基于群体协同智能聚类的大数据存储系统设计

发布时间：2019-10-16 20:29

【摘要】：针对传统基于PSO聚类的大数据存储系统进行数据聚类时容易陷入局部最佳解,收敛效率低,数据存储性能差,设计一种基于群体协同智能聚类的大数据存储系统。基于群体协同智能聚类系统的层次结构,设计大数据存储系统的层次模型,并依据群体协同智能聚类的特征,设计大数据存储系统的体系结构。该系统采用的群体协同智能聚类方法在PSO算法中融入多种群协同进化的方案,避免出现局部最优解问题,将总体种群划分成多个子种群,各子种群独立进化,对共享信息实施周期性调控,获取最佳的数据聚类结果,提高数据聚类的效率和精度,增强大数据存储性能。实验结果说明所设计系统收敛性能高,并且具有较高的数据读写性能和分析性能。
【作者单位】： 吉林省经济管理干部学院;
【基金】：国家自然科学基金面上项目:大数据环境下基于群体协同智能聚类的关键技术研究(61472049)
【分类号】：TP333

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本文编号：2550158