EM-WoSInformation Sciences2021-02-20第 566 卷，364-378

Towards an efficient real-time kernel function stream clustering method via shared nearest-neighbor density for the IIoT

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ISSN: 0020-0255

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HUANG R, XIAO R, ZHU W, et al. Towards an efficient real-time kernel function stream clustering method via shared nearest-neighbor density for the IIoT[J]. Information Sciences, 2021, 566: 364-378. DOI:10.1016/j.ins.2021.02.025.

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学科: 工学计算机科学与技术人工智能
类型: 研究论文
期刊: Information Sciences
基金资助: Science and Technology Projects of Fujian Province National Natural Science Foundation of China Fujian Provincial Department of Science and Technology项目号 U1805263、2020J01161、2020H6011、2019J01427、61672157
卷期页: 第 566 卷，364-378
出版: 2021-02-20
语言: 英语
DOI: 10.1016/j.ins.2021.02.025

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