返回首页
工业物联网数据流自适应聚类方法
https://www.ccf.org.cn/upload/resources/image/2022/07/11/198168.jpg
5G通讯技术的迅猛发展使工业物联网得到了全面提升, 工业物联网数据规模将越来越大、数据维度也越来越高, 如何高效利用流聚类进行工业物联网数据挖掘工作是一个亟需解决的问题. 提出了一种基于工业物联网数据流自适应聚类方法. 该算法利用微簇之间的高密性, 计算各微簇节点的局部密度峰值以自适应产生宏簇数; 采用引力能量函数对微集群进行递归在线更新; 并且去除边缘相交微簇之间的计算以达到降低维护宏簇所需的计算量. 理论分析和实验对比表明所提出的方法跟当前主流的流聚类算法相比有着更高质量的聚类效果.
<<< 上一篇
工业控制系统的安全技术与应用研究综述
<<< 下一篇 基于区块链的工业物联网联邦学习系统架构
读完这篇文章后，您心情如何？
京公网安备 11010802032778号
所有评论仅代表网友意见