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摘要
传统光纤网络数据具有容量大和分散性强的特点,导致挖掘的聚类性不好。提出基于联合参量估计的光纤网络数据的聚类算法。分析光纤网络数据的存储结构模型,结合数据结构的优化重组和自适应调度方法进行光纤数据的离散化特征重构,提取光纤数据的关联特征,采用联合参量估计法方法进行模糊信息聚类处理,根据数据聚类结果,结合先验样本迭代训练方法,实现对光纤网络数据的挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行光纤存储数据挖掘的模糊聚类性较好,收敛距离缩短且时间开销分别缩短了0. 33 s和9. 74 s,聚类能力较强。
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