论文研究 基于动态网格的数据流聚类分析.pdf

针对网格资源分配的优化问题，提出利用随机动态来研究有限网格群体博弈的分析方法。通过建立网格使用者策略选择的随机模型来分析有限网格群体的博弈，并利用期望效用生成选择过程的量化指标来判断使用者在反复博弈中

研究了具有相同结构的超混沌系统的反同步问题。基于Lyapunov稳定性理论和自适应控制方法，给出了系统参数不确定时系统反同步的自适应控制律；通过对超混沌LV系统的数值仿真，验证了提出方案的有效性。

介绍了一种新颖的基于高斯混合模型的特征选择算法，并且应用该方法的结果对模拟数据和真实数据进行聚类。实验结果表明，该算法可以有效地确定显著属性，提高聚类准确度。

网格是网络计算、分布式计算和高性能计算技术研究的热点。随着科学计算领域中的数据剧烈增长以及未来网格计算环境下广域分布的海量数据共享成为现实，数据挖掘技术将在挖掘有效的信息、发现新的知识和规律发挥着重要

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针对传统的基于滑动窗口的数据流聚类算法存在的算法执行效率低、聚类质量较差等缺点,提出了一种基于混合差分进化的滑动窗口数据流聚类算法。该算法将数据流聚类过程分为两个部分:在线的时序窗口数据信息微簇特征向

提出一种将粒子群优化（PSO）和FCM 相结合的聚类算法PSOFCA对入侵检测系统进行研究，克服FCM方法自身对初始值敏感、容易陷入局部最优等问题。最后对实验数据进行仿真实验，并将实验结果与其他算法结

介绍了基于数据网格的商务智能应用的相关概念和关键技术,重点讨论了基于数据网格的商务智能的体系结构和基本过程。

基于FPGA基本数据流的下载控制方式,利用遗传算法,通过单片机控制数据流的方式对FPGA进行编程配置,实现自身重构,使系统具有自适应、自组织和自修复的特性。