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基于PSO的云计算环境中大数据优化聚类算法 被引量:7
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作者 商娟叶 《电子设计工程》 2018年第19期80-83,88,共5页
为了有效提高云计算环境中大数据的快速识别及处理能力,就要实现数据的优化聚类分析。主要对传统模糊C均值聚类算法进行全面的分析,表示其容易出现聚类偏移,并且还容易陷入局部极值,效果不好。所以就提出基于PSO的云计算环境中的大数据... 为了有效提高云计算环境中大数据的快速识别及处理能力,就要实现数据的优化聚类分析。主要对传统模糊C均值聚类算法进行全面的分析,表示其容易出现聚类偏移,并且还容易陷入局部极值,效果不好。所以就提出基于PSO的云计算环境中的大数据优化聚类算法,对云计算环境中的大数据结构进行全面的分析,创建聚类样本信息模型。因为搜索过程中的粒子群会陷入到局部最优解,使用混沌映射的方式能够使粒子逃出局部最优解,实现大数据优化的目的。通过仿真结果分析,使用此优化聚类算法能够降低误分率,具有良好的寻优性能。 展开更多
关键词 PSO 云计算环境 大数据 优化聚类算法
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蚁群优化聚类算法在企业效率提升方面的应用研究
2
作者 徐菁鸿 臧英杰 《现代电子技术》 北大核心 2020年第17期151-154,共4页
常规的聚类算法由于不具备全局性的分析能力,导致企业效率提升效果较差。为此,研究蚁群优化聚类算法在企业效率提升方面的应用。该算法在论域空间建立最大近邻粗糙集,获取影响企业效率提升的因素基本特征;通过设置蚁群算法二维网格定义... 常规的聚类算法由于不具备全局性的分析能力,导致企业效率提升效果较差。为此,研究蚁群优化聚类算法在企业效率提升方面的应用。该算法在论域空间建立最大近邻粗糙集,获取影响企业效率提升的因素基本特征;通过设置蚁群算法二维网格定义相似度参数,计算数据的捡拾概率和遗弃概率;根据算法的4个聚类阶段,实现对企业资源的合理分配,从而提升企业效率。实验结果表明:与3种常规方法相比,所提算法具有极强的全局性分析能力,因而在企业效率提升方面的应用效果更佳。由此可见,蚁群优化聚类算法的应用更能满足企业的发展现状。 展开更多
关键词 蚁群优化聚类算法 企业效率 粗糙集 相似度 捡拾概率 遗弃概率 与分配
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基于优化聚类算法的多源大数据跨源调度系统设计
3
作者 陈利锋 《现代电子技术》 2022年第24期151-155,共5页
由于多源大数据来源广、数量多,不同数据源之间跨源难度大,使得跨源调度模式单一,数据完整性较差、调度时间较长。为此,文中设计一种基于优化聚类算法的多源大数据跨源调度系统。在硬件采集器中引入Mifare RC522芯片,存储器内部同时加... 由于多源大数据来源广、数量多,不同数据源之间跨源难度大,使得跨源调度模式单一,数据完整性较差、调度时间较长。为此,文中设计一种基于优化聚类算法的多源大数据跨源调度系统。在硬件采集器中引入Mifare RC522芯片,存储器内部同时加入原始数据存储模块和异常筛选数据存储模块,选用RR调度器完成状态分析;然后,计算多源数据节点度,分析数据源的精密度并确定数据集聚类中心,在优化聚类矩阵的基础上引入裁切系数,得到闭包关系矩阵,判断聚类关系后建立调度模型;最后,根据调度模型建立调度程序,通过优化聚类计算调度数据库,加入莫兰指数得到调度函数,在聚类循环模式下确定调度数据值。实验结果表明,所设计系统在顺向调度和逆向调度模式下,多源调度数据完整性都高于95%,调度时间分别为6.84 s和6.17 s,能够有效解决调度模式单一问题,提高调度效率。 展开更多
关键词 优化聚类算法 多源大数据 跨源调度 调度系统 系统设计 节点度 莫兰指数
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基于郊狼优化算法的扇区管制复杂性聚类与仿真验证
4
作者 李振猛 《中国民航大学学报》 CAS 2024年第4期64-70,共7页
为提高科学评估扇区管制复杂性的能力,本文提出基于郊狼优化算法(COA,coyote optimization algorithm)的扇区管制复杂性聚类算法。首先,引入逐维变异改进策略来改进郊狼优化聚类算法,解决其易陷入局部最优解的问题。其次,以中国西北地... 为提高科学评估扇区管制复杂性的能力,本文提出基于郊狼优化算法(COA,coyote optimization algorithm)的扇区管制复杂性聚类算法。首先,引入逐维变异改进策略来改进郊狼优化聚类算法,解决其易陷入局部最优解的问题。其次,以中国西北地区区域管制扇区为研究对象,采用改进郊狼优化聚类算法(ICOCA,improved coyote optimization clustering algorithm)对扇区管制复杂性指标进行聚类分析。最后,对扇区聚类结果进行仿真验证,结果证明了所提算法在扇区管制复杂性分类方面的有效性和可靠性,可为后续的空域管理提供有效的数据决策。 展开更多
关键词 空中交通管理 管制复杂性 分析 改进郊狼优化聚类算法(ICOCA)
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基于Spark的聚类算法优化与实现 被引量:2
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作者 赵玉明 舒红平 +1 位作者 魏培阳 刘魁 《现代电子技术》 北大核心 2020年第8期52-55,59,共5页
在数据挖掘中,针对聚类过程中数据存在的稀疏性问题,如果仍用传统的欧氏距离作为聚类指标,聚类的质量和效率将会受到一定的影响。受到信息论中KL散度的启发,文中提出一种基于Spark开源数据框架下利用KL散度的相似性度量方法,对目前使用... 在数据挖掘中,针对聚类过程中数据存在的稀疏性问题,如果仍用传统的欧氏距离作为聚类指标,聚类的质量和效率将会受到一定的影响。受到信息论中KL散度的启发,文中提出一种基于Spark开源数据框架下利用KL散度的相似性度量方法,对目前使用的聚类算法进行优化。首先,通过预聚类,对数据的整体分布进行分析;然后,借助KL散度作为聚类的距离指标,充分利用数据集中元素提供的信息来度量不同数据集的相互关系,指导数据的聚类,在一定程度上改善了数据分布稀疏性的问题。整个过程基于Spark分布式数据处理框架,充分利用集群的能力对数据进行处理,提升数据处理的准确度和算法的时间效率;同时利用KL散度作为数据聚类距离指标,以充分考虑数据内部蕴藏的信息,使得聚类的质量得到了提升。最后通过一个实验来验证所提算法的有效性。 展开更多
关键词 算法优化 SPARK 数据分布分析 数据 分析 数据处理
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基于互相关函数的聚类蝴蝶优化算法的结构损伤识别 被引量:8
6
作者 周宏元 张广才 +2 位作者 王小娟 陈凤晨 倪萍禾 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第17期189-196,共8页
针对多点未知随机激励下仅利用输出响应识别结构损伤的问题,提出基于互相关函数的聚类蝴蝶优化算法的结构损伤识别方法。首先将结构损伤考虑为刚度和质量同时损伤,并根据测量和计算得到的加速度互相关函数建立目标函数,并采用所提出的... 针对多点未知随机激励下仅利用输出响应识别结构损伤的问题,提出基于互相关函数的聚类蝴蝶优化算法的结构损伤识别方法。首先将结构损伤考虑为刚度和质量同时损伤,并根据测量和计算得到的加速度互相关函数建立目标函数,并采用所提出的聚类蝴蝶优化算法进行损伤识别。通过简支梁和剪切型钢框架两个数值模拟算例验证方法的有效性,结果表明,多点未知随机激励下使用有限测量数据,基于互相关函数的聚类蝴蝶优化算法的结构损伤识别方法不仅可以精确识别结构的多处损伤,而且具有较好的噪声鲁棒性。 展开更多
关键词 蝴蝶优化算法 K均值 结构损伤识别 互相关函数 随机激励
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基于SFO-DPC算法的三维沥青路面裂缝检测 被引量:3
7
作者 王敬飞 邓然然 +1 位作者 陈志毅 李伟 《中外公路》 2021年第3期51-57,共7页
复杂的路面纹理和噪声的影响导致现有路面裂缝检测方法有效性较低。为了提高路面裂缝检测精度,该文提出一种基于自调节步长果蝇优化密度峰值聚类(SFO-DPC)算法的三维沥青路面裂缝检测系统。首先,利用Gocator3100系列双目智能传感器构建... 复杂的路面纹理和噪声的影响导致现有路面裂缝检测方法有效性较低。为了提高路面裂缝检测精度,该文提出一种基于自调节步长果蝇优化密度峰值聚类(SFO-DPC)算法的三维沥青路面裂缝检测系统。首先,利用Gocator3100系列双目智能传感器构建三维图像采集系统来采集沥青路面的三维数据;然后,采用自调节步长果蝇优化密度峰值聚类算法对沥青路面的三维数据进行聚类分析,达到裂缝识别的目的;最后,将聚类分析的结果映射至二维图像中,更直观地验证裂缝检测结果。通过比较发现,该算法能够实现有效的沥青路面裂缝检测,并且相较其他基于聚类的三维检测方法,检测效果更加高效准确。 展开更多
关键词 养护与管理 裂缝检测 自调节步长果蝇优化密度峰值算法 三维检测
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STRUCTURE OPTIMIZATION STRATEGY OF NORMALIZED RBF NETWORKS 被引量:1
8
作者 祖家奎 赵淳生 戴冠中 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2003年第1期73-78,共6页
Aimed at studying normali zed radial basis function network (NRBFN), this paper introduces the subtractiv e clustering based on a mountain function to construct the initial structure of NR BFN, adopts singular value ... Aimed at studying normali zed radial basis function network (NRBFN), this paper introduces the subtractiv e clustering based on a mountain function to construct the initial structure of NR BFN, adopts singular value decomposition (SVD) to analyze the relationship betwe en neural nodes of the hidden layer and singular values, cumulative contribution ratio, index vector, and optimizes the structure of NRBFN. Finally, simulation and performance comparison show that the algorithm is feasible and effective. 展开更多
关键词 radial basis function n etworks subtractive clustering singular value decomposition structure optimiz ation
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