期刊文献+
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
海量电磁数据中雷达信号的高效分选方法 被引量:2
1
作者 张强 王红卫 +1 位作者 陈游 徐源 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2016年第10期150-154,共5页
针对海量电磁数据中雷达信号难以进行快速准确分选的问题,提出一种新的聚类分选方法,即改进k-means算法的Map Reduce并行化实现方法。通过引入初始聚类中心个数k1、最大聚类中心个数kmax和距离门限rt3个参数,克服了k-means算法需要事先... 针对海量电磁数据中雷达信号难以进行快速准确分选的问题,提出一种新的聚类分选方法,即改进k-means算法的Map Reduce并行化实现方法。通过引入初始聚类中心个数k1、最大聚类中心个数kmax和距离门限rt3个参数,克服了k-means算法需要事先确定k值和易受孤立点影响的局限;基于Hadoop平台实现了对改进k-means算法的Map Reduce并行化,克服了k-means算法串行实现时间复杂度高的局限。最后,实验表明改进k-means算法取得了更高的分选准确率,Map Reduce并行化后具有良好的加速比和扩展性,能够很好地对海量电磁数据中雷达信号进行高效分选。 展开更多
关键词 海量电磁数据 雷达信号 分选 K-MEANS算法 MAPREDUCE
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部