娄强
- 作品数：3 被引量：5H指数：1
- 供职机构：华中科技大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：湖北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 障碍空间里基于密度的快速聚类算法被引量：5
- 2007年
- 传统的聚类方法不能直接运用于分布空间内存在障碍物的数据的聚类.提出了一种障碍空间内基于密度的快速聚类算法DBCO来解决此类问题.DBCO中,在基于密度的聚类基础上引入了障碍模型,提出了一种保持数据间可见性的简化障碍的方法.为了使障碍模型不影响聚类质量,定义了障碍顶点距离、连接距离和判断距离来维持聚类的质量.另外,在聚类过程中,选择某一些代表点和拓展点而不是每一个点来对每一个聚类进行扩展,从而大大提高了聚类算法的效率.实验结果表明了DB-CO算法可以快速地得到高质量的聚类结果.
- 卢炎生娄强
- 关键词：空间数据数据挖掘聚类
- 一种MANET环境下基于兴趣度的协同缓存策略
- 2008年
- MANET网络中由于节点移动的随机性和无线链路的断连性,导致网络拓扑变化频繁,从而降低了数据可访问能力.提出一种基于兴趣度的协同缓存策略(IBCC).其主要思想是:针对节点转发的数据请求消息,引入ω-稳定节点集定义和兴趣度概念,定期挖掘ω-稳定节点集中具有相同兴趣度的数据形成预取集;针对回复的数据消息形成数据定位表,通过查找数据定位表将请求发送给同样拥有该数据但路由跳数较少的节点.该策略提高了在出现链路断接时节点对数据的访问能力.仿真实验结果证明该策略的有效性.
- 卢炎生巫建文娄强
- 关键词：协同缓存兴趣度移动ADHOC网络
- 障碍空间中一种基于密度的快速聚类算法
- 传统聚类算法中各个数据对象之间的相似度衡量标准一般是各种距离的度量，如欧几里德距离或者曼哈顿距离。在障碍空间中，由于障碍的存在，各个数据对象的连接性被阻断，它们之间的传统距离就失去了意义。因此，传统的聚类算法在障碍空间中...
- 娄强
- 关键词：聚类算法
- 文献传递
