科创中国
一种基于K-MEANS聚类算法测试数据相似性划分的K值选择法
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2023-11-30 11:37:22
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：成果发布人| 王晓雯 | 2023-11-30 11:37:22
本发明公开了一种基于K‑MEANS聚类算法测试数据相似性划分的K值选择法，包括数据处理测试、线性反馈移位寄存器、k‑means算法数据划分、综合平台搭建、实验测试、衡量指标和实验分析，数据处理测试包括激励处理测试和响应处理测试，且激励处理测试主要测试压缩率和压缩后数据的故障覆盖率作，且响应处理测试主要测试被测电路施加测试激励后被测电路的输出，该方法提出使用k‑means聚类算法对大量数据进行分类，使得类内的数据尽可能相似，不同类的数据不相似，在类间平均性、类内相似性、类间相异性和运行时间这几项指标的约束下，使用不同长度的线性反馈移位寄存器LFSR产生的大量随机数据对不同分类数下以上项指标的变化趋势进行统计，发现最优聚类区间。
1.一种基于K-MEANS聚类算法测试数据相似性划分的K值选择法，包括数据处理测试、线性反馈移位寄存器、k-means算法数据划分、综合平台搭建、实验测试、衡量指标和实验分析，其特征在于：数据处理测试包括激励处理测试和响应处理测试，且激励处理测试主要测试压缩率和压缩后数据的故障覆盖率作，且响应处理测试主要测试被测电路施加测试激励后被测电路的输出；线性反馈移位寄存器由移位寄存器序列和反馈逻辑组成，且移位寄存器序列一级的输出连接到下一级的输入，且反馈逻辑由n个D触发器和若干个异或门组成，且反馈逻辑取部分寄存器的输出经过组合逻辑，输出结果连接到最前级寄存器输入端。
数据处理测试包括激励处理测试和响应处理测试，且激励处理测试主要测试压缩率和压缩后数据的故障覆盖率作，且响应处理测试主要测试被测电路施加测试激励后被测电路的输出，可以广泛适用于等相关领域行业。
黑龙江大学有博士后科研流动站7个，博士后科研工作站3个。有博士学位授权一级学科10个，硕士学位授权一级学科35个，硕士专业学位类别18个。有国家重点学科1个，国家重点（培育）学科1个；有国家级一流本科专业建设点33个、国家级特色专业10个、国家级一流本科课程（含精品在线开放课程）15门、省级重点学科群1个、省级重点一级学科12个，省级“双一流”国际一流建设学科1个，省级“双一流”国内一流建设学科5个。
在类间平均性、类内相似性、类间相异性和运行时间这几项指标的约束下，使用不同长度的线性反馈移位寄存器LFSR产生的大量随机数据对不同分类数下以上项指标的变化趋势进行统计，发现最优聚类区间。可以有效降低成本，提高效率，具有环保、安全等优势。
本项目可以采用技术转让、技术合作等多种形式进行对接，欢迎有需求的企业单位联系洽谈。
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