文献类型：期刊文章

作　　者：程宁[1] 李超[2]

CHENG Ning;LI Chao(School of Information Engineering,Hubei Light Industry Technology Institute,Wuhan Hubei 430070,China;Information Construction and Management Division,Hubei University,Wuhan Hubei 430062,China)

机构地区：[1]湖北轻工职业技术学院信息工程学院,湖北武汉430070 [2]湖北大学信息化建设与管理处,湖北武汉430062

出　　处：《传感技术学报》

基　　金：教育部科技发展中心产学研创新基金新一代信息技术创新项目(2018A03021)。

年　　份：2023

卷　　号：36

期　　号：8

起止页码：1316-1322

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2023_2024、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：大数据聚类在无线传感网络数据处理领域中具有重要意义,但是大数据聚类方法存在聚类效果不佳、Jaccard系数较低等问题,提出基于粒子群算法的无线传感网络大数据优化方法。该方法结合主成分分析方法和信息熵降维处理大数据,减少数据聚类所需的时间,采用直觉模糊核聚类算法聚类大数据,引入粒子群算法,优化直觉模糊核聚类方法,利用优化后的算法获得无线传感网络大数据聚类的优化结果,实现大数据聚类。仿真分析结果表明,所提方法的聚类效果较好,Jaccard系数在0.70以上,数据平均熵仅为0.36,并且时间复杂度仅为26.3%,该方法的应用价值更高。

关 键 词：无线传感网络 大数据聚类  粒子群算法 主成分分析  信息熵  直觉模糊核聚类算法  

分 类 号：TP391]