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针对传统模糊C均值(FCM)算法在聚类过程中存在收敛速度慢、对大数据处理实时性不强等问题,提出了一种基于惩罚因子的样本隶属度改进算法。首先分析抑制式模糊C均值(SFCM)聚类特点,研究惩罚因子对样本隶属度修正的触发条件,进而设计出基于惩罚因子的SFCM聚类隶属度动态修正算法。通过算法实现样本向“两极移动”,达到快速收敛之目的。理论分析与实验结果表明,在相同的初始化条件下,改进算法的执行时间效率比传统FCM算法提高约40%,比基于优化选择的SFCM(OS-SFCM)算法提高10%,其聚类准确度与其他两种算法相比也有一定的提高。 相似文献
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基于数据分组匹配的相似重复记录检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对数据集成中相似重复记录的识别问题,提出一种数据特征属性优选分组的算法。通过计算特征属性的方差来确定某维属性的权值,基于数据分组思想选择权值大的属性,将数据集分割成不相交的小数据集,并在各小数据集中用模糊匹配算法进行相似重复记录的识别。理论分析和实验结果表明,该方法识别效率和检测精度较高。 相似文献
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基于会话跟踪机制的管理信息系统用户安全设计 总被引:2,自引:0,他引:2
从跟踪用户会话的角度,探讨一种利用Session和Cookie技术实现的用户安全设计方案,并就高校教务管理系统,阐述用户安全管理的具体处理流程. 相似文献