發(fā)布時(shí)間：2025-02-11 14:50

　　 文中提出基于區(qū)塊鏈分布式存儲(chǔ)的社區(qū)信息識(shí)別方法。構(gòu)建無監(jiān)督混階社區(qū)網(wǎng)絡(luò)信息的分布式傳感序列采樣模型,對壓縮感知檢測得到的無監(jiān)督混階社區(qū)網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則特征量重構(gòu),建立無監(jiān)督混階社區(qū)網(wǎng)絡(luò)信息的模糊特征提取模型,采用自相關(guān)特征匹配分析方法,進(jìn)行無監(jiān)督混階社區(qū)網(wǎng)絡(luò)信息的定量遞歸分析,結(jié)合相空間重構(gòu)方法進(jìn)行無監(jiān)督混階社區(qū)網(wǎng)絡(luò)信息的分布式融合聚類處理,對數(shù)據(jù)庫中的無監(jiān)督混階社區(qū)網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行區(qū)塊鏈分布式存儲(chǔ),實(shí)現(xiàn)無監(jiān)督混階社區(qū)網(wǎng)絡(luò)信息識(shí)別。仿真結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行無監(jiān)督混階社區(qū)網(wǎng)絡(luò)信息識(shí)別的準(zhǔn)確性較高,融合度水平較高,具有很好的無監(jiān)督混階社區(qū)網(wǎng)絡(luò)信息識(shí)別和特征分析能力。

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 無監(jiān)督混階社區(qū)網(wǎng)絡(luò)信息采樣及特征重構(gòu)
    1.1 無監(jiān)督混階社區(qū)網(wǎng)絡(luò)信息采樣模型
    1.2 社區(qū)信息特征提取
2 社區(qū)信息識(shí)別優(yōu)化
    2.1 社區(qū)網(wǎng)絡(luò)信息的區(qū)塊鏈分布式存儲(chǔ)
    2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則特征量重構(gòu)
3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
4 結(jié)束語



本文編號(hào)：4033420