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目前数据呈爆炸式增长,海量存储状态,给聚类研究带来了诸如计算复杂性和计算能力不足都很多问题;而云计算平台通过负载均衡,动态配置大量的虚拟计算资源,有效地突破了耗时耗能的瓶颈,在海量数据挖掘中体现出了其独特的优势;文章深入研究了基于云计算平台Hadoop的并行K-means算法,并结合MapReduce分布式计算模型,给出了算法设计的方法和策略,包括MapReduce处理的map、shuffle和Reduce 3个过程,仿真结果表明K-means并行算法的效率较高。 相似文献
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主要研究了智能非线性识别技术在绕组建模中的设计;首先分析了模糊神经(NF)建模的相关属性,针对绕组建模系统所需要的控制性能,为了改善其控制性能,实现可靠的容错系统,提出一种新的基于模糊神经网络NF的模拟模型,将该模型应用到基于递归的局部线性模糊神经网络(RLLNF),该网络通过局部的线性模型树(LOLIMOT)训练,设计出一种改进的基于树的增量学习算法;最后设置时间间隔在220 s和225 s之间的实际的绕组过程,通过仿真实验结果表明,将提出的NF模型与其他已知智能算法,即多层感知器(MLP)等进行比较,所设计的系统更具有可行性与高效性。 相似文献
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针对传统香农-奈奎斯特采样定理指出在保证原始信号重构精度的前提下,采样频率必须为原始信号频率的2倍,提出了一种基于压缩感知理论和改进的自适应正交匹配追踪算法的稀疏信号重构方法;首先引入了压缩感知模型和信号重构目标函数,然后在对经典正交匹配追踪类算法进行分析和总结的基础上,为克服其不足,设计了一种二次筛选支配原子集的方法,即通过计算信号的QR分解并计算具有最大势能的原子从而得到能量候选原子集,通过计算余量与原子的相关性选出相关性最大的原子从而得到相关候选原子集,并将能量候选原子集和相关候选原子集的交集作为最终支配原子集;最后定义了具体的采用自适应正交匹配算法实现信号重构的算法;在Matlab仿真环境下试验,结果表明:文章方法能有效地进行稀疏信号重构,具有较小的重构误差,且与其它方法相比,具有收敛速度快和重构效果好的优点。 相似文献
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针对轻微齿轮磨损故障信号在啮合频率和边频带上的幅值特征难以将其与正常信号区分的问题,提出用Laplace小波提取信号的粘滞阻尼比作为一种冲击特征,同时提取对冲击信号敏感的时域和频域峭度指标作为另外两种特征;又由于传统Laplace小波匹配方法存在计算耗时和精度不高的缺点,采用一种基于概率模型的改进粒子群算法以快速找到最佳匹配结果,从而得到其阻尼参数;将上述3种冲击特征用于农用拖拉机变速箱的齿轮磨损故障识别,其结果表明提出的方法在错分率上比基于啮合频率和边频带幅值特征的方法降低了12%。 相似文献
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在水下航行测试过程中,需要对各种运行参数、弹道轨迹进行实时记录,记录数据最终传到数据处理设备上进行分析处理;由于航行体在长时间运行过程中记录的数据量非常大,在对数据进行提取时,传统的RS232传输方法速度较慢,即使采用CAN总线进行数据提取,也会花费大量时间,严重影响测试效率;通过系统分析,设计一种使用FPGA实现USB高速传输的方法进行数据提取,该方法可以明显改进航行体数据提取效率,在航行体工程设计中具有重要价值。 相似文献
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针对传统模拟信号监控的不足,设计了一种基于S3C6410硬件平台、Linux2.6软件平台、H.264标准及运动检测算法和WIFI无线网络传输的井下视频监控系统;针对井下监控背景基本不变,采用H.264图像压缩算法以及改进的单高斯模型运动检测算法;并提出了整体监控软件的设计方案;最后通过PSNR、压缩比、压缩时间以及压缩速率等参数对算法进行了实验,实验结果表明:该系统能在较低的编码速率上实现较好的成像质量,具有较高的压缩质量,可满足实时编码需求。 相似文献