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公开(公告)号：CN111783823B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202010433922.7
申请日：2020-05-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/2323
Abstract: 本发明公开了一种基于局部可达密度的密度峰值聚类方法，包括以下步骤：首先利用数据集的距离矩阵计算样本的局部可达密度，生成决策图并判断聚类中心；将样本依据局部可达密度降序排列，依次依照加权分配策略分配，从而完成对数据集的聚类。本发明的聚类方法能够自动确定聚类中心的个数，且能够处理任意形状的聚类。相较于传统的密度峰值聚类算法，消除了多米诺效应并去除了敏感参数，具有容错性高，鲁棒性强的特点。此外，考虑到了数据对象在其所处的局部空间中的分布差异，可有效处理真实世界的数据。
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公开(公告)号：CN111783823A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010433922.7
申请日：2020-05-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于局部可达密度的密度峰值聚类方法，包括以下步骤：首先利用数据集的距离矩阵计算样本的局部可达密度，生成决策图并判断聚类中心；将样本依据局部可达密度降序排列，依次依照加权分配策略分配，从而完成对数据集的聚类。本发明的聚类方法能够自动确定聚类中心的个数，且能够处理任意形状的聚类。相较于传统的密度峰值聚类算法，消除了多米诺效应并去除了敏感参数，具有容错性高，鲁棒性强的特点。此外，考虑到了数据对象在其所处的局部空间中的分布差异，可有效处理真实世界的数据。
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公开(公告)号：CN102123403B
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201110079175.2
申请日：2011-03-31
Applicant: 东南大学
CPC classification number: H04W16/04
Abstract: 一种异构网络融合性能优化方法是一种EVDO（EvolutionDataOptimized演进数据优化）蜂窝移动网络和无线局域网共同构成的异构网络的性能优化方法，以EVDO蜂窝基站为源节点，两个无线局域网基站作为中继节点，用户终端作为目的节点，EVDO蜂窝基站发送信号给两个无线局域网接入点AP，通过两个无线局域网AP再转发给用户终端。终端通过信道信息得出最大化吞吐量的调制编码方式，反馈给两个无线局域网AP，两个无线局域网AP以反馈得到的调制编码方式发送信息给用户终端，用户终端接收来自两个无线局域网AP的信号后进行合并，这样既实现了分集接收，提高了信号接收的可靠性，又实现了自适应调制编码，提高了信号接收的效率，从而提高了整个异构网络系统的吞吐量。
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公开(公告)号：CN102123403A
公开(公告)日：2011-07-13
申请号：CN201110079175.2
申请日：2011-03-31
Applicant: 东南大学
CPC classification number: H04W16/04
Abstract: 一种异构网络融合性能优化方法是一种EVDO（EvolutionDataOptimized演进数据优化）蜂窝移动网络和无线局域网共同构成的异构网络的性能优化方法，以EVDO蜂窝基站为源节点，两个无线局域网基站作为中继节点，用户终端作为目的节点，EVDO蜂窝基站发送信号给两个无线局域网接入点AP，通过两个无线局域网AP再转发给用户终端。终端通过信道信息得出最大化吞吐量的调制编码方式，反馈给两个无线局域网AP，两个无线局域网AP以反馈得到的调制编码方式发送信息给用户终端，用户终端接收来自两个无线局域网AP的信号后进行合并，这样既实现了分集接收，提高了信号接收的可靠性，又实现了自适应调制编码，提高了信号接收的效率，从而提高了整个异构网络系统的吞吐量。
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