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对目前主流数据流算法的优缺点进行分析后,提出了一种衰减窗口模型下基于密度的数据流聚类算法DWDCluSteam。算法采用衰减窗口技术,然后利用改进的树结构来维护和更新数据流的摘要信息,最后利用周期性的剪枝策略,定期删除过期、稀疏的网格单元。仿真实验表明,相对于以往的数据流聚类算法,该算法可获得较好的聚类质量,较小的内存开销和较高的数据处理能力。 相似文献
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文章提出了一种基于人工免疫增量的聚类算法。该算法在人工免疫可更新聚类算法的基础上,结合蚁群增量聚类算法的思想,将原聚类得到的记忆抗体矩阵作为初始矩阵,调用人工免疫聚类算法处理增量数据,然后采用类解体机制处理类内误差超过规定阈值的聚类。 相似文献
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针对传统的K-means算法运行的结果依赖于初始的聚类数目和聚类中心,本文提出了一种基于优化初始聚类中心的K-means算法。该算法通过量化样本间距离和聚类的紧密性来确定聚类数目K值;根据数据集的分布特征来选取相距较远的数据作为初始聚类中心,避免了传统K-means算法的聚类数目和聚类中心的随机选取。UCI机器学习数据库数据集的实验证明,本文所提出的改进的聚类算法获得了良好的聚类效果,同时获得较高的聚类准确率。 相似文献
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针对现有的车辆故障挖掘方法鲁棒性、抗干扰性不强,挖掘故障的准确性不高的问题.为了提高车辆故障挖掘的准确性,提出了一种基于降维聚类算法的车辆故障挖掘技术.通过准确建立车辆行驶模型,进而进一步建立车辆特征点搜索模型,提取车辆特征点,并且降低关联特征的维度,降低干扰.利用改进的K均值聚类方法,对车辆故障进行聚类处理,迅速排除冗余特征的干扰,增加挖掘的鲁棒性,从而实现车辆故障挖掘.实验结果表明,这种算法能够对车辆故障情况进行有效挖掘,取得了令人满意的效果. 相似文献
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基于蚁堆原理的聚类算法是一种新的仿生算法,该算法已经在当前的数据挖掘研究中得到了多种应用。本文在介绍回顾该算法发展历史的基础上,简要评述了部分具有代表性的该算法改进模型及其应用情况。最后,对该算法在今后的研究方向作了展望。 相似文献
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在对最佳任务调度下的Web数据进行优化聚类的过程中,容易出现原始数据损失的情况,导致传统数据优化聚类算法,由于忽略初始数据,无法有效实现Web数据优化聚类。提出一种基于粒子群优化的最佳任务调度下Web数据优化聚类算法,依据任务价值密度以及执行紧迫性,塑造动态优先级,通过适应度函数对分类计划进行评价,给出类间距与类内距计算公式,对相关参数和各粒子的位置以及速度向量进行初始化操作;求出粒子的适应度;求出粒子个体最优与群最优;依据粒子群优化算法的位置以及速度对当前位置和速度进行更新;通过K-means算法对EHCF进行聚类,直至全部Web数据聚类完成。仿真实验结果表明,所提方法在Web数据优化聚类上具有很高的优越性。 相似文献
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云计算是一种新兴的计算技术,可以利用互联网向用户提供各种应用服务。用户无需知晓、了解和控制这些服务的知识技术架构,而能对云端资源应用自如。在了解云计算环境下移动平台数据终端需求的基础上,分析了其网络体系架构,并利用云计算服务模式,给出了其应用模式和实现机制。 相似文献
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由于目前用于检测网络入侵的系统不仅检测效率不高,而且错误率也相对较高,因此网络入侵检测系统与当前入网检测的发展趋势极不适应。在网络应用安全方面,由于网络入侵方式和途径多种多样。为保证网络使用安全,本文根据人工免疫原理与网络入侵检测系统的之间的内在关系,探讨一种检测网络入侵的应用系统,它弥补了当前网络入侵检测方面的不足,本文最后还对该系统进行构建和仿真,事实证明,基于人工免疫原理的网络入侵检测系统不仅可以减少入侵检测的错误率,同时还有效降低了网络入侵的漏报率,提高了网络入侵的检测速度和效率。 相似文献
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传统的蚁群算法在迭代过程中产生逆转变异,新的结点与链路也可能在任意时刻加入到云中,给电网系统云数据的云计算和故障数据预测检测带来很大难度,出现拥塞控制,导致聚类效果不好。结合云计算处理数据的特点,对传统的蚁群算法进行改进,提出一种改进的蚁群引导电网系统云数据聚类和故障检测算法,根据基因位随机数大小决定输出概率的精度,更新状态类别充分统计量,得到故障特征观测概率和初始概率,执行聚类中心更新规则。搭建的Hadoop集群云计算原型系统,在开源的云计算平台框架和HBase电网系统数据库下进行数据采集和算法实现。仿真结果表明,算法在数据聚类和故障检测中具有较好的应用性能。 相似文献