OPTICS算法相关论文
在发电过程中,传统化石燃料的使用带来了严重的环境污染以及全球变暖问题。核电作为一种清洁能源不仅在技术上已经相当成熟,而且具......
点排序识别聚类结构（Ordering Points to Identify the Clustering Structure,OPTICS）的密度聚类算法能以可视化的方式导出数据集的......
为了降低变异测试的计算代价,提出了一种基于OPTICS算法的变异体约简方法。首先利用OPTICS算法对变异体进行聚类,让相似的变异体在......
采用聚类算法预先处理个人隐私信息实现差分隐私保护,能够减少直接发布直方图数据带来的噪声累积现象,同时减小了直方图因合并方式......
通过对样本网页文本的影响因子特征提取,构建向量空间模型,同时利用OPTICS算法密度无关性,改进了KNN算法.实验表明,该算法增强了结......
针对传统异常权限配置挖掘算法在NetLinX开放网络下存在挖掘精度较差、挖掘效率低的问题,通过数据净化、会话与用户识别和路径补充......
针对DBSCAN算法不能分选密度分布不均雷达信号的缺陷,提出了一种基于改进OPTICS聚类的雷达信号预分选方法。利用OPTICS算法的核心......
密度聚类作为聚类研究中的重要算法,被广泛应用于社区发现领域。早期的DBSCAN算法具有对参数敏感的缺陷,学者们相继提出其他算法加......
随着移动定位技术的发展和移动定位设备普及,移动对象轨迹数据分析逐渐成为空间数据挖掘领域的研究热点。基于出租车GPS轨迹数据进......
针对密度分布不均的雷电定位资料,提出了一种基于OPTICS聚类算法的雷电临近预警模型。该模型运用OPTICS算法对雷暴天气连续时段的......
在生物体内,蛋白质复合物由多个蛋白质通过它们之间的相互作用来一起实现某一生命活动,是保证生物正常存活的基础,同时也为研究病......
为了解决传统阈值法在核电站主泵状态数据异常检测中的误判、实时性差等问题,提出一种基于单维状态数据特征分析和多维状态数据特......
轨迹聚类是时空轨迹处理中的重要步骤,常用的轨迹聚类算法如TRACLUS算法,时间复杂度通常较高且对输入参数敏感,在寻找最优参数的过......
空间点模式聚类分析是指从地理数据集中发现空间实体的聚集模式。现有研究中,通过定义不同的空间簇模型,发展了大量的空间点模式聚......
针对现有OPTICS算法时间复杂度高且不适用于数据密集型环境的问题,提出一种基于网格与加权信息熵的改进算法。将数据集合划分为一......
煤矿采空区自燃是严重威胁煤矿安全生产的灾害之一，其所造成的损失也是巨大的，严重威胁了煤矿工人的生命安全和煤炭工业的可持续发展......
在动态增加的数据库环境下,异常数据挖掘中二次挖掘时需重新计算数据集中所有数据对象的局部离群因子的超高时间复杂度问题,在Ioc ......
网络资源的不断膨胀和新旧信息的迅速更迭 ,使传统的手工分检的方法难以适应对海量电子数据的管理需要。Web文档聚类可以快速地将......
股票市场作为证券行业至关重要的组成部分,备受投资者的关注。寻求有效的股票分析方法,降低投资者的风险,具有重大实践意义和理论......
随着信息技术的发展,数据挖掘技术在很多领域得到了应用,主要包括人工智能、模式识别和生物等领域。精准施肥与数据挖掘的应用相结......
随着卫星定位技术、跟踪监测设备、无线通信及电子技术的快速发展,人们对持续移动物体所处的空间位置的跟踪能力不断加强,使得收集......
针对DBSCAN算法聚类时时间复杂度较高、当边界点同时属于多个类时其聚类准确率较低的问题,在网格查询思想和OPTICS算法的基础上,提......
基于密度的OPTICS聚类算法以可视化的结果输出方式直观呈现语料结构,但由于其结果组织策略在处理稀疏点时的局限性,算法实际性能未......
针对滑坡危险性预测中降雨等不确定因素不能有效刻画及处理和现有的OPTICS-PLUS聚类算法需要设置密度阈值、时间复杂度高等问题进......
针对传统专利情报采集的方式不能适应专利信息快速增加的问题,通过研究适用于专利信息聚类的主题模型和聚类算法,提出了将潜在狄利......
