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基于主成分分析和改进K均值算法的极化气象卫星数据处理软件分类
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文件大小: 1mb
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上传时间: 2020-06-04
详细说明：随着气象卫星地面系统应用软件的日益丰富，如何提供合理的硬件资源，提高软件的效率越来越受到关注。 本文提出了一套基于软件运行特性的软件分类方法。 该方法使用软件运行时资源消耗来描述软件运行特征。 首先，主成分分析（PCA）用于减小软件运行特征数据的维数并解释软件特征信息。 然后采用改进的K-means算法对气象数据处理软件进行分类。 最后，它与主成分分析结果相结合，以解释各种类型的集成软件运行特性的重要性。 作为优化软件硬件资源分配和提高软件运行效率的基础。
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