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为了提高雷达调制信号在电子对抗环境中的分选准确度，建立了基于偏联系数模糊聚类(PCFCM)算法和教与学随机森林(TLRF)算法的雷达调制信号分选(PCFCM-TLRF)模型。该模型引入偏联系数(PCN)改进K均值聚类(K-means)算法，优化模糊C均值聚类(FCM)算法，用优化后的FCM算法对信号样本集进行预处理；使用“教与学”优化(TLBO)算法优化随机森林(RF)算法，使优化后的RF算法能够以更低的复杂度构成更优的分类器；将预处理后的样本作为TLRF中的训练样本实现信号分选。研究结果表明，与其他分选模型相比，PCFCM-TLRF模型具有更高的分选准确度，能够有效地实现雷达调制信号的分选。

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2003-2018年三项要素指数数据（具体包括：劳动力要素禀赋指数、资本要素禀赋指数、森林要素禀赋指数），矢量数据格式（.shp），可用于莫兰指数计算等相关要求分析和研究，内容详细，值得拥有。

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