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131.
近年来,随着移动互联网的快速发展,通信行业也进入了移动时代,企业的通信业务可以借助移动互联网结合融合通信拓展到移动领域.企业通讯录作为企业通信的入口起着至关重要的作用.传统的企业通讯录更新技术未考虑到移动互联网资源有限的特点已经不适合用于目前的融合通信中.因此本文提出了基于LDAP目录服务实现增量更新的方法,以此来降低移动端和服务器端的资源消耗.最后通过将传统的企业通讯录中全量更新技术与本文提出的增量更新技术作实验对比分析,验证增量更新在移动互联网方面优于全量更新. 相似文献
132.
贝叶斯在训练样本不完备的情况下,对未知类别新增训练集进行增量学习时,会将分类错误的训练样本过早地加入到分类器中而降低其性能,另外增量学习采用固定的置信度评估参数会使其效率低下,泛化性能不稳定.为解决上述问题,提出一种动态置信度的序列选择增量学习方法.首先,在现有的分类器基础上选出分类正确的文本组成新增训练子集.其次,利用置信度动态监控分类器性能来对新增训练子集进行批量实例选择.最后,通过选择合理的学习序列来强化完备数据的积极影响,弱化噪声数据的消极影响,并实现对测试文本的分类.实验结果表明,本文提出的方法在有效提高分类精度的同时也能明显改善增量学习效率. 相似文献
133.
矩阵乘法是许多应用中的核心计算,在这些应用中只是少量矩阵元素发生改变,如果全量重新计算则工作量很大,因此增量计算是解决该问题的有效手段. 本文提出了一种基于MapReudce模型的增量矩阵乘法计算方法,以及计算矩阵中变化元素的高效识别方法,通过利用矩阵元素的摘要信息快速计算出变化元素,然后将矩阵乘法计算过程转换为一系列等价的连接问题,实现了一种有效的矩阵乘法增量计算. 对于矩阵元素变化率较小的情形,计算实验表明提出的方法计算时间上明显优于全量重新计算方法. 相似文献
134.
针对目前室内指纹定位算法存在实时性差、对动态环境适应性不足的问题,提出一种新的基于半监督极限学习机的定位算法.该算法首先通过半监督极限学习机建立初始化位置估计模型,然后利用新增的半标记数据对原定位模型进行动态调整,最后为新增训练数据分配合适惩罚权重,使模型具有时效机制.仿真结果表明,该定位算法在保证定位实时性的同时提高了对动态环境的适应性. 相似文献
135.
报表统计在二代身份证系统中非常重要,而且要求以天为单位按行政区划统计。当数据量比较小时,可以实时统计,但是当数据量比较大时,实践表明如果采用常规的统计方法,性能较差。因此,针对这种情况,提出了一种基于ORACLE的新统计方法—增量统计法,提高系统性能,来满足省、地市、区县、派出所各级公安机关工作人员的统计需求。 相似文献
136.
基于增量子空间的目标跟踪算法多数不加选择地将检测到的目标作为模板训练的样本, 并以固定频率更新模板, 这种无反馈闭环机制使得算法在目标外观模型发生变化、 光照变化等复杂条件下难以鲁棒跟踪目标, 一旦跟踪失败很难从错误中恢复. 为此, 我们提出一种反馈闭环跟踪算法, 在增量子空间粒子滤波跟踪框架下, 引入跟踪状态判决作为后续模板更新依据. 通过判决反馈信息选择合适的样本适时更新模板, 有效克服目标外观模型的变化, 持续跟踪目标. 实验结果表明, 由于引入跟踪状态判决, 在目标外观变化、光照变化等情况下, 本算法能够以与环境相适应的频率及时更新模板, 提高跟踪精度, 实验结果验证了本文算法的鲁棒性和有效性. 相似文献
137.
138.
139.
针对已有增量分类算法只是作用于小规模数据集或者在集中式环境下进行的缺点,提出一种基于Hadoop云计算平台的增量分类模型,以解决大规模数据集的增量分类。为了使云计算平台可以自动地对增量的训练样本进行处理,基于模块化集成学习思想,设计相应Map函数对不同时刻的增量样本块进行训练,Reduce函数对不同时刻训练得到的分类器进行集成,以实现云计算平台上的增量学习。仿真实验证明了该方法的正确性和可行性。 相似文献
140.
针对经典支持向量机在增量学习中的不足,提出一种基于云模型的最接近支持向量机增量学习算法。该方法利用最接近支持向量机的快速学习能力生成初始分类超平面,并与k近邻法对全部训练集进行约简,在得到的较小规模的精简集上构建云模型分类器直接进行分类判断。该算法模型简单,不需迭代求解,时间复杂度较小,有较好的抗噪性,能较好地体现新增样本的分布规律。仿真实验表明,本算法能够保持较好的分类精度和推广能力,运算速度较快。 相似文献