科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对长期QT心电数据分析中数据量大,传统聚类分析算法在计算快速性和精度性上无法满足要求的问题,提出一种多智能体序列k均值奇异值分解的聚类算法,对QT数据库进行模拟分析。首先,针对数据量大的问题,基于多智能体结构,设计并行化的聚类分析框架,并给出各智能体间的通讯协议;其次,为提高聚类精度,结合奇异值分解理论,对k均值聚类算法进行改进,通过较小随机线性过程对高分辨率的数据进行推断,降低计算复杂度的同时,提高算法的聚类精度;最后,通过在QT数据库上的仿真实验显示,所提算法具有满足要求的实时性和高精度性。
- 出版日期2017
- 单位西安科技大学
