物联网的发展催生了各类实时监测系统(如智能驾驶)和状态更新系统(如工业控制)的部署与应用。对于上述系统而言,信息新鲜度至关重要。若目的端接收的是过时信息,可能会降低系统决策的准确性和可靠性,并造成巨大的安全隐患。在未来6G网络中,信息新鲜度对信息更新应用将越来越重要。为了有效地刻画信息新鲜度,学术界提出了信息年龄(AoI,age of information)的概念。目前,AoI已迅速成为无线系统新的性能指标和研究热点。首先概述了AoI的研究历程,然后分析了在不同网络模型(如单用户网络、单跳网络和多用户网络等)中引入AoI的关键问题,最后对未来的研究趋势进行了展望。
聚类作为无监督学习技术,已在实际中得到了广泛的应用.但是对于带有噪声的数据集,一些主流算法仍然存在着噪声去除不彻底和聚类结果不准确等问题.提出了一种基于密度差分的自动聚类算法(clustering based on density difference,简称CD...
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聚类作为无监督学习技术,已在实际中得到了广泛的应用.但是对于带有噪声的数据集,一些主流算法仍然存在着噪声去除不彻底和聚类结果不准确等问题.提出了一种基于密度差分的自动聚类算法(clustering based on density difference,简称CDD),实现了对含有噪声数据集的自动分类.所提算法根据噪声数据和有用数据密度的不同,实现了去噪声和数据的分类,并通过构建数据间的邻域,进一步实现了对有用数据间不同类别的划分.通过实验验证了所提算法的有效性.
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