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基于模糊K-Means聚类的光纤大数据分类平台设计 被引量：9
1
作者 农丽丽 钟琴 卢志翔 《激光杂志》 北大核心 2020年第8期139-144,共6页
光纤大数据分类容易出现稳定性差以及容易陷入局部最佳解问题,为了提高光纤大数据分类性能,设计基于模糊K-Means聚类的光纤大数据分类平台,平台数据采集器通过太网管制芯片CP2200和单片机C8051F340采集光纤大数据,并将数据传递给采用SO... 光纤大数据分类容易出现稳定性差以及容易陷入局部最佳解问题,为了提高光纤大数据分类性能,设计基于模糊K-Means聚类的光纤大数据分类平台,平台数据采集器通过太网管制芯片CP2200和单片机C8051F340采集光纤大数据,并将数据传递给采用SOA体系结构的服务端为大数据分类提供服务基础,服务端通过传输接口将光纤数据传递给逻辑处理端,逻辑处理端接收到光纤数据后,通过云计算获取网络光纤大数据特征类型,同时结合软件设计的基于Witten框架的改进模糊聚类算法流程,制定光纤大数据分类标准,实现待分类光纤大数据的有效分类。平台软件给出基于Witten框架的改进模糊聚类算法分类光纤大数据的详细过程,先对光纤数据属性实施特征选择同时实施稀疏聚类,再融入空间距离代替传统欧氏距离,固定权值向量,不断优化聚类中心,获取准确的光纤大数据分类结果。实验结果说明,采用该平台分类高维光纤大数据的平均F-Measure值和平均准确率值分别达到0.9733和0.9641,分类性能佳。 展开更多
关键词 模糊K-Means聚类 光纤大数据 分类 数据采集器 服务端 逻辑处理端
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