為了解決無中心協(xié)同感知條件下的多目標信息處理問題,提出了一種新的用于協(xié)同感知的分布式聚類方法。首先,構造了新穎的一致性類中心計算數(shù)學模型,使得各協(xié)同感知設備可并行計算自身采集的數(shù)據(jù),各鄰近設備之間僅僅需要交換暫態(tài)類中心,有效保護數(shù)據(jù)隱私性;然后,在感知網(wǎng)絡達到穩(wěn)態(tài)時所有感知設備獲得一致的類中心和聚類結果。實驗結果證實,本文所提出的分布式聚類方法可有效利用各協(xié)同設備的存儲、計算、通信能力,在不交換大量數(shù)據(jù)的前提下完成協(xié)同聚類任務。

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【文章目錄】：
0 引 言
1 用于協(xié)同感知的分布式聚類算法
    1.1 集中式K-means聚類算法
    1.2 用于協(xié)同感知的聚類算法
2 算法收斂性分析
    2.1 K-Means算法收斂性分析
    2.2 一致類中心估計算法收斂性分析
3 仿真實驗及結果分析
    3.1 仿真數(shù)據(jù)聚類
    3.2 多目標編號關聯(lián)
4 結束語



本文編號：3791522