典型文献
基于连续细节特征分解的数据并行聚类挖掘
文献摘要：
为了提高对物联网多媒体音视频数据的检测识别能力,提出基于分段聚类的物联网多媒体音视频数据并行聚类挖掘方法.对采集的物联网多媒体音视频数据进行分段检测和连续谱密度特征分解,采用子空间匹配降噪方法进行多媒体音视频数据的滤波提纯处理,建立物联网多媒体音视频数据的多载波分析模型,结合频谱融合和连续细节特征分解方法进行物联网多媒体音视频数据特征提取,对提取的多媒体音视频数据谱密度特征量进行连续细节特征融合分解分析,根据特征聚类结果,进行物联网多媒体音视频数据并行聚类挖掘.仿真结果表明,采用该方法进行物联网多媒体音视频数据并行聚类挖掘的准确性较高,对多媒体音视频数据检测的抗干扰能力较强,提高了对物联网中多媒体音视频数据的准确识别和特征辨识能力.
文献关键词：
连续细节特征分解;数据;并行聚类;挖掘;多媒体
中图分类号：
作者姓名：
林潇鸿;陆兴华;马棉涛;林佳茵
作者机构：
广东工业大学华立学院,广东 广州 511325
文献出处：
引用格式：
[1]林潇鸿;陆兴华;马棉涛;林佳茵-.基于连续细节特征分解的数据并行聚类挖掘)[J].计算机技术与发展,2022(04):34-38
A类：
连续细节特征分解
B类：
于连,数据并行,并行聚类,聚类挖掘,多媒体,音视频,视频数据,检测识别,识别能力,挖掘方法,连续谱,谱密度,子空间,空间匹配,降噪方法,提纯,多载波,波分,分解方法,数据特征,特征量,特征融合,分解分析,特征聚类,数据检测,抗干扰能力,准确识别
AB值：
0.202646
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