基于采样算法和自动聚类算法的网络流量监测模型.docx
快乐****蜜蜂
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
基于采样算法和自动聚类算法的网络流量监测模型.docx
基于采样算法和自动聚类算法的网络流量监测模型基于采样算法和自动聚类算法的网络流量监测模型摘要:随着互联网的快速发展,网络流量监测变得越来越重要。网络流量监测可以帮助企业了解网络状况、检测异常流量和网络攻击,并采取相应的措施。但是,由于网络流量数据量庞大,传统的网络流量监测方法效率低下。针对这一问题,本文提出了基于采样算法和自动聚类算法的网络流量监测模型,旨在提高网络流量监测的效率和准确性。关键词:网络流量监测,采样算法,自动聚类算法1.引言随着互联网的快速发展,网络已经成为人们工作和生活中不可或缺的一部分
基于聚类的多材质采样算法.docx
基于聚类的多材质采样算法基于聚类的多材质采样算法摘要:多材质采样是指在采样时考虑到场景中存在的多个材质,并根据不同材质对采样进行调整,以获取更准确的采样结果。本文提出了一种基于聚类的多材质采样算法,可以有效地区分不同的材质,并根据材质特性进行采样调整。实验结果表明,该算法在多材质场景下具有较好的采样效果。1.引言在计算机图形学中,材质是指物体表面的特性,不同材质的表面具有不同的反射率、光照和纹理等特点。在渲染过程中,准确地采样场景中的材质是重要的,以获得真实感的渲染结果。然而,在存在多个材质的场景中,传统
基于JADE的自动聚类算法.docx
基于JADE的自动聚类算法JADE(JointAppliedDataminingandKnowledgeDiscoveryEnvironment)是一个基于Agent的数据挖掘框架,旨在提供一个集成的环境来支持数据挖掘和知识发现活动。在这个框架中,聚类是数据挖掘中最常见的任务之一。在本文中,我们将介绍基于JADE的自动聚类算法,该算法可帮助用户在大量数据集中实现自动聚类。聚类是将相似的对象分组的一个任务,使得在同一组内的对象具有高度相似性,而不同组之间的对象则有很大的差异性。传统的聚类方法需要用户手动选择
基于聚类的多材质采样算法的中期报告.docx
基于聚类的多材质采样算法的中期报告本次研究的目的是提出一种基于聚类的多材质采样算法,以提高三维模型的材质采样效率。本报告主要回顾了研究的背景和相关工作,并介绍了算法的框架和实现方法。一、研究背景和相关工作:随着计算机硬件和软件技术的快速进步,三维模型已经被广泛应用于游戏、虚拟现实、工业设计等领域。然而,三维模型中的材质数量往往很多,这会导致渲染和绘制效率低下的问题。因此,如何提高材质采样的效率成为一个重要问题。目前已有一些相关研究,如基于纹理图像的材质采样方法、基于模型表面特征的材质采样方法等。其中,基于
基于向量空间模型的文本聚类算法.doc
HYPERLINK"http://bolijiang.javaeye.com/blog/600221"基于向量空间模型的文本聚类算法文章分类:HYPERLINK"http://www.javaeye.com/blogs/category/tech"综合技术转自:HYPERLINK"http://edu.codepub.com/2009/0910/15270.php"http://edu.codepub.com/2009/0910/15270.php1文本聚类研究现状Internet已经发