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內容簡介： 信息物理系统（Cyber Physical Systems，CPS）的提出及应用为解决交通系统中存在的问题提供了新思路。将CPS技术应用于交通系统，一方面，可广域多维地获悉表征交通物理系统实时状态的信息，为获悉交通物理系统实时状态和运行规律提供了重要的信息来源；另一方面，通过对所获取的海量交通数据的及时分析和有效处理，进而为交通物理系统的全面协调和实时优化提供新的依据。 《基于交通CPS的流式数据聚类及演化趋势发现方法研究》在现存流式数据聚类方法研究的基础上，研究表征交通物理系统状态广域多维的交通多流式数据的聚类分析及交通多流式数据的演化趋势发现方法。针对交通流式数据的周期演化特性，受启发于联合聚类以及基于矩阵分解聚类的思想，提出了基于低秩近似矩阵分解的多流式数据进化聚类算法EC-NMF。针对交通系统中流式数据随空间演化的纵向传播特性，提出了基于非负矩阵三分解的交通多流式数据联合聚类框架STClu。为揭示交通流式数据之间随时空的演化特性，提出了基于聚类思想的交通多流式数据演化趋势发现方法。 《基于交通CPS的流式数据聚类及演化趋势发现方法研究》适合有一定数据分析基础的学生、研究者阅读。

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