[发明专利]基于自适应在线学习的密度数据流聚类方法在审
| 申请号： | 202211094825.5 | 申请日： | 2022-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN115496133A | 公开（公告）日： | 2022-12-20 |
| 发明（设计）人： | 刘若辰;张锦伟;张有;王晗丁 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学;中国航发四川燃气涡轮研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F30/20 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应在线学习的数据流聚类方法，主要解决现有技术因固定参数及模型对参数的依赖性所导致聚类结果精度低的问题。其实现方案是：根据数据流中数据信息创建微簇；微簇接收到一个新的数据点后使用半径的自适应增长策略使活跃的微簇吸收更多的数据学习微簇结构，并通过不同类型微簇的能量更新策略处理数据流不断演化，使微簇能量衰减模拟演化过程，微簇消亡引起聚类改变；根据改变的微簇间距离，实现同类数据的聚合，输出数据聚类结果。本发明通过自适应调整策略对微簇模型的参数动态调优，在线学习数据更新微簇模型，提高了动态数据环境下数据流聚类的精度，可用于互联网数据的模型学习、网络入侵检测、网络点击流及天气监测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 在线 学习 密度 数据流 方法 | ||
【主权项】：
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