基于主成分分析和改进K-means算法的极轨气象卫星数据处理软件分型研究

• 作者: 林曼筠 皇甫大鹏 赵现纲 陈平
• 来源期刊: 北京师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 改进K-means算法 特征分析 相似度算法 指标体系
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 656-662
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16360/j.cnki.jbnuns.2017.06.005

摘要

提出了一种基于主成分分析方法和改进K-means算法的气象软件分型方法,该方法利用软件运行时资源消耗情况来刻画软件运行特征和对软件分类.首先引入主成分分析方法对软件运行特征进行降维;然后采用改进K-means算法对气象数据处理软件进行分型;最后结合主成分分析结果解释各类软件运行特征的意义.提出了一套指标体系刻画软件,使用该指标体系可以判断极轨气象卫星数据处理的各类软件运行是否正常,通过实验证明,该方法的分类结果与实际情况相符.同时,该指标体系可作为优化软硬件资源分配和提高软件运行效率的依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	皇甫大鹏	北京师范大学信息网络中心	11	36	2.0	5.0
2	陈平	北京师范大学信息网络中心	62	246	8.0	13.0
3	赵现纲		23	47	4.0	6.0
4	林曼筠		10	21	3.0	4.0