10.16652/j.issn.1004-373x.2017.23.032
基于群体协同智能聚类的大数据存储系统设计
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.
群体协同、智能聚类、大数据、存储
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TN911.1-34;TP391.72
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
2017-12-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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