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文檔簡介
1、針對現(xiàn)有數(shù)據(jù)流聚類算法的不足,提出一種基于云模型的數(shù)據(jù)流軟聚類算法。從云概要數(shù)據(jù)結構、數(shù)據(jù)流軟聚類算法,數(shù)據(jù)流軟聚類的演化分析、孤立點挖掘、有效性評價以及多數(shù)據(jù)流聚類分析幾方面進行了研究,并將該算法應用于瓦斯災害預警中。
提出了一種對數(shù)據(jù)流進行摘要表示的方法。通過云概要數(shù)據(jù)結構將數(shù)據(jù)在時間衰減權向量下進行了軟劃分,實現(xiàn)了云概要數(shù)據(jù)結構的表示、構建與維護。
提出了基于云模型的數(shù)據(jù)流軟聚類算法。算法在線數(shù)據(jù)處理層完成了對
2、數(shù)據(jù)流信息摘要的提取,基于隸屬度表示了數(shù)據(jù)對軟微簇的隸屬關系;離線聚類層通過尋找最大相似度的兩個相鄰軟微簇進行合并以得到最終的軟聚類結果。在真實和人工數(shù)據(jù)集上進行了應用與性能測試,實驗結果表明:算法具有良好的效果和很高的效率。
對基于云模型的數(shù)據(jù)流軟聚類算法進行了拓展。提出了聚類生命周期的概念,從基于特征和基于增量二方面對聚類進行了演化分析;提出了局部隸屬度孤立系數(shù)的概念,通過局部隸屬度孤立系數(shù)實現(xiàn)了對孤立點的快速檢測并對其產(chǎn)
3、生原因進行了分析;提出了一種聚類有效性函數(shù),克服了現(xiàn)有聚類評價指標的局限性,實現(xiàn)了對聚類的高效評價。
提出了基于相關性的多數(shù)據(jù)流聚類算法。引入具有層次特點的數(shù)據(jù)云結點結構表示不同粒度的數(shù)據(jù)子序列;以各數(shù)據(jù)流的多層云結點數(shù)據(jù)結構實現(xiàn)了基于同步局域相關和異步局域相關的多數(shù)據(jù)流聚類。實驗證明算法在處理多數(shù)據(jù)流聚類時有較高的聚類質量和穩(wěn)定性。
將基于云模型的數(shù)據(jù)流軟聚類算法應用于瓦斯災害報警與評價。提出了瓦斯監(jiān)測數(shù)據(jù)流聚類分
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