比特串划分多索引的近邻搜索算法

哈希表示的比特串是解决海量数据相似性搜索问题最有效的方法之一.针对比特串索引方式导致搜索效果低下的问题,提出一种基于比特串划分多索引的近邻搜索算法.首先由于比特串划分本质是一个组合优化问题,采用贪婪的思想给出该问题的近似解;其次在近邻查询阶段,结合多索引结构提出新的查询扩展和融合机制;最后通过采用一种查询自适应的办法优化多索引之间的不平衡性.在MNIST, CIFAR-10, SIFT-1M和GIST-1M数据集上使用Matlab软件进行实验的结果表明,该算法在基于哈希表示的索引结构以及在近邻搜索方面具有有效性和通用性.     

加强中标水利水电工程跟踪管理势在必行

近年来，随着改革开放的不断深入和水利水电建设工程招标投标管理工作的日趋完善。使得水利水电建筑市场的竞争更加激烈。招投标的实行，给国家节约了大量的建设资金，也给各施工企业提供了竞争的机遇。通过竞争择优选择施工单位成为建筑产品进入建设市场交易的重要形式。但是。从伊犁州目前情况来看，也有个别工程未经过招标投标就擅自开工建设，有的工程虽通过招标选定了施工队伍，但工程开标后。由于招标管理部门没有跟踪管理，建设单位把招标作为幌子，施工企业也违背投标时的承诺，出现了一些比较严重的问题，主要表现在：     

《岩土工程学报》再获自然科学基础性、高科技学术期刊择优经费资助

[按 ] :根据中国科协学会部 2 0 0 1年 12月 6日颁发的科协学发 [2 0 0 1] 0 77号通知 ,中国科协学会部通过择优支持基础性、高科技学术期刊专家指导委员会的指导和专家评审委员会的评审 ,决定 2 0 0 1年拔专款对如下 81种基础性、高科技学术期刊给予经费资助。序号期刊名称序号期刊名称序号期刊名称1中国化学 (英文版 ) 2 8生物化学与生物物理进展 5 5石油学报2理论物理通讯 2 9生物物理学报 5 6中国有色金属学报3物理化学学报 3 0病毒学报 5 7自动化学报4化学学报 3 1催化学报 5 8振动工程学报5生物工程学报 3 2无机化学学报 5 9农业机械学报     

27keV Ar~+斜入射时的Cu-Au合金溅射实验角分布

用27keV Ar~+分别在垂直和倾斜入射情况下,轰击了Cu-Au(30wt％)合金样品,测量了Cu和Au原子的溅射角分布。角分布是用卢瑟福背散射(RBS)技术分析Al捕获膜上的Cu-Au沉积成分而定量得到的。结果表明:(1)在Ar~+倾斜(θ=40°)入射时,Cu原子择优发射,且程度比垂直入射(θ_r=O°)时增强:(2)倾斜入射时,Cu原子的角分布显示出在接近于样品表面法线方向的发射角范围内(θ<45°),发射机率比垂直入射时减小。     

条件中位数L_1-模最近邻估计的渐近性质

本文在－混合随机变量的条件下，讨论了基于几个观察值的条件中位数的L1－模最近邻估计的渐近性质，得到了独立同分布时类似的结论．     

DKNNS:面向延迟敏感型应用的可扩展精确分布式K近邻搜索算法研究

为了降低用户访问延迟,延迟敏感型网络应用需要选择合适的邻近服务节点响应用户访问请求.分布式K近邻搜索通过可扩展的选择距任意用户节点邻近的K个服务节点,可以有效满足网络应用延迟优化的目的.已有工作在精确度以及可扩展性等方面存在不足.针对可扩展精确的K近邻搜索问题,文中提出了分布式K近邻搜索方法DKNNS(distributed K nearest neighbor search).DKNNS将大量的服务节点组织为邻近性感知的多级环,通过最远节点搜索机制选择优化的K近邻搜索初始化节点,然后基于回退方式快速的在目标节点邻近区域发现K个近邻.基于理论分析,模拟测试以及真实环境下的部署实验发现,在不同规模的节点集合下,DKNNS算法能够确定近似最优的K个服务节点.且DKNNS的查询延迟,查询开销均显著低于Meridian算法.最后,DKNNS的返回结果相对于Meridian具有较高的稳定性.     

改进近邻传播聚类的彩色图像分割

针对近邻传播(AP)聚类算法存在运算时间长、空间复杂度高而难以应用于较大规模图像数据处理的问题,提出一种将mean shift(MS)算法和AP算法相结合的彩色图像分割方法——MSAP算法.首先应用MS算法对输入目标图像进行预分割,将分割后的区域数目代替原图像像素点数目作为AP算法输入数据的规模,计算每个区域中所有像素的彩色向量平均值,并将其作为AP算法输入的数据点,选用数据点间的距离作为相似度的测度指标;然后应用AP算法在数据相似度矩阵上进行聚类,得到最终的图像分割结果.实验结果表明,与AP算法相比,MSAP算法在运行时间和分割效果方面都有显著的提高.     

加权最近邻聚类在SOC中的应用

本文对网络安全管理中心（SOC）的报警技术进行了研究,提出了一种具有权值的最近邻算法的聚类方法,对经过初步过滤、规范化后的报警信息与知识库中已有规则进行聚类,获取真正的攻击事件并完成攻击场景的重构,对报警信息进一步进行关联分析提供了有力保障。通过测试及应用表明,本文所应用的方法在可用性、灵活性、获取攻击事件的准确性以及处理效率上要优于其它方法。     

基于VMD和样本熵的电磁式电流互感器故障诊断

针对电磁式电流互感器故障诊断效率低、准确率不高问题,提出一种变分模态分解(VMD)和样本熵相结合的故障诊断方法.将原始故障信号通过VMD分解成一系列本征模函数(IMF)并进行优选,计算其样本熵作为新的互感器特征提取对象的特征值,与常见时频域特征指标组合成新的特征向量输入K近邻分类器进行训练.Matlab仿真实验结果表明,该方法中新的特征指标用于低压电流互感器故障诊断是有效可行的,可为电磁式电流互感器故障诊断提供参考.     

基于混合特征预测药物-靶标相互作用的K近邻模型

针对核受体数据提取药物-靶标之间的混合特征,使用K近邻算法进行预测.对精确率、召回率、F1值等评价指标与其他算法进行了比较,验证模型的预测性能.