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A Cognition-inspired System for Data Stream Clustering

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJUNESST) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of u- and e- Service, Science and Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.8 No.8 (2015.08)바로가기
  • 페이지
    pp.371-386
  • 저자
    Zhaoyang Sun, K. Z. Mao, Wenyin Tang, Lee-Onn Mak, Kuitong Xian, Ying Liu
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A254170

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In applications such as target detection, domain knowledge of sensed data is often available. In this paper, we incorporate the available domain knowledge into clustering process and develop a knowledge-driven Mahalanobis distance-based ART (adaptive resonance theory) clustering algorithm. The strength of the knowledge-driven algorithm is that it can automatically determine the number of clusters with improved clustering results. The validity of the new algorithm has been verified on four artificial datasets. In addition, the algorithm has been adopted in our cognition-inspired system for clustering data stream, where known target library and dispersion of feature or attributes are available. The basic idea of this system is to divide data stream into frames, and to incorporate knowledge learned in previous frames into clustering of the following ones. Experimental studies have demonstrated that the evolving learning mechanism leads to improved clustering results compared with conventional incremental clustering algorithm Fuzzy ART and batch-based clustering algorithm k-means.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Mahalanobis distance-based ART clustering Algorithm based on dispersion Level
  2.1. The Motivation
  2.2. The Algorithm
  2.3. Determination of Threshold R
  2.4. Experiments
 3. The Cognition-driven System
  3.1. Motivation
  3.2. Data Frame Clustering
  3.3. Outlier Handling
  3.4. Overlapping Handling
  3.5. Experimental Studies
 4. Application
 5. Conclusion
 ACKNOWLEDGEMENTS
 References

키워드

Data stream Knowledge-based clustering evolving learning Mahalanobis distance Cognition-inspired Target detection

저자

  • Zhaoyang Sun [ China National Institute of Standardization, Beijing, China ]
  • K. Z. Mao [ Nanyang Technological University, Singapore ]
  • Wenyin Tang [ Nanyang Technological University, Singapore ]
  • Lee-Onn Mak [ DSO National Laboratories, Singapore ]
  • Kuitong Xian [ China National Institute of Standardization, Beijing, China ]
  • Ying Liu [ China National Institute of Standardization, Beijing, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJUNESST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJUNESST)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of u- and e- Service, Science and Technology
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4246
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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