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基于云计算的居民用电行为分析模型研究 被引量:133
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作者 张素香 刘建明 +1 位作者 赵丙镇 曹津平 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期1542-1546,共5页
对智能小区的居民用电行为展开研究,基于云计算平台和并行k-means聚类算法,建立了峰时耗电率、负荷率、谷电系数等时间序列特征,并采用熵权法计算各类特征权重,实验数据来自已建的智能小区中的600名用户。实验结果表明,智能小区的居民... 对智能小区的居民用电行为展开研究,基于云计算平台和并行k-means聚类算法,建立了峰时耗电率、负荷率、谷电系数等时间序列特征,并采用熵权法计算各类特征权重,实验数据来自已建的智能小区中的600名用户。实验结果表明,智能小区的居民用户被分成空置房、上班族、上班族+老人、老人家庭、商业用户等5类用户,聚类的准确率达到了91.2%,证明文中基于云计算平台和并行k_means聚类算法的居民用电行为分析模型是有效的。 展开更多
关键词 云计算 聚类 居民用电行为
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基于云模型和模糊聚类的电力负荷模式提取方法 被引量:53
2
作者 宋易阳 李存斌 祁之强 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期3378-3383,共6页
为解决应用传统模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)算法进行电力负荷模式提取时存在的对初始聚类中心敏感、聚类数目不易确定、算法稳定性较差等问题,从负荷曲线形态出发,提出一种基于云模型和模糊聚类的电力负荷模式提取方法。该方法首先针... 为解决应用传统模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)算法进行电力负荷模式提取时存在的对初始聚类中心敏感、聚类数目不易确定、算法稳定性较差等问题,从负荷曲线形态出发,提出一种基于云模型和模糊聚类的电力负荷模式提取方法。该方法首先针对电力负荷数据的时间特性,对云变换方法进行了维度扩展,使其能够应用于具有时间特征的二维数据处理,将电力用户典型日负荷的频率分布分解为若干个正态云组的叠加,以各云模型中最能代表各定性概念的期望向量集合作为初始聚类中心;然后,基于云模型确定的初始聚类中心和聚类数目,应用FCM算法进行电力负荷模式提取和用户分类。最后,以某电网实际负荷数据进行算例分析,结果证明了该算法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 云模型 模糊聚类 FCM 电力负荷模式 电力用户分类
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基于灰云的改进白化模型及其在灰色决策中应用 被引量:40
3
作者 王洪利 冯玉强 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2006年第6期740-745,750,共7页
针对传统的灰色决策中白化函数在处理复杂决策问题时的缺点,研究了基于灰云的改进的白化模型及其决策应用。首先概述了传统的白化模型及其缺点,提出了一种集成灰性和随机性的灰云模型,给出了灰云数字特征和正态灰云模型生成方法;然后给... 针对传统的灰色决策中白化函数在处理复杂决策问题时的缺点,研究了基于灰云的改进的白化模型及其决策应用。首先概述了传统的白化模型及其缺点,提出了一种集成灰性和随机性的灰云模型,给出了灰云数字特征和正态灰云模型生成方法;然后给出了替代传统的白化函数的基于灰云的灰数白化模型;最后给出了基于正态灰云的灰数白化模型在灰色聚类决策中的应用,并通过实例验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 灰色决策 灰云 白化模型 灰色聚类
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基于模糊聚类的云任务调度算法 被引量:38
4
作者 李文娟 张启飞 +1 位作者 平玲娣 潘雪增 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期146-154,共9页
为了更好地实践云计算提供廉价按需服务的宗旨,提出了一种在模糊聚类基础上,基于两级调度模式的任务调度(FCTLBS,fuzzy clustering and two level based task scheduling)算法,新算法设置用户调度和任务调度2个等级。对资源进行性能模... 为了更好地实践云计算提供廉价按需服务的宗旨,提出了一种在模糊聚类基础上,基于两级调度模式的任务调度(FCTLBS,fuzzy clustering and two level based task scheduling)算法,新算法设置用户调度和任务调度2个等级。对资源进行性能模糊聚类;根据任务参数计算资源偏好,使不同偏好任务在不同聚类中选择,缩小了选择范围,更好地反映了任务需求。仿真实验表明,本算法较之同类算法具备一定的优越性。 展开更多
关键词 云计算 模糊聚类 任务调度 分配公平
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基于模糊聚类分析的云计算负载平衡策略 被引量:26
5
作者 姚婧 何聚厚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第1期213-217,共5页
如何实现资源访问的负载平衡成为云计算实施的关键问题之一。基于云计算环境的特点,改进了模糊聚类算法,将粒子群优化算法与模糊C均值聚类算法融合,提高算法正确率。将改进后的聚类算法应用于对各个计算节点的输入输出(I/O)及中央处理器... 如何实现资源访问的负载平衡成为云计算实施的关键问题之一。基于云计算环境的特点,改进了模糊聚类算法,将粒子群优化算法与模糊C均值聚类算法融合,提高算法正确率。将改进后的聚类算法应用于对各个计算节点的输入输出(I/O)及中央处理器(CPU)利用率的分析,得到对于负载度的分类,并以此为依据判断需要迁移任务的节点,进而实现负载平衡。实验结果表明无论是在UCI机器学习库或是针对提出的负载平衡机制环境下,改进的模糊聚类算法在算法的准确率方面均优于传统算法10%以上,且在算法稳定性方面亦优于传统算法。 展开更多
关键词 云计算 模糊聚类 负载平衡 粒子群优化算法
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基于灰云模型的电力变压器故障诊断 被引量:25
6
作者 蔡红梅 陈剑勇 苏浩益 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期151-155,共5页
为了提高油中溶解气体分析方法的诊断能力,提出了基于灰云模型的电力变压器故障诊断新方法。通过熵理论引入软化因子,将电力变压器故障诊断标准矩阵中的分类界限值转化为区间数概念。利用峰值、左右界限值、熵、超熵表征灰云模型,以此... 为了提高油中溶解气体分析方法的诊断能力,提出了基于灰云模型的电力变压器故障诊断新方法。通过熵理论引入软化因子,将电力变压器故障诊断标准矩阵中的分类界限值转化为区间数概念。利用峰值、左右界限值、熵、超熵表征灰云模型,以此反映电力变压器故障诊断分类界限值的模糊性和随机性。建立电力变压器故障诊断各评估指标重要性信息的未确知有理数,得到各指标的权重值,有效地减少了诊断结果的主观性。利用结合灰云模型实现白化权函数的灰色聚类算法对变压器故障类型进行分析和判断。实际算例分析结果表明,所提方法诊断精度较高,验证了该模型的实用性和有效性,并具有分析速度快,实时性较好的优点。 展开更多
关键词 溶解气体分析 电力变压器 故障诊断 灰云 灰色聚类 云理论 软化因子
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基于云相似度的语言偏好信息多属性大群体决策方法 被引量:22
7
作者 徐选华 王佩 蔡晨光 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期459-466,共8页
针对属性值为语言变量的多属性大群体决策问题,提出一种基于云相似度的大群体决策方法.首先,将语言变量转换为云模型,提出一种基于α截集的云距离和云相似度模型;然后,在此基础上提出云聚类算法,从而对决策大群体进行聚类,根据聚类结果... 针对属性值为语言变量的多属性大群体决策问题,提出一种基于云相似度的大群体决策方法.首先,将语言变量转换为云模型,提出一种基于α截集的云距离和云相似度模型;然后,在此基础上提出云聚类算法,从而对决策大群体进行聚类,根据聚类结果求解聚集权重,再利用云加权算术平均(CWAA)算子求出方案的群体偏好值,进而计算方案群体偏好值的总计分来确定方案的排序;最后,通过算例分析验证所提出方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 大群体决策 云模型 相似度 语言偏好 聚类算法
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车载激光点云的道路标线提取及语义关联 被引量:21
8
作者 姚连璧 秦长才 +3 位作者 张邵华 陈启超 阮东旭 聂顺根 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期480-488,共9页
自动驾驶技术已成为未来智能交通的发展方向之一,高精度地图为L3级及以上自动驾驶实现高精度定位和路径规划提供先验信息,是自动驾驶车辆传感器在遮挡或观测距离受限情况下的重要补充。道路标线的位置和语义信息,比如实线和虚线的绝对... 自动驾驶技术已成为未来智能交通的发展方向之一,高精度地图为L3级及以上自动驾驶实现高精度定位和路径规划提供先验信息,是自动驾驶车辆传感器在遮挡或观测距离受限情况下的重要补充。道路标线的位置和语义信息,比如实线和虚线的绝对位置是高精度地图的基本组成部分。本文从车载激光点云中提取扫描线,根据道路边缘位置几何形态的突变从扫描线中提取道路路面,在此基础上首先利用反距离加权插值的方法把路面点云图像以一定的分辨率转换为栅格图像,其次利用基于积分图的自适应阈值分割方法把栅格图像转化为二值图像,然后利用欧氏聚类的方法从二值图像中提取标线点云,并利用特征属性筛选的方法对提取的标线点云进行语义识别,最后建立交通标线和交通规则之间的语义关联。 展开更多
关键词 点云 反距离加权插值 自适应阈值分割 欧氏聚类 特征属性筛选 语义关联
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基于聚类和改进共生演算法的云任务调度策略 被引量:18
9
作者 李昆仑 关立伟 郭昌隆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第3期707-714,共8页
针对云计算环境中一些基于服务质量(QoS)调度算法存在寻优速度慢、调度成本与用户满意度不均衡的问题,提出了一种基于聚类和改进共生演算法的云任务调度策略。首先将任务和资源进行模糊聚类并对资源进行重排序放置,依据属性相似度对任... 针对云计算环境中一些基于服务质量(QoS)调度算法存在寻优速度慢、调度成本与用户满意度不均衡的问题,提出了一种基于聚类和改进共生演算法的云任务调度策略。首先将任务和资源进行模糊聚类并对资源进行重排序放置,依据属性相似度对任务进行指导分配,减小对资源的选择范围;然后依据交叉和旋转学习机制改进共生演算法,提升算法的搜索能力;最后通过加权求和方式构造驱动模型,均衡调度代价与系统性能间关系。通过不同任务量的云任务调度仿真实验,表明该算法相比改进遗传算法、混合粒子群遗传算法和离散共生演算法,有效减少了进化代数,降低了调度成本并提升了用户满意度,是一种可行有效的任务调度算法。 展开更多
关键词 云计算 服务质量 模糊聚类 共生演算法 任务调度
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基于电网中枢点识别的无功电压控制分区方法 被引量:14
10
作者 成煜 杭乃善 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期45-52,共8页
针对传统无功电压聚类分区后各分区中枢点较难定量分析确定的问题,从先定量判别出整个电网的中枢节点再完成无功电压分区的角度,提出将电网所有PV节点松弛为PQ节点,由注入电流形式的潮流方程计算出全网电压越限节点,利用越限节点电压与... 针对传统无功电压聚类分区后各分区中枢点较难定量分析确定的问题,从先定量判别出整个电网的中枢节点再完成无功电压分区的角度,提出将电网所有PV节点松弛为PQ节点,由注入电流形式的潮流方程计算出全网电压越限节点,利用越限节点电压与电网其余节点电压间的线性灵敏度不断校正直到全网节点电压不再越限,通过进一步潮流计算校验,确定所有中枢节点。将全网中枢点数目确定为应划分成的分区数,以节点电压与节点注入无功电流之间的线性灵敏度为无功电压标度,建立无功源控制空间,引入云聚类算法,完成全网节点从无功源控制空间向云模型的转换,进而由云发生器完成以所定中枢点为中心的电网所有节点的聚类软划分。IEEE 14、IEEE 30节点输电网络仿真测试结果,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 中枢点 线性灵敏度 无功源控制空间 云模型 电压分区 电压控制 模型 灵敏度分析 聚类算法
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基于LiDAR点云的单棵树木提取方法研究 被引量:13
11
作者 林怡 季昊巍 叶勤 《计算机测量与控制》 2017年第6期142-147,共6页
森林资源作为人类赖以生存的自然资源,是地球上最重要的资源之一,而衡量森林资源的指标不再局限于对森林面积的测量,准确的森林单木信息的获取对于进一步评估森林生态系统的生物物理过程及生物量估算具有重要意义;目前,对单棵树木的信... 森林资源作为人类赖以生存的自然资源,是地球上最重要的资源之一,而衡量森林资源的指标不再局限于对森林面积的测量,准确的森林单木信息的获取对于进一步评估森林生态系统的生物物理过程及生物量估算具有重要意义;目前,对单棵树木的信息提取已成为森林精确遥感的热点之一;对基于LiDAR点云数据的植被信息提取的研究大多集中在对成片的林地信息提取,而激光雷达数据对单木冠形边缘的刻画能力受林分密度的影响较大;针对单木信息提取的研究并不多见或算法不足的现状,利用激光雷达点云数据,进行了单棵树提取方法的研究;基于圆检测的理论,检测局部极值点,计算其他点到中心点的距离,通过聚类,提取了单棵树的位置、树高及胸径信息;采用吉林省长春市城区林区的LiDAR点云数据进行了自动提取的实验,并利用同区的航空影像进行了检验;实验结果表明,该方法具有较好的实用价值与普适性,单木提取的精度可达到90%以上。 展开更多
关键词 点云 聚类 单木参数 胸径
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云计算中的集群资源模糊聚类划分模型 被引量:13
12
作者 刘伯成 陈庆奎 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第B10期157-160,168,共5页
随着云计算应用的开展,计算机集群的作用越来越重要,但集群中计算机的性能良莠不齐,虽然能互联且能共享资源,但是很有可能因为某些集群内的计算机的性能不均衡或集群性能与并行任务资源需求不匹配而造成任务低效执行的后果。如何把物理... 随着云计算应用的开展,计算机集群的作用越来越重要,但集群中计算机的性能良莠不齐,虽然能互联且能共享资源,但是很有可能因为某些集群内的计算机的性能不均衡或集群性能与并行任务资源需求不匹配而造成任务低效执行的后果。如何把物理集群(普通局域网互联的计算机构成)分为若干个性能均衡的逻辑集群是集群调度的关键。通过对计算机资源的模糊聚类来划分集群中的计算机,引进任务资源需求向量和最低误差容忍向量机制,把物理集群划分为若干个性能均衡或与并行任务资源匹配的逻辑计算机集群,使集群更易管理调度。对物联云运用此算法划分了网关集群、数据库集群和服务集群,验证了本算法,这种划分方法适合云计算应用。 展开更多
关键词 云计算 计算机集群 资源 模糊聚类
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云计算环境下关联性大数据实时流式可控聚类算法 被引量:13
13
作者 李鹏飞 刘春宇 海军 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第7期185-190,共6页
针对传统聚类算法效率低、效果差和稳定性弱等弊端,提出一种新的云计算环境下关联性大数据实时流式可控聚类算法。介绍了关联性实时流式数据的定义和特点。通过粗聚类对实时抵达的数据元组进行相应的预处理,确定类簇的数量与中心点位置... 针对传统聚类算法效率低、效果差和稳定性弱等弊端,提出一种新的云计算环境下关联性大数据实时流式可控聚类算法。介绍了关联性实时流式数据的定义和特点。通过粗聚类对实时抵达的数据元组进行相应的预处理,确定类簇的数量与中心点位置,形成通过存在差异的宏簇构成的集合,粗聚类采用的算法为Canopy算法。将粗聚类得到的宏簇传至K-means算法,给出了K-means算法的详细步骤,通过K-means算法完成细聚类,介绍了整个细聚类详细步骤。实验结果表明,所提算法具有效率高、质量好、稳定性强等优势,可有效实现云计算环境下关联性实时流式大数据聚类。 展开更多
关键词 云计算 关联性 大数据 实时流式 聚类
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云存储中大数据优化粒子群聚类算法 被引量:13
14
作者 王东强 王晓霞 《电子设计工程》 2017年第2期26-30,共5页
对云存储系统中的大数据进行优化聚类设计,降低存储开销,提高数据管理和调度能力,传统方法中对云存储大数据聚类方法采用量子进化方法,当量子群个体存在非线性偏移时,数据聚类存在局部收敛,导致聚类准确度降低。提出一种基于优化粒子群... 对云存储系统中的大数据进行优化聚类设计,降低存储开销,提高数据管理和调度能力,传统方法中对云存储大数据聚类方法采用量子进化方法,当量子群个体存在非线性偏移时,数据聚类存在局部收敛,导致聚类准确度降低。提出一种基于优化粒子群算法的云存储中大数据优化聚类算法,进行了云存储大数据聚类的原理分析,在传统的模糊C均值聚类的基础上,采用粒子群聚类算法进行大数据聚类算法改进设计,把数据的分割转化为对空间的分割,得到云存储系统中海量数据的模糊聚类中心矢量,采用粒子群聚类方法对聚类数据的离散样本进行动态分配,得到数据聚类的信息素浓度,结合粒子群优化聚类的约束条件,求得云存储中大数据聚类的中心最优解。仿真结果表明,采用该算法进行云存储中大数据优化粒子群聚类,数据聚类的聚类准确度高,收敛性能较好,能在较短的迭代步数下计算得到最优解,在模式识别等领域展示了较好的应用价值。 展开更多
关键词 云存储 粒子群 大数据 聚类算法
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云制造环境下的知识服务组合优化策略 被引量:12
15
作者 蔡安江 郭宗祥 +2 位作者 郭师虹 蔡曜 薛晓飞 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期421-430,共10页
针对云制造环境下知识服务组合优化问题,通过分析服务组合优化过程,采用服务质量感知的服务组合策略建立了以时间、成本、可用性、准确性、创新性、可信性为优化目标的服务组合优化模型;采用聚类分析及关联规则挖掘策略对搜索空间进行... 针对云制造环境下知识服务组合优化问题,通过分析服务组合优化过程,采用服务质量感知的服务组合策略建立了以时间、成本、可用性、准确性、创新性、可信性为优化目标的服务组合优化模型;采用聚类分析及关联规则挖掘策略对搜索空间进行预处理,减小了搜索空间,实现了知识服务资源的快速精准定位与匹配,提高了知识服务组合的效率和成功率;针对标准涡流搜索算法易陷入局部最小的问题,引入多涡流中心搜索及涡流中心自适应更新策略,提出一种改进的多中心涡流搜索算法对服务组合问题进行全局优化。仿真实验表明,聚类分析及关联规则挖掘策略与多中心涡流搜索算法结合,能极大地缩短寻优时间并获得更优解,从而更有效地解决知识服务组合优化问题。 展开更多
关键词 云制造 知识服务 服务组合 聚类分析 关联规则挖掘 多中心涡流搜索算法
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云制造模式下面向加工设备的服务聚类与初选方法 被引量:11
16
作者 高新勤 荆彦臻 +1 位作者 王雪萍 原欣 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期703-713,共11页
云制造模式下,加工设备量大类多,难以实现服务供给与服务请求的快速匹配。针对该问题,首先对加工设备的制造属性进行描述,改进了K-means算法随机选取初始聚类中心与提前确定聚类数目的不足,提出了基于相似度的加工设备云服务聚类方法。... 云制造模式下,加工设备量大类多,难以实现服务供给与服务请求的快速匹配。针对该问题,首先对加工设备的制造属性进行描述,改进了K-means算法随机选取初始聚类中心与提前确定聚类数目的不足,提出了基于相似度的加工设备云服务聚类方法。在对云服务进行聚类预处理并形成多个服务类簇的基础上,基于可拓论建立了服务请求与云服务类簇的物元模型,提出了加工设备云服务集合的初选方法。以云平台上加工中心云服务为例,验证了所提模型和方法的有效性。 展开更多
关键词 云制造 加工设备 聚类算法 可拓论 服务选择
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一种新的可见光遥感图像云判别算法 被引量:10
17
作者 赵敏 张荣 +1 位作者 尹东 王奎 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2012年第1期106-110,共5页
为了解决由于云层遮挡所引起的数据利用率低等问题,提出了一种新的基于支持向量机(SVM)与无监督聚类算法相结合的分类算法,实现可见光遥感图像快速高效地自动云判别。该算法首先使用ISODATA进行聚类,再利用聚类结果为SVM挑选训练集,从... 为了解决由于云层遮挡所引起的数据利用率低等问题,提出了一种新的基于支持向量机(SVM)与无监督聚类算法相结合的分类算法,实现可见光遥感图像快速高效地自动云判别。该算法首先使用ISODATA进行聚类,再利用聚类结果为SVM挑选训练集,从而大大减少SVM的训练时间,融合了SVM准确率高与ISODATA聚类速度快的优势。结果表明:该算法使得SVM的训练时间降低至单独使用SVM算法所需训练时间的2%,基本满足实时性需求,并保证分类正确率达90%以上。 展开更多
关键词 云判别 SVM 聚类
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基于云计算的海量大数据智能清洗系统设计 被引量:10
18
作者 黄正鹏 王力 张明富 《现代电子技术》 北大核心 2020年第3期116-120,共5页
大数据资源是企业拥有的最重要的战略资源之一,也是管理层制定远景规划,提高市场竞争力的主要方式和途径,但大数据中会存在错误、冗余和不完整的数据,降低了大数据的总体质量。为此设计一种基于云计算的海量大数据智能清洗系统,改善现... 大数据资源是企业拥有的最重要的战略资源之一,也是管理层制定远景规划,提高市场竞争力的主要方式和途径,但大数据中会存在错误、冗余和不完整的数据,降低了大数据的总体质量。为此设计一种基于云计算的海量大数据智能清洗系统,改善现有大数据清洗系统在脏数据处理性能上的不足。分析了基于云计算的大数据智能清洗系统的总体框架和硬件构成,数据清洗系统的硬件部分由数据预处理模块、数据云聚类模块、数据识别模块和实体划分模块等部分组成;给出了智能大数据清洗系统的总体软件工作流程,并重点分析大数据空间聚类、相似度计算等关键的数据处理技术。验证结果表明,提出的基于云计算的海量大数据智能清洗系统设计的总体功能性较为完善,在系统性能测试方面也能够保持95%以上的数据查准率和召回率。 展开更多
关键词 云计算 海量大数据 智能清洗系统 云聚类 查准率 召回率
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采用云计算的数据挖掘技术可视化教学与实验方案 被引量:10
19
作者 史虹 邓红霞 曹晓叶 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2021年第1期115-119,125,共6页
针对数据挖掘技术较为抽象并且难以理解等问题,设计了数据挖掘课程的教学与实验方案。方案包含了数据分类、聚类、降维以及关联规则等数据挖掘子技术。将传感器、互联网、社交媒体等不同类型的数据作为实验数据集,采用云计算技术提高计... 针对数据挖掘技术较为抽象并且难以理解等问题,设计了数据挖掘课程的教学与实验方案。方案包含了数据分类、聚类、降维以及关联规则等数据挖掘子技术。将传感器、互联网、社交媒体等不同类型的数据作为实验数据集,采用云计算技术提高计算与存储的效果,提高教学与实验的效率。设计了图形交互界面,能够以图形形式与表格输出数据分类、聚类、降维以及关联规则的结果,提高数据挖掘技术的可理解性。数据挖掘的实验结果表明,本方案能够准确生成数据挖掘技术的散列图,可直观地观察数据挖掘的工作流程。 展开更多
关键词 云计算 大数据 数据挖掘 课程改革 数据聚类 数据降维 关联规则
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云计算平台中分布式Hadoop数据挖掘关键技术研究(英文) 被引量:10
20
作者 何婕 赖敏 《机床与液压》 北大核心 2018年第24期144-149,共6页
云计算环境下的大数据特征挖掘是大数据统计及分析的基础。为了提高聚类的准确度和速度,设计了一种基于分布式Hadoop平台和熵加权特征选择的数据挖掘方案。该方案首先采用无回路有向图对Hadoop平台下的Map Reduce作业流调度问题进行了... 云计算环境下的大数据特征挖掘是大数据统计及分析的基础。为了提高聚类的准确度和速度,设计了一种基于分布式Hadoop平台和熵加权特征选择的数据挖掘方案。该方案首先采用无回路有向图对Hadoop平台下的Map Reduce作业流调度问题进行了分析。然后采用并行Map Reduce执行过程完成分布式计算。最后,采用熵加权聚类算法实现海量数据挖掘。仿真结果显示,提出的数据挖掘方案具有较好聚类效果和运行效率。 展开更多
关键词 云计算 大数据挖掘 MAP REDUCE HADOOP 熵加权 聚类算法
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