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题名大数据中数据挖掘模型的模糊改进聚类算法
被引量：10
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作者
李小红
常振云
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机构
天津天狮学院信息科学与工程学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2020年第3期177-182,共6页
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文摘
在大数据的数据挖掘模型中,普遍采用模糊聚类算法进行数据分析。常用的模糊C均值聚类算法即FCM聚类算法,具有较多明显缺点,如抗噪性偏低、收敛速度慢、聚类数目无法自动确定等。常用的增量式模糊聚类方法通常在原有的以一个中心点为集群代表的基础上,改为选取多中心点进行增量式聚类算法的分析。但是,通过这样的算法进行数据分析也存在一定的问题,主要表现在其中心点选择是固定的,灵活性很差。基于以上原因,文中将对原有基础算法做出改进,主要对大数据中数据挖掘模型的增量型模糊聚类算法做出分析,经实践验证,改进后算法切实可行,普适性较强。
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关键词
增量型模糊聚类
大数据
数据挖掘模型
聚类算法
余弦相似度
隶属度矩阵
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Keywords
incremental fuzzy clustering
big data
data mining model
clustering algorithm
cosine similarity
membership matrix
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分类号
TN911.1-34
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于Nystr?m逼近聚类图像分割算法的研究
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作者
李俊
李养胜
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机构
陕西工业职业技术学院
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出处
《舰船电子工程》
2018年第3期103-107,140,共6页
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基金
陕西工业职业技术学院科研计划项目(编号:zk14-24
zk16-14)资助
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文摘
针对当前传统的图像分割方法存在计算过程复杂,执行效率不高的问题,论文引入图像分割、聚类分割理论作为研究的理论基础,通过构造图像的余弦相似度矩阵对图像进行预处理,在传统的谱聚类算法的基础上,通过谱分解求解特征值和对应的特征向量,建立并描述Nystr?m逼近聚类图像分割算法模型,利用聚类算法对样本集合进行聚类,得到图像的分割的结果。通过时效性和有效性的模型检验,得到该模型具有效率高、简单和模拟性好的结论。分别将模型用于货车发动机故障检测和车辆车牌识别的实际应用中,得到该模型在现实应用中皆能够发挥图像分割作用和意义。该文的研究为故障检测等交通领域,以及其他用于图像分割的领域打下了理论基础和实践依据。
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关键词
图像分割
预处理
余弦相似度矩阵
Nystrom逼近聚类
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Keywords
image segmentation
pretreatment
cosine similarity matrix
nystrom approximation clustering
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于STM32的振动故障监测系统设计
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作者
汤春球
陈琳
刘天福
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机构
武汉理工大学机电工程学院
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出处
《自动化与仪表》
2022年第5期59-62,79,共5页
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文摘
该文介绍了一种利用余弦相似度算法对旋转机械主轴振动故障监测系统的设计方法,从硬件和软件两方面阐述了该系统的设计思想,并通过Matlab验证了余弦相似度算法在该系统的适用性。该系统运用加速度传感器采集旋转机械主轴的振动数据,经过STM32单片机的ADC模块采样之后进行数据处理,建立正常状态下的振动数据模型,利用余弦相似度算法实现实时状态与正常状态的相似度分析。
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关键词
余弦相似度
STM32
特征状态矩阵
FFT
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Keywords
cosine similarity
STM32
eigenstate matrix
FFT
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分类号
X839.1
[环境科学与工程—环境工程]
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题名改进NMF优化的水声目标信号增强算法
被引量：3
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作者
刘贤忠
吴明辉
郑晓庆
李大卫
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机构
海军航空大学航空作战勤务学院
杭州声学应用研究所
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出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2021年第9期6-9,53,共5页
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基金
国家自然科学基金(61271444)。
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文摘
水声目标的特征相似和海洋环境噪声的多变,使得非负矩阵分解(NMF)算法的信号增强效果不佳。为此,提出基于改进NMF的增强算法,该算法一方面使用实际海洋环境噪声实时更新背景噪声基矩阵,以增强基向量的匹配性,另一方面对特征基矩阵进行相似检测去冗余,以消除系数分散造成的基向量丢失,最后构建增强滤波器实现目标信号的重构增强。实验结果表明,相比于正则化NMF算法、改进正交匹配追踪方法,所提算法取得最优的信号增强效果,并通过实测数据轴频提取实验结果进一步验证了所提算法的有效性。
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关键词
水下目标识别
辐射噪声
信号增强
改进非负矩阵分解
余弦相似性
实时噪声基矩阵更新
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Keywords
underwater target recognition
radiation noise
signal enhancement
improved nonnegative matrix factorization
cosine similarity
real-time noise basis matrix update
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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