基于聚类分析的多维离散数据相关性检测系统设计

现有多维离散数据相关性检测系统均存在着检测精度差、可扩展性差的缺陷,为了解决上述问题,引入聚类分析方法对多维离散数据相关性检测系统进行设计。多维离散数据相关性检测系统硬件为数据处理器,由电源单元、通信单元与红外单元组成;软件设计主要分为多维离散数据空间划分模块与多维离散数据相关性检测模块。通过系统硬件与软件的设计,实现了多维离散数据相关性检测系统的运行。通过测试结果可知,与现有多维离散数据相关性检测系统相比,设计的多维离散数据相关性检测系统极大地提升了检测精度与可扩展性,充分说明设计的多维离散数据相关性检测系统具备更好的检测性能。

大数据分析下多维离散数据高效聚类方法仿真

针对当前聚类方法计算时间较长、聚类结果不准确等问题,提出基于量子优化算法的大数据分析下多维离散数据高效聚类方法。采用空间重构分析方法对大数据进行离散性映射处理,选取最小嵌入维数和最佳时延来构造大数据时间序列的信息流模型,将信息流模型作为提取时延尺度特征的输入,构建基于提取特征值的聚类搜索目标函数,采用模糊C聚类算法求解初始聚类中心搜索目标函数,从而获得大数据的最优聚类中心。采用量子优化算法抑制聚类中心的小扰动,实现聚类优化,完成大数据分析下多维离散数据高效聚类。仿真结果证明,所提方法有效减少了计算时间,降低了与实际聚类结果的差距,提高了计算效率。

嵌入式数据库中多维离散数据检测仿真

对嵌入式数据库中多维离散数据的检测,可快速有效地提取所需数据。对多维离散数据进行检测时,需要将数据集划分为不相交的子空间集合,再依据划分斜偏度判断子空间划分的优劣,完成数据检测。传统方法利用粗糙集理论对数据特征进行缺陷识别,但不能判断出划分后子空间的优劣,导致数据检测不准确。提出基于子空间划分理论的嵌入式数据库中多维离散数据检测方法。该方法先把嵌入式数据库中的高维数据投影至低维子空间,将数据集划分为不相交的子空间集合,然后依据划分斜偏度判断子空间划分的优劣,计算最优划分子空间中数据对象的局部离群因子属性值,将欧几里德距离作为嵌入式数据库离散数据检测距离函数,结合最小划分边界矩阵对离散数据进行检测。实验结果表明,所提方法能够有效提升嵌入式数据库中多维离散数据检测精度,且检测效率较高。

无线通信网络多维离散数据自动加密方法

传统无线通信加密算法由于无法对加密数据源的加密聚类中心进行准确计算,出现多维离散数据加密计算时间过长、加密目标计算准确性降低的问题。因此,提出无线通信网络多维离散数据自动加密方法。对无线通信中的多维离散数据进行加密目标的聚类计算,确定加密聚类中心;对加密目标进行AES自动加密计算,然后,将加密算法进行编码转换,使其具备逻辑调动性能,实现自动加密的效果。最后,用对比试验的方式,仿真模拟多组测试数据对提出方法进行可行性验证。

多维数据分析处理技术

本文研究了基于大数据下的多维数据分析处理方法:针对大数据的多维离散拘束高效分析处理方法。该方法采用空间重构方法对多维数据采取离散映射,找到最小嵌入维数和最合适的时延构造信息流模型,并采用模糊聚类算法求解初始聚类中心搜索目标函数,从而获取到多维数据的最优聚类中心,利用优化算法实现聚类优化完成多维数据的高效聚类,仿真实验结果证明了该方法的可行性,提高计算效率。