密度网格相关论文
针对现实不确定数据流具备分布非凸性和包含大量噪声等特点,提出不确定数据流聚类算法Clu_Ustream(clustering on uncertain strea......
随着网络和分布式数据库技术的迅猛发展和广泛应用，各个领域每天都以惊人的速度产生和积累着大量的数据，如何有效地分析这些数据，并从......
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......
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......
随着产品追溯系统的应用推广,追溯数据量急剧增加,追溯数据作为一种典型的数据流具有重要的研究意义和应用价值。数据流挖掘已经成......
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......
针对基于密度网格的数据流聚类算法中存在的缺陷进行改进，提出一种基于D-Stream算法的改进算法NDD-Stream。算法通过统计网格单元的......
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k-最近邻查询算法,......
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......
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......
