【摘要】：針對傳統(tǒng)基于PSO聚類的大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)聚類時容易陷入局部最佳解,收斂效率低,數(shù)據(jù)存儲性能差,設(shè)計一種基于群體協(xié)同智能聚類的大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)�；谌后w協(xié)同智能聚類系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu),設(shè)計大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)的層次模型,并依據(jù)群體協(xié)同智能聚類的特征,設(shè)計大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)。該系統(tǒng)采用的群體協(xié)同智能聚類方法在PSO算法中融入多種群協(xié)同進化的方案,避免出現(xiàn)局部最優(yōu)解問題,將總體種群劃分成多個子種群,各子種群獨立進化,對共享信息實施周期性調(diào)控,獲取最佳的數(shù)據(jù)聚類結(jié)果,提高數(shù)據(jù)聚類的效率和精度,增強大數(shù)據(jù)存儲性能。實驗結(jié)果說明所設(shè)計系統(tǒng)收斂性能高,并且具有較高的數(shù)據(jù)讀寫性能和分析性能。
【作者單位】： 吉林省經(jīng)濟管理干部學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金面上項目:大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于群體協(xié)同智能聚類的關(guān)鍵技術(shù)研究(61472049)
【分類號】：TP333

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本文編號：2550158