1、“.....其中聚类算法是聚类分析算器，台作为和服务节点，其他台作为和服务节点，每台机器的配置为双核处理器，内存，操作系统是，版本是。单机处理实验分析，向文，等聚类算法的并行化实现华中科技大学学报，。算法的实现。关键词模型分布式聚类中图分类号文献标识码文章编号引言聚类分析是种无监督的机器学有良好的加速比。结语本文借鉴最大最小距离算法的思想，改进了聚类算法存在对初始聚类中心点的选择敏感的缺陷，为提高改进算法的计算效率，将该改进算法并行化设计，使其能够较好的运行在平台上。实验表明该改进算法的过程序生成个实验数据集，其数据量大小分别为，利用改进算法的实现对每个数据集进行聚类，分别选择个节点参与实验，考察节点数与加速比之间的关系。实验结果如图所示，从图可以看出当节点本实验使用机器学习库上的数据集，由于该数据集数据量大，故从中抽取组数据作为独立的数据集，编号分别为，每个数据集包含条记录。在相同数据集的条件下......”。

2、“.....实验数据如表所示。从表中种改进聚类算法的并行化实现论文原稿每个节点的相同簇的键值对分别进行合并，以此减轻数据的网络传输开销。若最近两次临时中心点的变化小于指定值时，则转，否则转。结束。实验结果与分析实验环境该实验利用虚拟机，在其上虚拟出台机论文原稿。算法描述输入数据集，聚类中心点个数输出个聚类中心点将原始数据集切块后，存储在中，负责管理切分后的数据块种改进聚类算法的并行化实现论文原稿。每个节点学，江小平，李成华，向文，等聚类算法的并行化实现华中科技大学学报，种改进聚类算法的并行化实现论文原稿。算法描述输入数据集，聚类中心点个数输出个聚类中心点上执行具有良好的加速比。结语本文借鉴最大最小距离算法的思想，改进了聚类算法存在对初始聚类中心点的选择敏感的缺陷，为提高改进算法的计算效率，将该改进算法并行化设计，使其能够较好的运行在平台上。实消耗时间的比值。通过程序生成个实验数据集，其数据量大小分别为......”。

3、“.....分别选择个节点参与实验，考察节点数与加速比之间的关系。实验结果如图所示，。单机处理实验分析本实验使用机器学习库上的数据集，由于该数据集数据量大，故从中抽取组数据作为独立的数据集，编号分别为，每个数据集包含条记录。在相同数据集的条件下，比较和本文改进算法的迭代次数，实验数类将每个节点的相同簇的键值对分别进行合并，以此减轻数据的网络传输开销。若最近两次临时中心点的变化小于指定值时，则转，否则转。结束软件学报，宋玲，戚云枫，齐东阳分布式聚類算法的改进广西大学学报，王恺基于的聚类算法并行化研究南京师范大种改进聚类算法的并行化实现论文原稿从图可以看出当节点数逐渐增加时，加速比也随之增加，但逐渐变慢，这是由于增加节点导致通信开销变大当数据量逐渐增大时，加速比的值也逐渐增大，这表明该并行算法在处理大数据集时，具有较高的效率。该实验数据表明本文改进的聚类算法在据如表所示。从表中可看出......”。

4、“.....集群加速比性能实验分析加速比是用来衡量并行系统或并行程序扩展性的重要指标，是指个任务在单处理器系统中运行所消耗的时间与并行处理系统中运行所，在其上虚拟出台机器，台作为和服务节点，其他台作为和服务节点，每台机器的配置为双核处理器，内存，操作系统是，版本是每个节点在方法中读入分布式缓存中上轮迭代产生的簇中心信息。通过方法计算每个数据点与各簇中心点距离，找到离其最近的簇中心点，将该簇中心的作为，该数据点信息作为传输出去。在端利用法中最典型的算法，该算法的优点是简单且易于实现，但随着信息产业的快速发展，需处理数据的规模越来越大，其串行计算的处理能力的局限性更加明显，于是分布式聚类的思想被广泛关注。但现有的分布式聚类算法在聚类过程中大多数需传递大量的数据并行化设计具有较好的聚类性能。参考文献孙吉贵，刘杰，赵连宇聚类算法研究软件学报，宋玲，戚云枫，齐东阳分布式聚類算法的改进广西大学学报......”。

5、“.....江小平，李成华数逐渐增加时，加速比也随之增加，但逐渐变慢，这是由于增加节点导致通信开销变大当数据量逐渐增大时，加速比的值也逐渐增大，这表明该并行算法在处理大数据集时，具有较高的效率。该实验数据表明本文改进的聚类算法在上执行可看出，本文改进的聚类算法较传统聚类算法有更好的收敛速度。集群加速比性能实验分析加速比是用来衡量并行系统或并行程序扩展性的重要指标，是指个任务在单处理器系统中运行所消耗的时间与并行处理系统中运行所消耗时间的比值。通种改进聚类算法的并行化实现论文原稿，效率较低。为克服上述缺点，本文使用编程模型实现了种改进算法的分布式聚类。该算法在执行过程中只需要传递各个聚簇信息，就能实现分布式聚类，降低了整个执行过程的通信开销。算法的实现。习方法，不需要预先对数据集进行训练和测试等操作，是数据挖掘中对数据进行分析处理的重要工具和方法。由于聚类分析算法的简单高效和易用等特点，其应用范围十分广泛......”。

6、“.....实验结果与分析实验环境该实验利用虚拟机本的还提供了自動优化功能，在软件侧选择功能选项，通过自动优化功能可以自动识别电流环，正负向负载测量，自动设置速度环参数等。系统在自动优化后，可以满足西门子单轴控制器在整体式皮带秤上的应用论文原稿用论文原稿。由于该皮带秤设备使用是第方电机及编码器，所以需要手动配置电机及编码器的基本参数，还需要对进行电机初始相位角进行识别。电机初始相位角识别成功后，打开软件侧控制面板给，对设定克重与实际克重进行比较，经由可编程控制器内的算法来调整进入喂料点的速度。在设定克重不变的情况下，皮带秤称重秆上原料重量变轻时，到喂入点时速度加快调速比增大时，到喂入点速度加快的幅度加大重量这里我们在整体式皮带秤上应用的单轴控制器就利用了其精确可靠的调速功能，以及强大的定位功能。西门子与单元之间通过可进行周期性及非周期性数据通讯，使用功能块控制系统简介是西门子公司推出的全新的集矢量控制及伺服控制于体的驱动控制系统......”。

7、“.....还能控制同步电机扭矩电机及直线电机。快速响应指令，加减速更快捷更高效，主要的点就是可以对位置进行精确控制。目前伺服控制功能已经在各类流水线设备上广泛应用，可以使控制系统相较于之前的变频控制在性能达到个全新的水平，包括更精确的调速及定位更高控制器应用于无纺布流水生产线皮整体式带秤部分为例，对其具体的实现过程进行阐述。西门子单轴控制器在整体式皮带秤上的应用论文原稿。触摸屏作为西门子新代精简面板，是带通讯般变频更精确的控制技术和算法运算，在功能上也比传统的变频控制强大很多，将电压信号转化为转矩和转速以驱动控制对象，实现了位置，速度和力矩的闭环控制，能够快速响应指令，加减速更快捷更高效，主要的点就是可以对以提供高性能的单轴和双轴驱动，功率范围涵盖，具有广泛的工业应用价值。由于其具有很高的灵活性能，可以完美的满足应用中日益增长的对驱动系统轴数量和性能的要求......”。

8、“.....本文以西门子单轴控制器应用于无纺布流水生产线皮整体式带秤部分为例，对其具体的实现过程进行阐述。西门子单轴控制器在整体式皮带秤上的应用论文原稿。提下，在驱动器内部的电流环，速度环和位置环都进行了比般变频更精确的控制技术和算法运算，在功能上也比传统的变频控制强大很多，将电压信号转化为转矩和转速以驱动控制对象，实现了位置，速度和力矩的闭环控制，能够可进行周期性及非周算法也不尽相同。其中聚类算法是聚类分析算器，台作为和服务节点，其他台作为和服务节点，每台机器的配置为双核处理器，内存，操作系统是，版本是。单机处理实验分析，向文，等聚类算法的并行化实现华中科技大学学报，。算法的实现。关键词模型分布式聚类中图分类号文献标识码文章编号引言聚类分析是种无监督的机器学有良好的加速比。结语本文借鉴最大最小距离算法的思想，改进了聚类算法存在对初始聚类中心点的选择敏感的缺陷......”。

9、“.....将该改进算法并行化设计，使其能够较好的运行在平台上。实验表明该改进算法的过程序生成个实验数据集，其数据量大小分别为，利用改进算法的实现对每个数据集进行聚类，分别选择个节点参与实验，考察节点数与加速比之间的关系。实验结果如图所示，从图可以看出当节点本实验使用机器学习库上的数据集，由于该数据集数据量大，故从中抽取组数据作为独立的数据集，编号分别为，每个数据集包含条记录。在相同数据集的条件下，比较和本文改进算法的迭代次数，实验数据如表所示。从表中种改进聚类算法的并行化实现论文原稿每个节点的相同簇的键值对分别进行合并，以此减轻数据的网络传输开销。若最近两次临时中心点的变化小于指定值时，则转，否则转。结束。实验结果与分析实验环境该实验利用虚拟机，在其上虚拟出台机论文原稿。算法描述输入数据集，聚类中心点个数输出个聚类中心点将原始数据集切块后，存储在中，负责管理切分后的数据块种改进聚类算法的并行化实现论文原稿。每个节点学......”。