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题名基于k平面聚类的混合属性大数据模糊粒化方法
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作者
昝超
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机构
蚌埠学院经济与管理学院
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出处
《平顶山学院学报》
2024年第2期45-50,共6页
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文摘
常规混合属性大数据模糊粒化多采用邻域互信息熵算法,但由于缺少对属性重要度的计算,导致数据粒化后的精简比较低,粒化质量不理想.为此,提出基于k平面聚类的混合属性大数据模糊粒化方法.根据多属性大数据序列模糊粒化的原理,利用时间序列分割方法将大数据进行分解,并将依赖性相似的属性看作一个信息粒,由此计算出单一属性的重要程度,从而完成对大数据的降维处理,结合k平面聚类算法对数据进行模态分解,以实现对数据的分块.基于此,计算数据的可约粒度区间,并在范围内实现对大数据的模糊粒化.实验结果显示,利用所提方法对混合属性大数据进行模糊粒化后,能够有效提高数据的精简比,粒化质量更好.
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关键词
k平面聚类
混合属性大数据
模糊粒化
粒化质量
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Keywords
k-plane clustering
hybrid big data
fuzzy granulation
granulation quality
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP311
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名城市突发水涝灾害大数据分析技术研究
被引量：12
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作者
孙欣欣
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机构
浙江水利水电学院信息工程与艺术设计学院
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出处
《科技通报》
北大核心
2016年第4期196-201,共6页
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基金
浙江省科技厅公益技术研究科技计划项目(No.2014C33060)
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文摘
城市突发水涝灾害是当今城市化发展下的主要自然灾害之一,其造成的损失不容小觑,基于大数据技术对城市突发水涝灾害相关海量数据进行处理,深入分析灾害发生背后的根本原因有着重要意义。本文对城市突发水涝灾害相关大数据及其特点进行了分析,剖析了城市突发水涝灾害相关大数据分析处理的难点所在,结合城市突发水涝灾害相关数据特点,介绍了相关大数据分析处理的技术方法,并设计了一种基于Hadoop的混合大数据分析工具,希望能够对城市突发水涝灾害领域中的大数据应用研究起到一定参考作用。
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关键词
城市突发水涝灾害
城市内涝
大数据
混合大数据分析
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Keywords
city unexpected flood disaster
city water logging
big data
hybrid big data analysis
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分类号
X4
[环境科学与工程—灾害防治]
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题名含噪声混合云大数据流量SDN控制方法仿真
被引量：1
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作者
潘志安
王茂发
陈亚睿
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机构
防灾科技学院信息工程学院
桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2023年第8期478-482,共5页
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基金
廊坊市科学技术研究与发展计划自筹经费项目(2021011028)。
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文摘
互联网的快速发展,使连入的网络负载增多,导致数据传输过程中吞吐量较低。为了更好的对大数据流量开展实时控制,提出基于SDN技术的混合云大数据流量实时控制方法。利用ICEEMD算法对数据流量中的噪声实施分离去除,在得到较为准确的数据流量后,在尽量缩小SDN所需时间的同时学习并优化流量控制器的部署条件。在保证时延性能的同时兼顾链路的可靠性,部署流量控制器,达到流量实时控制的目的。经实验验证,所提方法对于流量的控制较为稳定、数据吞吐量多且丢失率低于0.02%,表明所提方法能够有效控制大数据流量。
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关键词
混合云大数据
数据流量
实施控制
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Keywords
hybrid cloud big data
data flow
Implementation control
ICEEMD algorithm
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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