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命名数据网络下基于K-medoids的簇内Hash路由机制
命名数据网络下基于K-medoids的簇内Hash路由机制
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命名数据网络下基于K-medoids的簇内Hash路由机制
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基于命名数据网络的区块链信息传输机制
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年来关于区块链的研究得到极大关注,然而基于TCP/IP的通信对这种大量数据内容广播模式的支撑并不充分。基于命名数据网络,设计全新的支持区块链推送服务的节点模型和特殊的读写表过程,提出完善的信息传输机制,通过请求聚合和数据缓存减少网内冗余流量并加速通信传输。同时给出基于本架构的虚拟货币应用实例,并通过仿真验证本方案性能的优势,进一步展望未来相关的研究方向。
基于命名数据网络的区块链信息传输机制.pdf
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#资源达人分享计划#
基于相似节点转接的命名数据网络移动性支持机制 (2016年)
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针对命名数据网络应用于无线多跳环境时,节点移动造成兴趣包转发找不到可达下一跳的问题,提出了基于相似节点转接的移动支持方案。该方案在移动节点周围的众多邻近节点中找到最佳目标节点,并把移动节点上的通信进程转接到最佳目标节点。为了找到这一最佳节点,设计了一种基于前向信息转发表的相似性算法来进行节点切换选择。仿真通过与目前的解决方案相对比,表明该方案能够有效减小设备在移动环境下的请求失败率和请求时延,并且
网络游戏-MANET环境下基于命名数据网络的路由策略更新方法.zip
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k-medoids C源代码_C语言_k-medoids_
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用C语言实现简单的k-medoids算法
kmeans聚类算法和k-medoids聚类算法 matlab代码.rar
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K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,k-medoids聚类算法同样有效
k-medoids聚类算法源代码
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k-medoids聚类算法源代码,内含一个.cpp文件,一个.h文件
K-medoids聚类源代码(K-means改进)
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K-medoids聚类算法为K-means算法的改进,k均值算法未计算一个新的点作为聚类中心点,K-medoids遍历原有数据点选择一个最优点(距离最小)为中心点。适用于分类数据。
命名数据网络中基于自适应转发的拥塞控制机制
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论文研究-基于相似节点转接的命名数据网络移动性支持机制.pdf
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针对命名数据网络应用于无线多跳环境时,节点移动造成兴趣包转发找不到可达下一跳的问题,提出了基于相似节点转接的移动支持方案。该方案在移动节点周围的众多邻近节点中找到最佳目标节点,并把移动节点上的通信进程转接到最佳目标节点。为了找到这一最佳节点,设计了一种基于前向信息转发表的相似性算法来进行节点切换选择。仿真通过与目前的解决方案相对比,表明该方案能够有效减小设备在移动环境下的请求失败率和请求时延,并且
基于区块链的命名数据网络内容毒化攻击抵御机制.pdf
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命名数据网络中基于内容类型的隔跳概率缓存机制.docx
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论文研究-一种基于ACO的K-medoids聚类算法.pdf
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K-medoids算法作为聚类算法的一种,不易受极端数据的影响,适应性广泛,但是K-medoids聚类算法的精确度不稳定,平均准确率较低,用于实际的聚类分析时效果较差。ACO是一种仿生优化算法,其具有很强的健壮性,容易与...
k-medoids聚类matlab实现
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matlab下实现的k-medoids聚类算法
基于K-medoids聚类和正则化神经网络的电阻率反演成像
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基于K-medoids聚类和正则化神经网络的电阻率反演成像,江沸菠,戴前伟,针对神经网络反演技术在电阻率成像工程勘探应用推广中存在的问题,提出了一种基于正则化神经网络的剪枝贝叶斯神经网络(PBNN)非线性
k-medoids.rar_k-medoids_k-medoids算法_k-medoids聚类_分类算法_聚类分类
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k-medoids聚类算法对数据进行分类处理
网络游戏-基于K-medoids的无线传感器网络分簇方法.zip
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数据挖掘k-medoids
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数据挖掘k-medoids实现waveform聚类以及图像的分割,博客地址: https://blog.csdn.net/u011403848/article/details/83275914
论文研究-精英遗传K-medoids聚类算法.pdf
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针对K-medoids算法易陷入局部最优和聚类结果不稳定的问题,提出了一种精英遗传K-medoids聚类算法。该算法使用精英策略来控制遗传操作的整体进化方向;根据种群的平均适应度引入若干随机个体来提高种群多样性,从而在...
论文研究-一种基于差分演化的K-medoids聚类算法.pdf
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针对传统的K-medoids聚类算法具有对初始聚类中心敏感、全局搜索能力差、易陷入局部最优、收敛速度缓慢等缺点, 提出一种基于差分演化的K-medoids聚类算法。差分演化是一类基于种群的启发式全局搜索技术, 有很强的鲁棒...
论文研究-一种高效的K-medoids聚类算法.pdf
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针对K-medoids算法初始中心点选择敏感、大数据集聚类应用中性能低下等缺点,提出一个基于初始中心微调与增量中心候选集的改进K-medoids算法。新算法以微调方式优化初始中心,以中心候选集逐步扩展的方式来降低中心...
论文研究-基于稠密区域的K-medoids聚类算法.pdf
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针对传统K-medoids聚类算法对初始中心点敏感,以及迭代次数较高等缺点,提出一种可行的初始化方法和中心点搜索更新策略。新算法首先利用密度可达思想为数据集中每个对象建立一个稠密区域,遴选出[K]个密度大且距离较...
论文研究-一种基于CF树的k-medoids聚类算法.pdf
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因此,在两种算法的基础上,提出一种基于CF树的k-medoids算法,先用数据集构建CF树,形成微簇,改进了欧式距离计算式,最后使用k-medoids算法对微簇进行聚类。当数据点较多时,改进算法比k-medoids算法运行速度快了...
论文研究-Num-近邻方差优化的K-medoids聚类算法.pdf
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针对K-medoids聚类算法对初始聚类中心敏感、聚类结果依赖于初始聚类中心的缺陷,提出一种局部方差优化的K-...提出的Num-近邻方差优化的K-medoids聚类算法优于快速K-medoids聚类算法及基于邻域的改进K-medoids聚类算法。
论文研究-一种改进的基于粒子群的粗糙K-medoids算法.pdf
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针对K-medoids算法的全局搜索能力弱和迭代计算过程计算量大的不足,提出了一种改进的基于粒子群的粗糙K-medoids算法。该算法通过粒子群算法来改善K-medoids全局搜索能力,通过计算样本集的相异度矩阵来简化粒子群...
聚类 k-means k-medoids代码实现
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数据挖掘k-means k-medoids python代码实现 含测试数据
论文研究-基于近似骨架的UK-Medoids初始簇心生成算法 .pdf
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基于近似骨架的UK-Medoids初始簇心生成算法,屈世超,江贺,近些年,不确定数据聚类问题受到了广泛的关注。在这个问题上,UK-Medoids这一启发式聚类算法以其高效性而被提出。然而,UK-Medoids算法�
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