动态聚类

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基于K-means的动态聚类垃圾回收算法研究
《现代信息科技》2025年第7期93-97,共5页傅宬彧 严华 
在基于NAND闪存的消费电子产品中,垃圾回收显著影响设备性能,而冷热数据分离是优化垃圾回收算法的关键。文章提出了一种创新方法,利用K-means聚类算法自动确定数据热度区间,实现高效的冷热数据分离。同时,设计了一种自适应的影响因子调...
关键词：闪存 垃圾回收 冷热分离 K-MEANS 聚类 
基于POI数据的站点动态聚类与多源LSTM模型:台州S1线客流预测
《人民公交》2025年第8期57-59,共3页曹树森 钱栋栋 刘亮 朱宝全 刘兴宇 
北京市横向课题“台州市域铁路S1线运行效能综合评价以及台州市域铁路S1线客流预测与列车运行优化研究”(项目编号:T24L00730)。
精准的客流预测对市域铁路的优化调度和资源配置至关重要。本文基于台州市域铁路S1线数据,提出了一种多元LSTM模型,结合POI数据、节假日及天气等外部因素,提升了预测精度。通过聚类分析对车站进行分组,捕捉不同站点的客流规律,最终实现...
关键词：市域铁路 客流预测 聚类分析 多元LSTM 
动态聚类下智慧油田企业多源数据整合仿真
《计算机仿真》2025年第3期165-169,共5页陈亚颐 尹权 罗李黎 戴静 
2023年准东采油厂公共光缆维护项目(XYJL-2023-FW-062)。
智慧油田企业涉及多个业务领域和多个系统,每个系统都会产生大量的数据。由于数据采集、传输和存储过程中可能存在的误差和异常,导致数据质量参差不齐,且数据之间存在复杂的关联性和依赖性。为了实现不同部门、不同系统之间的数据共享...
关键词：动态聚类 智慧油田企业 多源数据整合 模拟退火 
基于机器学习的桥梁工程零件知识库信息动态匹配算法
《起重运输机械》2025年第6期82-87,共6页周恩先 冯剑敏 袁婷 
上海市启明星项目资助“机器学习算法及BIM技术在钢结构桥梁制造中的应用研究”(22YF1448700);上海振华重工(集团)股份有限公司科研项目“基于图像语义分析的钢结构图纸解析技术研究”(9908000436)。
在整理桥梁工程零件信息时,由于知识库子旁侧序列信息的影响,知识库与实体关系的匹配稳定性较低,导致知识库信息动态匹配过程的适应能力较差。为适应复杂度较高的多种类型信息匹配需求,文中提出了基于机器学习的桥梁工程零件知识库信息...
关键词：机器学习 桥梁工程零件 知识库 动态匹配算法 动态聚类 
基于多源预报动态聚类的分布式光伏集群短期功率预测
《分布式能源》2025年第1期62-71,共10页赵雪锋 张宇宁 詹巍 李明烜 李艳军 杨锡运 
国家电投集团四川电力有限公司科技项目(XNNY-WW-KJ-2021-16);四川省科技计划重点研发项目(2023YFG0108)。
分布式光伏电站功率的精准预测对于解决其出力不确定性至关重要。分布式光伏具有数量众多且地理位置分布较为分散的特点,若对每个分布式光伏电站进行功率预测系统配置,将会带来很高的运行成本,为此提出一种基于多源预报动态聚类的分布...
关键词：分布式光伏集群 神经网络 动态聚类 短期功率预测 
基于动态聚类概念的多维离散数据挖掘研究
《计算机仿真》2024年第12期565-569,共5页王黎 汪涛 
随着存储数据量的逐步递增,数据库冗余数据大大降低了数据信息的挖掘效率,为解决数据库多维离散数据中存在数据重复度高、交互效率低的问题,本文在DCM动态聚类算法的基础上,通过结合DE-PSO凝聚拓扑寻优算法,构建出了DE-PSO-DCM多维离散...
关键词：离散多维数据 数据挖掘 动态聚类 
基于密度峰值的数据流动态聚类算法研究
《长春理工大学学报（自然科学版）》2024年第4期82-93,共12页张国一 刘三民 
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2021A0516);安徽省自然科学基金项目(2108085MF213)。
数据流中存在不确定性,如何识别数据流环境中任意形状的数据以及噪声影响问题引起了广泛关注。为解决上述问题,设计一种鲁棒的密度峰值数据流动态聚类算法,该聚类算法的框架包括在线和离线阶段,在线阶段旨在即时响应并处理连续到达的数...
关键词：数据流 聚类 不均匀衰减策略 最近邻域 密度峰值 
考虑新能源物流货车分布及充电习惯的充电站两阶段选址方法
《微型电脑应用》2024年第7期209-213,共5页徐小云 宋卫平 杨帆 高攀 叶鑫平 
以新能源物流货车的充电需求得以满足和匹配用户的充电习惯为目标,提出一种考虑新能源物流货车分布及充电习惯的充电站两阶段规划选址方法。考虑到新能源物流货车送货轨迹不确定和动态分布的特征,构建动态聚类算法将大量分散的需求点划...
关键词：充电站 选址 新能源物流货车 动态聚类 重心法 
基于动态聚类的个性化联邦学习与模块化组合策略
《现代信息科技》2024年第13期61-64,69,共5页周洪炜 马源 马旭 
提出一种基于动态聚类的个性化联邦学习方法来解决联邦学习下数据异构的问题。此方法将优化目标向量与凝聚聚类算法相结合,在保证节省计算资源的同时,将数据差异较大的客户端动态划分到不同的集群中。此外,出于对训练模型可持续使用的考...
关键词：联邦学习 个性化 深度神经网络 可组合 动态聚类 
基于灰色动态聚类-粗糙集的装配式建筑施工安全评价指标体系优化
《工程管理学报》2024年第3期135-140,共6页李平 周颖 蒋春迪 
建立合理的装配式建筑施工安全评价指标体系是规范装配式建筑安全施工的关键,引入灰色动态聚类和粗糙集属性约简相结合的方法对指标进行约简分析。利用灰色关联分析法建立样本间的灰色关联矩阵,并利用F-统计量确定最优阈值,以确定样本...
关键词：装配式建筑 灰色动态聚类 粗糙集 指标约简 F-统计量 
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