發(fā)布時(shí)間：2018-05-04 04:42

  本文選題：大數(shù)據(jù) + 網(wǎng)絡(luò)資源　； 參考：《計(jì)算機(jī)仿真》2017年09期

【摘要】：大數(shù)據(jù)下網(wǎng)絡(luò)資源信息丟失的優(yōu)化識(shí)別,能夠保證網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定正常運(yùn)行。對(duì)丟失資源信息的識(shí)別,需要得到濃縮點(diǎn)組成的新數(shù)據(jù)碎片樣本,由此進(jìn)行訓(xùn)練獲得決策函數(shù),完成網(wǎng)絡(luò)資源丟失信息的識(shí)別。傳統(tǒng)方法獲得網(wǎng)絡(luò)資源信息組合特征向量,對(duì)信息組合特征向量進(jìn)行丟失識(shí)別,但忽略了獲取決策函數(shù),導(dǎo)致識(shí)別精度偏低。提出基于模糊C均值聚類的大數(shù)據(jù)下網(wǎng)絡(luò)資源信息丟失識(shí)別算法,采集大數(shù)據(jù)下不同類型的網(wǎng)絡(luò)資源信息樣本,對(duì)不同類型的網(wǎng)絡(luò)資源信息樣本進(jìn)行特征提取,通過模糊C均值聚類理論對(duì)碎片樣本進(jìn)行聚類分析,利用信息濃縮準(zhǔn)則對(duì)碎片樣本聚類中心進(jìn)行處理,得到濃縮點(diǎn)組成的新數(shù)據(jù)碎片樣本,并使用新數(shù)據(jù)碎片樣本進(jìn)行訓(xùn)練獲得決策函數(shù),以此為依據(jù)完成網(wǎng)絡(luò)資源信息丟失識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法能夠有效提高網(wǎng)絡(luò)資源信息識(shí)別精度,實(shí)用性較強(qiáng)。
[Abstract]:The optimization identification of network resource information loss under large data can ensure the stable and normal operation of the network. The recognition of the lost resource information needs to get the new data fragments from the concentrated point, thus training the decision function to complete the information of the network resource loss. The traditional method obtains the characteristics of the network resource information combination. Vector, the information combination feature vector is lost recognition, but the decision function is ignored, and the recognition accuracy is low. Based on the fuzzy C mean clustering, the network resource information loss recognition algorithm under large data is proposed, and the different types of network resource information samples are collected under large data, and the samples of different types of network resource information are carried out. Feature extraction, using the fuzzy C mean clustering theory to cluster analysis of debris samples, using information concentration criteria to deal with the cluster center of debris samples, get the new data fragments composed of concentrated points, and use the new data fragments to train to obtain the number of decision functions, in order to complete the loss of information of network resources. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively improve the recognition accuracy of network resource information and has strong practicability.

【作者單位】： 四川大學(xué)錦城學(xué)院;
【基金】：四川省教育廳重大培育項(xiàng)目(16CZ0039)
【分類號(hào)】：TP311.13;TP393.0

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本文編號(hào)：1841653