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- 一种基于数据流聚类的雷达信号在线分选配对方法
- 本发明公开了一种基于数据流聚类的雷达信号在线分选配对方法，基于一个主接收站和N个副接收站实现，接收站保持时间同步，对于同一侦察区域内的雷达辐射源发射的电磁信号进行侦察截获，得到脉冲信号，处理得到PDW数据；方法包括：N个...
- 李志豪姜秀杰安军社黄永辉
- 基于交互基函数的数据流聚类算法研究
- 2024年
- 聚类是数据挖掘的有效工具,数据流聚类成为当前研究热点,目前很多数据流聚类算法已经被提出,但大部分算法将距离作为相似度度量标准,存在对噪点敏感问题,且聚类效果不理想。为了增强数据流聚类算法的灵活性并提升聚类质量,该文将分数阶交互基函数(IBFs)引入数据流聚类,结合模糊ART算法对其进行了扩展,生成柔性决策边策略,提出了新颖的数据流聚类算法IBFs_ART。该算法首先对到达的数据点根据特征之间的相关性通过预计算函数特征扩展,并对原有特征进行分数阶变换,之后再基于交互基函数进行数据流聚类。交互基函数可生成灵活的决策边界且不需要指定软件,预计算函数可以在任何算法中实现,其可用于数据流聚类算法的任何扩展。经过实验表明,使用IBFs实现了较低计算成本生成灵活决策边界来找到最优聚簇,在相同警戒参数下实现了更高聚类质量和纯度,较传统聚类算法拥有更高的聚类精度、对称度量和更小的错误率。
- 黄承宁李莉姜丽莉徐平平
- 关键词：聚类数据流数据流聚类
- 基于分布式数据流聚类的成绩层次化评估方法
- 2024年
- 为提高成绩评估结果的准确率,针对成绩数据具有的多元化、容量大、分布式的特点,引入分布式数据流聚类算法,优化数据聚类精度和时效性,实现成绩层次化评价.首先,通过聚类特征指数直方图建立分布式数据流挖掘矩阵,提高成绩数据的聚类性能.将一阶线性微分方程结合分数阶累加,构建全局聚簇模型,保证聚类性能稳定.然后,采用层次分析法处理成绩数据,将成绩按照基础课程、专业课程及实训课程分类,确保层次化评估的精确率,再结合权重法得到成绩评估结果.实验结果表明,该方法有效实现对成绩数据的层次化评估,精确率、召回率、AUC值分别可以达到98.75%、86.67%、0.987,评估时长仅为488.4 ms,且该方法的收敛效果较优,数据流能耗较低.
- 陈海英陈华
- 关键词：分布式数据流聚类算法直方图
- 基于模糊权重与密度峰值数据流聚类的交调数据无线传感器网络传输调度方法及系统
- 本发明公开了一种基于模糊权重与密度峰值数据流聚类的交调数据无线传感器网络传输调度方法及系统，其根据交调数据无线传感器网络节点位置信息和基于模糊权重和自适应密度峰值数据流聚类模型进行聚类得到数据划分结果，并实现动态路由传输...
- 付建设 张娅茹 王洪学 冯智生 张曙光 见亮 宋宝华 徐宏鹃 冯贵凯 李腾 杜申奥
- 基于改进TEDA算法的演化数据流聚类研究
- 数据流聚类技术在大数据时代具有重要意义,其通过实时处理持续产生的数据流,并高效执行聚类分析以揭示数据的即时性、连续性和相关性,发现数据流中的隐含模式和动态变化。与传统静态数据集处理相比,数据流聚类技术需要适应流式数据的动...
- 吕嘉铭
- 关键词：数据流聚类TEDA系统设计
- 基于鲁棒数据流聚类的电梯安全预警方法
- 2024年
- 本文针对电梯状态数据具有的持续到达、标签不足等特点,基于数据流聚类(Data Stream Clustering,DSC)的方法框架,并通过建立融合漂移检测(Drift Detection)与异常检测(Anomaly Detection)的双重检测机制,提出一种新型的鲁棒数据流聚类(Robust Data Stream Clustering, RDSC),对数据流中持续出现的概念漂移与异常样本进行动态分析与处理,从而提高数据流聚类的方法性能,以实现高效、精准的电梯安全预警。通过分析在多个数据集上的实验结果可以发现,与传统数据流聚类方法相比,本文所提方法在整体聚类精度和聚类稳定性上均有大幅度提升,能够有效增强电梯安全预警效率。
- 周骞杭雨晴俞平徐黄镇
- 关键词：数据流聚类概念漂移电梯安全状态数据预警方法
- 基于数据流聚类的多任务并行数据控制方法
- 2024年
- 多任务并行数据的类别较多、数据流庞大,导致其控制能力较差,增加了物联网访问负担和通信开销。为了提升数据流稳定性,规范数据流访问过程,提出基于数据流聚类算法的多任务并行数据控制方法。首先利用数据采集与监视系统,从识别、采集、验证三个方面获取物联网数据流;然后计算各数据流动态趋势间的欧氏距离,使数据流相似度衡量标准统一;将优化后数据流代入聚类算法中,根据数据流时间戳合理对应任务请求;最后利用PLC控制器实现多任务并行数据控制。实验结果表明,所提方法的可扩展性高、加速比高。
- 张嘉慧陈智明黄科王晓琪李子龙
- 关键词：聚类算法PLC控制器
- 一种自适应数据流聚类方法
- 本发明属于数据挖掘领域，涉及一种自适应数据流聚类方法，包括在线阶段和离线阶段；在线阶段计算数据流的微粒球集合，离线阶段对微粒球集合进行聚合，得到聚合结果；计算数据流的微粒球集合包括：获取数据流初始时刻的数据，对数据进行分...
- 赵洋洲夏书银谢江王国胤
- 一种基于深度度量学习和数据流聚类的数据压缩方法
- 本发明公开了一种基于深度度量学习和数据流聚类的数据压缩方法。在存储压缩领域，面临着海量多种类型数据的压缩挑战，通过快速将压缩友好的数据块聚集在一起可实现高效的压缩存储。首先将需要压缩的数据生成固定大小的切块，构建用于训练...
- 邵俊明何平富杨勤丽
- 基于烟花算法的智慧城市物联网数据流聚类方法
- 2024年
- 以往的智慧城市物联网数据流聚类方法对数据特征提取不精准,聚类速度慢。为了提高聚类速度,缩短数据流聚类的耗时,设计了基于烟花算法的智慧城市物联网数据流聚类方法。通过对样本矩阵的标准化计算,降低数据运算的压力,完成对物联网数据的预处理。在烟花算法的支持下,对数据进行去重处理,精准提取数据特征。再根据数据属性不同,计算数据的响应函数,构建数据聚类模型,利用余弦对数据进行聚类分析,实现物联网数据流的聚类。实验结果表明,该聚类方法的聚类平均耗时为15.52 ms,说明该方法能够有效缩短聚类耗时。
- 郑泛舟
- 关键词：智慧城市物联网特征提取
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