光纤网络数据的聚类算法改进

论文摘要

传统光纤网络数据具有容量大和分散性强的特点,导致挖掘的聚类性不好。提出基于联合参量估计的光纤网络数据的聚类算法。分析光纤网络数据的存储结构模型,结合数据结构的优化重组和自适应调度方法进行光纤数据的离散化特征重构,提取光纤数据的关联特征,采用联合参量估计法方法进行模糊信息聚类处理,根据数据聚类结果,结合先验样本迭代训练方法,实现对光纤网络数据的挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行光纤存储数据挖掘的模糊聚类性较好,收敛距离缩短且时间开销分别缩短了0. 33 s和9. 74 s,聚类能力较强。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 金红军,王正平

关键词: 光纤数据,聚类算法,模糊聚类,特征提取

来源: 激光杂志 2019年12期

年度: 2019

分类: 信息科技

专业: 电信技术,计算机软件及计算机应用

单位: 盐城师范学院,南京师范大学

基金: 江苏省高校自然科学研究项目(No.14KJB520040),江苏省社会科学基金(15JYB009)

分类号: TP311.13;TN929.11

DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2019.12.180

页码: 180-183

总页数: 4

文件大小: 463K

下载量: 35

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标签：光纤数据论文;  聚类算法论文;  模糊聚类论文;  特征提取论文;