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基于构造型神经网络引入一种新的数据流聚类相似性函数,并根据滑动窗口模型数据流聚类的特点,定义了平均覆盖和重叠覆盖等概念,进而提出基于构造型神经网络的滑动窗口模型数据流聚类算法.该算法可以降低计算量,提高聚类速度.大规模无线电监测数据聚类实验验证了该算法的有效性.
一种新的滑动窗口模型数据流聚类方法
【摘 要】
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基于构造型神经网络引入一种新的数据流聚类相似性函数,并根据滑动窗口模型数据流聚类的特点,定义了平均覆盖和重叠覆盖等概念,进而提出基于构造型神经网络的滑动窗口模型数
【机 构】
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电子工程学院309室; 电子工程学院研一队;
【出 处】
：
小型微型计算机系统
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60675031)资助
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