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论坛 数据科学与人工智能 人工智能 人工智能论文版
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2018-02-05
摘要:在分布式云计算环境下,传统方法采用散乱点云数据模糊C均值聚类挖掘算法,在受到较强的数据特征干扰时,数据挖掘精度不高.为此,提出一种基于分布式云数据传输信道的散乱点云数据挖掘改进算法.通过构建散乱点云数据的存储结构,对数据传输信道进行多普勒扩展,降低数据挖掘过程中传输衰减损失;采用级联滤波算法进行数据干扰滤波,实现散乱点云数据的滤波提取,完成数据挖掘算法改进.仿真结果表明,采用改进的算法进行分布式环境下散乱点云数据挖掘,能有效提高散乱点云数据挖掘精度,频谱特征聚敛性能较好,抗干扰能力较强.http://www.cqvip.com//QK/98149B/201605/670637056.html

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