数据流聚类相关论文
城市热点区域往往承担着交通、商业、教育等重要的城市功能,对其进行分析和提取具有理论意义和现实价值。城市热点具有时空特性,其......
在移动互联网不断发展的今天,人们逐渐喜爱在Twitter、微博等在线社交应用上对所在地区、全国各地乃至世界上任何一个角落发生的事......
随着大数据时代的到来,数据流在很多领域得到应用,作为数据挖掘领域的一大分支,数据流聚类成为一项意义深远而且具有挑战性的任务......
雷达辐射源信号分选是雷达信号侦察的关键技术之一，同时也是战场态势感知的重要环节。该文系统梳理了雷达辐射源信号分选的主流技术......
上世纪末,为适应网络监控、入侵检测、情报分析、商业交易管理和分析等应用的要求,数据流技术应运而生.数据流聚类是数据流挖掘最......
硬件技术的飞速发展带来了一个新的问题，数据产生与获得的速度大大超过了数据处理能力。为此一类新型的应用——数据流应用应运而生......
近年来,越来越多的应用产生数据流,它是连续的、有序的、快速变化的、海量的数据。流数据不同于传统的存储在磁盘上的静态的数据,......
聚类分析作为数据挖掘的一个重要任务,具有广泛的应用领域,这些不同的应用都对聚类分析算法提出了新的要求。本文提出了基于网格的......
随着信息社会的快速发展,在很多新兴的研究领域中存在着大量按照时间序列以流的形式有序产生的数据,如网络监控、入侵检测、情报分......
数据流是一种数据序列,它能够随时间增加而顺序、快速、大量、连续到达。近年来,随着互联网以及软硬件的发展越来越多的数据流产生......
为了求解现实中的动态优化问题(dynamic optimization problem,DOPs)许多学者提出了基于进化算法的动态优化问题,但这些算法都存在......
在流程工业中,生产管理过程普遍采用DCS分布式的控制管理系统,它可以实时地监测流程工业的生产状态,形成状态数据。流程工业的生产......
随着信息技术的发展,数据流这一新的数据形式日益普及。传统聚类算法无法处理持续、海量的数据流,因此针对数据流的新聚类技术应运......
本文主要研究了在有限资源约束下的数据流聚类方法.针对海量,高速的数据流,现有聚类方法在有界内存和有界时间的限制下,难以快速有......
随着科学技术的不断发展，各种应用的普及和深入，其所产生数据量急剧增长，同时很多数据是动态的、流式的，需要进行实时的处理和挖掘分析......
数据挖掘是数据库研究、开发和应用中最活跃的分支之一。近年来出现了一种称为数据流挖掘的新应用,这种应用中的数据是以流的形式......
现有数据流聚类算法多数面向的是确定性数据,可是不确定数据的数据流聚类逐步被受到关注,因为经典的不确定数据聚类算法具有概率密......
随着计算机网络技术的不断发展,网络的复杂化及规模化使得传统的网络入侵检测系统已经无法适应,主要表现在对大量、高速网络数据流......
文中对汽轮机能耗性能的聚类监测方法—Clustream数据流聚类算法进行了分析研究，该算法在处理热工过程海量数据时，能够充分利用历史......
结合CluStream处理数据流的框架,提出了一种基于小波分析的数据流聚类算法WDS.在分解后的低频子波中利用小波特性寻找密集区域.并......
针对复杂电磁环境下跳频信号检测的实际需求，根据跳频信号的特征，充分利用已有的信号时频分析技术和宽带测向技术，提出一种快速跳频信......
近几年来由于数据流应用的大量涌现,基于数据流的数据挖掘算法已成为重要的研究课题,而现有的数据流聚类算法CIustream算法存在效......
提出的增量式数据流聚类算法DGCDS结合网格和密度技术,能够得到任意形状的聚类,通过改进网格密度的计算方式,解决了现有网格算法中......
针对传统的基于网格密度的数据流聚类方法丢失数据的空间位置特性的缺陷,提出了一种基于质量估算(mass estimation)的空间数据流聚......
码书生成是基于矢量量化压缩体绘制的关键之一,初始码书对码书生成算法有较大的影响。现有的码书初始化方法需要对原始海量数据进......
为提高数据分布不规则和含有噪音时的数据流聚类质量，提出了一种有效的数据流二次聚类算法TCLUSA．该算法基于分区思想，采用DBSCAN方法......
为了提高数据流聚类算法的效率，设计并提出了基于质心距离和密度网格的数据流聚类算法-CDD-Stream，并通过对其中网格结构的更新实施......
随着云计算、物联网的快速发展,数据采集变得更加快捷和自动化。许多新型的应用领域中,诸如实时监控系统、车辆交通监控系统、电力......
针对传统多目标跟踪算法在航迹初始阶段易受杂波干扰，提出一种交互多模型核预估数据流聚类的多目标跟踪算法（CE＿DMTT）。对数据流进行在......
现有的软子空间聚类算法都是基于批处理技术的聚类算法，不能很好地应用于高维数据流或大规模数据的聚类研究．利用模糊可扩展聚类框架......
数据流是一类新的数据时象，流挖掘是数据库领域的研究热点，有很大的应用前景，本文首先综述了传统聚类算法的分类及其各自特点，并对它们......
随着数据流规模的持续增大,现有基于网格的聚类算法对数据流的聚类效果不好,不能实时发现任意形状的簇,也不能及时删除数据流中的......
文章在分析混合型网络特征的基础上,提出了一种面向混合网的用户行为分析方法,并设计了一个行为分析模型,能为网络用户的正常行为......
本文主要通过改进的TF-IDF算法和多元词组动态构建来选择特征关键词,并利用Clu Stream数据流聚类方法,实现文本主题的动态发现.实......
现有数据流聚类算法多数面向的是确定性数据,可是不确定数据的数据流聚类逐步被受到关注,因为经典的不确定数据聚类算法具有概率密......
在向以IPv6为基础的下一代网络转变的过程中，IPv4／IPv6混合网络将长期存在。文章在分析混合网络特征的基础上，提出了一种面向混合网的......
摘要：随着网络应用的发展，网络入侵检测技术受到人们的广泛关注，将数据包存储后进行分析的入侵检测技术正面临着海量网络数据与有限的......
为了解决动态目标分群问题,提出了一种基于数据流聚类的动态目标分群框架.该框架分为在线和离线两部分.在线部分采用临时存储结构......
为解决手机短信监管的个性化需求和源头追踪问题,提出了一种基于数据流聚类的手机短信实时监管系统的设计方案,设计了短信客户端和......
本文主要研究了在有限资源约束下的数据流聚类方法。针对海量,高速的数据流,现有聚类方法在有界内存和有界时间的限制下,难以快速......
数据的爆炸式增长,使得从数据中发现有价值的信息并将其转化为有组织的知识变得更加困难,于是数据挖掘应运而生。而作为数据挖掘的......
分析分布式数据流聚类算法的基本框架结构,针对CluStream算法对非球形聚类效果不佳提出一种基于密度和中心点的分布式数据流聚类算......
作为数据挖掘领域的一大分支,数据流挖掘一直是一大研究热点,现有的一些成果也已经在理论研究和实际应用中做出了重要的贡献。数据......
目前,股票交易、路况实时监控和网络入侵检测等领域产生了海量的、按照时间持续到达的、实时动态变化的数据流。鉴于数据流不同于......
群体有效划分是实现群智协同的关键性基础问题.然而,在具有大规模数据流的协同应用中,由于用户数据的复杂关联性、流式处理的信息......
聚类分析是数据挖掘领域一项重要的研究课题。随着大数据时代的到来,数据流在很多领域得到应用,数据流聚类也成为一项意义深远而且......
随着传感器数据、互联网数据、金融数据（股票价格等）、在线拍卖以及事务日志（网站访问日志、电话记录日志）等的不断产生,数据流成为了......
云模型是云理论的核心，数据流聚类算法在云模型中有较好的应用前景，但也面临着聚类效率、聚类适应性的难题，为此本文提出了一种有抗体......
