基于连续细节特征分解的数据并行聚类挖掘

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万方数据
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中文摘要：为了提高对物联网多媒体音视频数据的检测识别能力,提出基于分段聚类的物联网多媒体音视频数据并行聚类挖掘方法.对采集的物联网多媒体音视频数据进行分段检测和连续谱密度特征分解,采用子空间匹配降噪方法进行多媒体音视频数据的滤波提纯处理,建立物联网多媒体音视频数据的多载波分析模型,结合频谱融合和连续细节特征分解方法进行物联网多媒体音视频数据特征提取,对提取的多媒体音视频数据谱密度特征量进行连续细节特征融合分解分析,根据特征聚类结果,进行物联网多媒体音视频数据并行聚类挖掘.仿真结果表明,采用该方法进行物联网多媒体音视频数据并行聚类挖掘的准确性较高,对多媒体音视频数据检测的抗干扰能力较强,提高了对物联网中多媒体音视频数据的准确识别和特征辨识能力.

外文标题：Data Parallel Clustering Mining Algorithm Based on Continuous Detail Feature Decomposition

作者：

林潇鸿、陆兴华、马棉涛、林佳茵

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作者单位：

广东工业大学华立学院,广东广州 511325

关键词：

连续细节特征分解数据并行聚类挖掘多媒体

基金：

2020年广东省科技创新战略专项资金立项项目

项目编号：

Pdjh2020b0776

出版年：

2022

DOI：

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.04.006

计算机技术与发展

陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD

影响因子：0.621

ISSN：1673-629X

年,卷(期)：2022.32(4)

参考文献量15