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为快速发现海量遥测数据中的相关关系,提出一种基于改进最大信息系数(Maximal Information Coefficient, MIC)的遥测数据相关性知识发现方法。以Mini Batch K-Means聚类算法为前驱过程对数据进行网格划分;计算该网格划分下的互信息,并以信息熵代替原有最大熵对互信息进行归一化矫正得到信息系数;选择不同网格划分下MIC作为变量相关性的测度。采用量子卫星遥测数据进行试验,结果表明:与基于动态规划算法的MIC方法相比,所提方法可有效解决MIC测度偏向多值变量的问题,时间复杂度从O(n~(2.4))下降为O(n~(1.6)),是一种适用于大规模遥测数据相关性分析的有效方法。 相似文献
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提出了针对网格计算环境改进的信任模型,给出信任计算模型的信任值更新函数,根据网格实体的交易行为特征适当增加或减少其信任值。该模型对域内信任关系和域间信任关系分别采取不同的方法进行处理,能够评估实体与实体间的信任关系;在信任的计算中引入风险机制,防止协同作弊和诋毁的安全隐患。改进后的模型精化了信任算法的粒度,提高了信任评价的准确度。该可信度模型具有较好的可扩展性,可较好地解决网格环境中存在的某些安全问题。 相似文献
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针对ATML标准中诊断信息描述一致性问题,提出了基于STEP的AI—ESTATE数据类型转换方法。首先介绍了ATML中诊断信息的描述标准,其次分析了AI—ESTATE信息描述的转换方法,然后应用STEP28针对CEM存在的数据类型进行了EXPRESS-XML匹配结构和功能结构一致性研究,最后建立了CEM典型数据类型的XML标准化描述。 相似文献
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