密度网格相关论文
本文提出了一种滑动窗口内基于密度网格的数据流聚类算法SD-Stream。提出“隶度”的概念,通过对数据元进行“隶度”的计算,重新定......
数据挖掘即为从大量数据中提取或“挖掘”知识。更具体地说,就是通过对数据进行深入分析,得到隐藏在数据背后的本质特性和普遍规律......
数据流聚类算法是一项关键的数据挖掘技术,在数据流聚类研究中,算法框架可以分为两类:single-phase model 和 two-phase scheme。......
随着计算机互联网技术的发展,实时数据流成为数据信息中一种重要的数据形式,且已被广泛应用于网络流量控制、数据监测系统、互联网......
基于位置的服务的迅速发展对服务响应的效率提升和成本控制提出了更高的要求,本文提出了一种基于密度网格索引的κ-最近邻查询算法......
对智能交通系统中面向分布式数据流的聚类问题进行了研究.针对智能交通系统中传感器网络分布式数据流的特点,提出一种基于网格块的......
为了提高数据流聚类算法的效率，设计并提出了基于质心距离和密度网格的数据流聚类算法-CDD-Stream，并通过对其中网格结构的更新实施......
证券市场上聚类分析鲜有利用密度网格创建模型的研究。密度网格聚类算法相比k—means聚类算法有诸多优势。利用密度网格对证券市场......
针对大规模样本聚类的时间复杂度过高和聚类结果对经验参数设置的依赖性过强的问题，提出一种基于密度网格可变参数的自扩展聚类算法......
提出一种适用于分布式数据流环境的、基于密度网格的聚类算法。利用局部站点快速更新数据流信息,使网格空间反映当前数据流的变化......
为了提高无线传感器中数据的传输效率和质量,提出一种基于地理位置属性和非地理位置属性的双重聚类算法(PCA)。根据传感器具有空间......
针对野外作业对GPS(全球定位系统)快速静态定位的实际需求提出了一种解决方法,该方法不需要进行数据预处理,只需依据DOP(精度几何......
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数据流的概念会随着时间的变化而变化,例如天气预报和网络监控。这种随时改变概念的现象叫做概念漂移。如果不处理好概念漂移不仅......
随着计算机软硬件技术的飞速发展以及日益大众化,各个领域的数据呈爆炸式增长,数据的广泛使用和巨大数量使得我们的时代成为真正的......
针对基于密度网格的数据流聚类算法D-Stream存在的缺陷,提出了基于质心距离和密度网格的数据流聚类算法CDD-Stream。该算法分为在......
电子产品的“轻、薄、短、小”化对元器件的微型化和组装密度提出了更高的要求。在此前提下,保证焊点的质量是一个极其重要的问题......
