类 被引量:2
12
作者 尹波 何松华 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第11期2883-2885,共3页
模糊K-Prototypes(FKP)算法能够对包含数值属性和分类属性相混合的数据集进行有效聚类,但是存在对初始值敏感、容易陷入局部极小值的问题。为了克服该缺点,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法和FKP算法的混合聚类算法,先利用PSO算法确定... 模糊K-Prototypes(FKP)算法能够对包含数值属性和分类属性相混合的数据集进行有效聚类,但是存在对初始值敏感、容易陷入局部极小值的问题。为了克服该缺点,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法和FKP算法的混合聚类算法,先利用PSO算法确定FKP的初始聚类中心,再将PSO聚类结果作为后续FKP算法的初始值。实验结果表明,新算法具有良好的收敛性和稳定性,聚类效果优于单一使用FKP算法。 展开更多
关键词 聚类分析 粒子群优化算法 模糊聚类算法 数值型属性 分类型属性 聚类中心
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一种面向混合型数据聚类的k-prototypes聚类算法 被引量:7
13
作者 贾子琪 宋玲 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第9期1845-1852,共8页
同时包含数值型和分类型数据的混合型数据集在实际应用中普遍存在.经典的k-prototypes算法通过人为设置参数γ来调节分类型数据和数值型数据之间的占比,γ对聚类结果影响很大.为了避免不同类型数据之间的特征转换和参数调整以及处理高... 同时包含数值型和分类型数据的混合型数据集在实际应用中普遍存在.经典的k-prototypes算法通过人为设置参数γ来调节分类型数据和数值型数据之间的占比,γ对聚类结果影响很大.为了避免不同类型数据之间的特征转换和参数调整以及处理高维混合型数据聚类中的特征加权问题,提出了基于熵权的分类型相异度系数,量化的数值型相异度系数和适用于混合型数据聚类的混合型相异度系数.提出的相异度系数充分考虑了分类型特征值的重要性和数值型特征值的平均值,并具统一的准则,可以更客观的计算数据对象与簇之间的相异度.此外,将加权的混合型相异度系数应用到经典的k-prototypes算法中,提出了一种面向混合型数据聚类的k-prototypes聚类算法(KPMD).使用UCI真实数据集进行实验,结果验证了KPMD算法的有效性和鲁棒性. 展开更多
关键词 k-prototypes 混合型相异度系数 分类型数据 数值型数据 混合型数据
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面向本地差分隐私的K-Prototypes聚类方法 被引量:9
14
作者 张国鹏 陈学斌 +2 位作者 王豪石 翟冉 马征 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第12期3813-3821,共9页
为了在聚类分析中保护数据隐私的同时确保数据的可用性,提出一种基于本地化差分隐私(LDP)技术的隐私保护聚类方案——LDPK-Prototypes。首先,用户对混合型数据集进行编码;其次,采用随机响应机制对敏感数据进行扰动,而第三方在收集到用... 为了在聚类分析中保护数据隐私的同时确保数据的可用性,提出一种基于本地化差分隐私(LDP)技术的隐私保护聚类方案——LDPK-Prototypes。首先,用户对混合型数据集进行编码;其次,采用随机响应机制对敏感数据进行扰动,而第三方在收集到用户的扰动数据后以最大限度恢复原始数据集;然后,执行K-Prototypes聚类算法,在聚类过程中,使用相异性度量方法确定初始聚类中心,并利用熵权法重新定义新的距离计算公式。理论分析和实验结果表明,所提方案与基于中心化差分隐私(CDP)技术的ODPC算法相比,在Adult和Heart数据集上的平均准确率分别提高了2.95%和12.41%,有效提高了聚类的可用性。同时,LDPK-Prototypes扩大了数据之间的差异性,有效避免了局部最优,提高了聚类算法的稳定性。 展开更多
关键词 本地化差分隐私 k-prototypes 随机响应机制 熵权法 隐私保护
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一种改进的K-Prototypes聚类算法 被引量:5
15
作者 孙志冉 苏航 梁毅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第21期54-59,共6页
针对K-Prototypes聚类算法中人为指定初始聚类中心和聚类数目导致算法准确度和稳定性低下的问题,提出了基于密度优化的K-Prototypes聚类算法,该算法根据数据对象的密度分布,自适应地优化聚类数目和初始聚类中心的设置,并通过区分每个属... 针对K-Prototypes聚类算法中人为指定初始聚类中心和聚类数目导致算法准确度和稳定性低下的问题,提出了基于密度优化的K-Prototypes聚类算法,该算法根据数据对象的密度分布,自适应地优化聚类数目和初始聚类中心的设置,并通过区分每个属性对聚类结果的不同影响权重,改进相异度计算公式,提升聚类的准确度。在合成数据集和UCI数据集上实验结果表明,该算法与K-Prototypes算法、DPCM算法和Fuzzy K-Prototypes算法相比,平均准确率分别提高了8.52%、4.28%和8.33%,达到了相对较好的聚类结果。 展开更多
关键词 聚类算法 初始中心点 密度 混合属性
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Research on Euclidean Algorithm and Reection on Its Teaching
16
作者 ZHANG Shaohua 《应用数学》 北大核心 2025年第1期308-310,共3页
In this paper,we prove that Euclid's algorithm,Bezout's equation and Divi-sion algorithm are equivalent to each other.Our result shows that Euclid has preliminarily established the theory of divisibility and t... In this paper,we prove that Euclid's algorithm,Bezout's equation and Divi-sion algorithm are equivalent to each other.Our result shows that Euclid has preliminarily established the theory of divisibility and the greatest common divisor.We further provided several suggestions for teaching. 展开更多
关键词 Euclid's algorithm Division algorithm Bezout's equation
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An Algorithm for Cloud-based Web Service Combination Optimization Through Plant Growth Simulation
17
作者 Li Qiang Qin Huawei +1 位作者 Qiao Bingqin Wu Ruifang 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第2期462-473,共12页
In order to improve the efficiency of cloud-based web services,an improved plant growth simulation algorithm scheduling model.This model first used mathematical methods to describe the relationships between cloud-base... In order to improve the efficiency of cloud-based web services,an improved plant growth simulation algorithm scheduling model.This model first used mathematical methods to describe the relationships between cloud-based web services and the constraints of system resources.Then,a light-induced plant growth simulation algorithm was established.The performance of the algorithm was compared through several plant types,and the best plant model was selected as the setting for the system.Experimental results show that when the number of test cloud-based web services reaches 2048,the model being 2.14 times faster than PSO,2.8 times faster than the ant colony algorithm,2.9 times faster than the bee colony algorithm,and a remarkable 8.38 times faster than the genetic algorithm. 展开更多
关键词 cloud-based service scheduling algorithm resource constraint load optimization cloud computing plant growth simulation algorithm
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A Class of Parallel Algorithm for Solving Low-rank Tensor Completion
18
作者 LIU Tingyan WEN Ruiping 《应用数学》 北大核心 2025年第4期1134-1144,共11页
In this paper,we established a class of parallel algorithm for solving low-rank tensor completion problem.The main idea is that N singular value decompositions are implemented in N different processors for each slice ... In this paper,we established a class of parallel algorithm for solving low-rank tensor completion problem.The main idea is that N singular value decompositions are implemented in N different processors for each slice matrix under unfold operator,and then the fold operator is used to form the next iteration tensor such that the computing time can be decreased.In theory,we analyze the global convergence of the algorithm.In numerical experiment,the simulation data and real image inpainting are carried out.Experiment results show the parallel algorithm outperform its original algorithm in CPU times under the same precision. 展开更多
关键词 Tensor completion Low-rank CONVERGENCE Parallel algorithm
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Demodulation of Vernier-effect-based optical fiber strain sensor by using improved cross-correlation algorithm
19
作者 LIU Bin CAO Zhi-gang +7 位作者 WANG Xing-yun LIN Zi-han CHENG Rui LIU Jun SUN Yu-han ZHENG Shu-jun ZUO Cheng LIN Ji-ping 《中国光学(中英文)》 北大核心 2025年第6期1463-1474,共12页
The improved cross-correlation algorithm for the strain demodulation of Vernier-effect-based optical fiber sensor(VE-OFS)is proposed in this article.The algorithm identifies the most similar spectrum to the measured o... The improved cross-correlation algorithm for the strain demodulation of Vernier-effect-based optical fiber sensor(VE-OFS)is proposed in this article.The algorithm identifies the most similar spectrum to the measured one from the database of the collected spectra by employing the cross-correlation operation,subsequently deriving the predicted value via weighted calculation.As the algorithm uses the complete information in the measured raw spectrum,more accurate results and larger measurement range can be obtained.Additionally,the improved cross-correlation algorithm also has the potential to improve the measurement speed compared to current standards due to the possibility for the collection using low sampling rate.This work presents an important algorithm towards a simpler,faster way to improve the demodulation performance of VE-OFS. 展开更多
关键词 improved cross-correlation algorithm fiber sensor vernier effect machine learning
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Multi-QoS routing algorithm based on reinforcement learning for LEO satellite networks 被引量:1
20
作者 ZHANG Yifan DONG Tao +1 位作者 LIU Zhihui JIN Shichao 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 2025年第1期37-47,共11页
Low Earth orbit(LEO)satellite networks exhibit distinct characteristics,e.g.,limited resources of individual satellite nodes and dynamic network topology,which have brought many challenges for routing algorithms.To sa... Low Earth orbit(LEO)satellite networks exhibit distinct characteristics,e.g.,limited resources of individual satellite nodes and dynamic network topology,which have brought many challenges for routing algorithms.To satisfy quality of service(QoS)requirements of various users,it is critical to research efficient routing strategies to fully utilize satellite resources.This paper proposes a multi-QoS information optimized routing algorithm based on reinforcement learning for LEO satellite networks,which guarantees high level assurance demand services to be prioritized under limited satellite resources while considering the load balancing performance of the satellite networks for low level assurance demand services to ensure the full and effective utilization of satellite resources.An auxiliary path search algorithm is proposed to accelerate the convergence of satellite routing algorithm.Simulation results show that the generated routing strategy can timely process and fully meet the QoS demands of high assurance services while effectively improving the load balancing performance of the link. 展开更多
关键词 low Earth orbit(LEO)satellite network reinforcement learning multi-quality of service(QoS) routing algorithm
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