【摘 要】
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传感器网络具有节点存储计算资源受限、处理数据的不确定性、与真实社会的关联性等，对机器学习、人工智能、模式识别与数据挖掘技术提供了独特的场景要求。聚类分析的目标是利
【出 处】
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中国科学院研究生院 中国科学院大学
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传感器网络具有节点存储计算资源受限、处理数据的不确定性、与真实社会的关联性等，对机器学习、人工智能、模式识别与数据挖掘技术提供了独特的场景要求。聚类分析的目标是利用少量先验信息，将数据集划分为一组反映数据自然结构的子集合，在传感器网络相关应用中具重要作用，已成为研究热点和难点之一。
本文主要研究传感器网络场景下的不确定数据流聚类、分布式聚类等问题的相关理论及在异构传感器网络上的具体实现方法与策略。本文主要贡献如下：
本文利用模糊数学相关理论，提出了模糊数据流模型，以综合概括传感器网络中由于误差、推理归纳、统计预测及人为扰动等形成的多种数据不确定性。针对该模型，基于实时维护微簇、离线分析宏簇的框架，提出了一种新的模糊数据流聚类算法FMicro。定义了相应的微簇数据结构，并证明了该结构可支持增量维护。在算法中，给出了基于隶属度和距离的新加入数据流点的微簇选择算法及异常点处理算法。为加强算法对数据流演化的跟踪，提出基于隶属度和时间的衰减机制。最后分别在人工和标准数据集上验证了算法的特点和优越性。
此外，本文采用主动测试方法，设计并实现了算法的验证与测试平台。其中节点设计采用分层结构，利用操作系统中的进程机制分隔信息处理层与底层异构网络结构，具有较强的可重用性及移植性。
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