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面对粮食联盟链网络中的大量共识节点,由于传统实用拜占庭容错(practical Byzantine fault tolerance,PBFT)共识算法效率低下,导致通信能耗过高,从而极大地增加信息泄露和数据造假的风险。针对上述难题,本文提出了一种基于凝聚型层次聚类(agglomerative hierarchical clustering,AHC)的PBFT优化共识算法。首先,利用AHC算法对所有网络共识节点进行目标划分和聚类;其次,使所有簇并行发生PBFT共识;最后,通过簇间主节点共识达成消息一致。实验结果表明,该改进算法能够有效降低能量开销,并提高共识效率和吞吐量。 相似文献
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提出了一种基于信息熵的层次词聚类算法,并将该算法产生的词簇作为特征应用到中文组块分析模型中.词聚类算法基于信息熵的理论,利用中文组块语料库中的词及其组块标记作为基本信息,采用二元层次聚类的方法形成具有一定句法功能的词簇.在聚类过程中,设计了优化算法节省聚类时间.用词簇特征代替传统的词性特征应用到组块分析模型中,并引入名实体和仿词识别模块,在此基础上构建了基于最大熵马尔科夫模型的中文组块分析系统.实验表明,本文的算法提升了聚类效率,产生的词簇特征有效地改进了中文组块分析系统的性能. 相似文献
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根据电子设备测试及维修的需要,同时为解决传统BIT虚警率高等缺陷,提出智能BIT测试方法。在介绍智能BIT的基本实现手段的基础上,重点分析ART网络的网络模型及工作原理,ART网络根据数据集自适应聚类实现模式识别,相对于传统人工神经网络而言,其收敛速度快,精度较高,自适应诊断能力强,解决了采用传统神经网络测试分类误差大等问题,最后提出了一种基于ART的BIT系统无监督故障诊断方法,使被测系统具有更高的故障诊断能力。 相似文献
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基于层次的聚类方法是聚类分析算法的基本方法之一,但是由于其自身的缺点(如:合并后不能撤消等)往往会导致聚类质量不高。文中通过将一种改进的遗传算法用于聚类分析中,实现了层次聚类,并通过改进遗传算法参数,以提高算法的性能,这样既改善了基本遗传算法收敛慢、易陷入局部最优解的问题,同时又加快了聚类速度,减小误差。 相似文献
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一种新的快速混合聚类算法 总被引:2,自引:1,他引:1
在汲取了传统划分、层次聚类方法优点的基础上,结合图搜索技术,提出了一种新的快速混合聚类算法.该算法主要分为三个步骤:首先将整个数据集"压碎",生成固定数量的原子级聚类;然后处理孤立点;最后采用图搜索技术生成聚类.该算法只需一个参数,能识别任意形状、大小的聚类,时间复杂度在最坏情况下为nn~(1/2).实验表明该算法是有效的. 相似文献
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为了更好地确定RBF神经网络中心向量,并且使得最终的RBF神经网络结构可以进一步调整。提出了一种使用熵聚类的算法来首先确定RBF神经网络隐节点的个数及其初始值,实现初始化的基础上使用常规算法调整RBF神经网络的中心和训练宽度,最后使用基于互信息的RBF神经网络修剪算法调整网络结构。并将上述算法应用于COD软测量问题中,仿真实验结果表明:改进的算法与常规的算法相比,提高了训练速度和逼近精度。 相似文献