文档介绍：中文摘要作。算法的时间复杂度由原来的√Ⅳ×湮狣挞。随着无线传感器网络的应用越来越广泛,聚类算法被应用于此平台。聚类算法是数据挖掘和机器学****领域的一个重要的分支。无线传感器网络上的数据聚类可以应用于检测温度变化、污染物流动情况、煤气泄漏情况和异常数据簇检测。本文的第一个算法且允菸V行牡姆植际骄劾嗨惴ā8盟惴ㄊ嵌砸恢使用簇头,这种顺序性体现在四叉树结构中。但顺序性选取簇头节点的方式限制了算法的时间复杂度。我们在惴ǖ氖褂弥腥∠赝方诘闼承蚴褂茫胄根和质心两种相对簇头,使得簇头节点在不满足距离度量条件时可以同步开始操第二个惴ㄊ腔贒技术的时间序列分布式聚类算法。在中有一个算法也是对时间序列进行处理。算法中使用小波技术对时间序列进行压缩,然后使用扑闶奔湫蛄械南嘁於取5使用这种方法计算的相异度会和原始时间序列计算出的相异度有很大的误差。为了弥补误差,我们在惴ㄖ邪裇瓾际鹾虳技术联合使用,然后在加入误差补偿值玫揭恢只谖蟛畈钩サ亩奔渫淝椒。最后,惴ò袸泄赜谝斐4淼姆椒ㄓτ糜谑荽氐木劾唷本文的两个聚类算法都是数据聚类,但这两种算法对时间序列的处理方法是不同的,使用的基础框架也是不同的。惴ǖ挠诺闶鞘奔涓丛佣冉徊奖浜了,但牺牲了一点聚类质量。惴ǖ挠诺闶怯薪细叩木劾嘀柿壳彝ㄑ读康汀误差小,但时间复杂度略有不足。关键词;现存的优秀的惴ǖ母慕算法的主要贡献是以有序性的方式选择和无线传感器网络;动态时间弯曲:聚类;异常检测’
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目录研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.国内外的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.论文的结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..路由协议⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯..引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..劾嗟亩ㄒ濉惴ā实验结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.中文摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第禄±砺邸平台相关知识⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第耊中以数据为中心的聚类算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..定义和数据处理模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...卣髂P汀分布式聚类算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...........................................................
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⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..实验分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第禄贒技术的时间序列分布式聚类算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.:⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..传感器网络框架⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.<<⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯独创性声明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..黑龙江大学硕十学位论文●.■
无线传感器网络综述防、城市管理、抢险救灾、医疗护理等。但是无线传感器网络本身存在一定的制,缩写的研究起源于二十世纪七十年代。年美国国防部高级研究技术局,随着半导体技术、微系统技术、通信技术、计算机技术的飞速发展,无线传感器网络,缩写已经成为一种重要的应用平台【。无线传感器网络涉及多个学科,在很多领域备受关注。例如:环境监测、军事国约性。其实,无线传感器网络植际酱ǜ衅魍缦钅珼开启了现代传感器网络的先河【。脑缙谘芯康玫搅薉的大力支持,多数项目偏重于军事应用,图就是一个在军事应用上的简单示例,图中的军事应用包括:监测任务、监测移动物体、监测化学气体、监测小团体间谍。目前大多数研究者普遍接受的既成事实的亩ㄒ迨牵捍蠊婺!⑽尴摺⒆.图薷衅魍缭诰掠τ蒙系囊桓黾虻ナ纠◆
组织、多跳、无分区、无基础设施支持的网络、其中的节点是同构的、成本低的、体积小、大部分节点不移动、被随意散步在工作区域,要求网络系统有尽可能长处理器模块、无线通讯模块、供电模块组成【¨。如图所示。首先,由于传感器节点体积小、由电池供电,并且通过更换节点电池的方式来补充能源是不现实的,感器节点计算资源的有限性,无线传感器网络通信能力的有限性都成为无线传感器网络应用的瓶颈【Ⅻ。的工作时间N尴叽ǜ衅魍缦低惩ǔ0ǎ捍ǜ衅鹘诘⒒憔劢点⒐,每个节点由传感器模块、故而电源能力有限成为约束无