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1.
基于CBR系统事例检索算法的研究   总被引:9,自引:0,他引:9  
事例检索是基于事例推理CBR系统的中心环节,检索速度和精度关系着整个系统的质量。根据应用的需要先后分析了基于数据库、ID3决策树和k—d树的事例检索算法,并在标准的k—d树算法的基础上引入聚类的概念,将原始的事例库组织成聚合中心库和类库二级结构,提出了改进的k—d树事例检索算法,理论分析和对比实验证实了改进的k—d树事例检索算法在事例检索速度上逼近ID3决策树检索算法,在检索精度上远远超过了ID3决策树检索算法和标准的k—d树检索算法,其性能开销比是四种算法中最为理想的。  相似文献
2.
基于k-d树的k-means聚类方法   总被引:3,自引:2,他引:1  
在直接k-means算法的基础上提出了一种新的基于k-d树的聚类方法。通过把所有的对象组织在一棵k-d树中,可以高效地发现给定原型的所有最近邻对象。利用的主要思想是:在根结点,所有的聚类中心(或称为候选原型)都是所有对象的最近邻候选集合,对于根结点的子结点,通过简单几何约束来剪枝该候选集,这种方法可以被递归使用。使用基于k-d树的方法可以使直接k-means算法的总体性能提高一到两个数量级。  相似文献
3.
一个适用于内存数据库系统的多维索引结构   总被引:2,自引:0,他引:2  
树形结构一直都是数据库系统中建立多维索引最有效的方法之一,其中比较流行的有k-d树,R树等。但是对于内存空间极为宝贵的内存数据库来说,它们都有浪费内存的缺点。而T树作为内存数据库最常使用的一维索引结构,具有存取速度快,节约空间的优点,但是对于多维索引的情况它的效率却不高。该文首先介绍了k-d树,R树的特点及缺点,然后介绍T树的特点,操作和在多维条件下的缺陷,并提出了一种网格 T树的结构对其进行改进,从而使它适用于多维索引的情况。  相似文献
4.
基于局部曲面拟合的散乱点云简化方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
随着数据获取手段的进步,散乱点云数据在三维重建中获得越来越广泛的应用,然而庞大的数据量往往影响重建的效率。现有简化算法中采用的曲率计算方法精度不高,导致模型特征模糊。本文在分析曲面特征的基础上给出了一种曲面特征的定量描述方法。该方法采用局部曲面拟合得到曲面在一点处的近似曲面,然后用法曲率在360度范围内的平均值代替平均曲率来描述曲面在一点处的特征。简化时采用K-D树剖分点云数据,根据子节点所包含的采样点数、空间区域大小和曲面特征大小控制简化过程。实验结果表明,该方法能够更好地保持曲面的几何特征,从而证明了算法的有效性。  相似文献
5.
一种基于数据聚类的鲁棒SIFT特征匹配方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对噪声敏感造成的SIFT特征匹配鲁棒性低问题,提出一种基于数据聚类的两阶段特征匹配方法.在满足特征匹配几何距离最邻近本质要求下扩展了k d数据结构,使其不但能够完成算术平均化匹配特征离线聚类,而且能够实现第1阶段聚类特征在线匹配.在此基础上,给出一种概率最优投票策略选择关键图像进行第2阶段匹配,最后合并两阶段属于关键图像的所有匹配特征对.实验结果表明,对于大量存在重叠关系的图像集合,该方法能够有效减少重复特征数量,降低噪声信息对特征匹配的干扰,极大地提高特征匹配的鲁棒性.  相似文献
6.
基于形状特征k-d树的多维时间序列相似搜索   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
黄河  史忠植  郑征 《软件学报》2006,17(10):2048-2056
多维时间序列是信息系统中一类重要的数据对象,相似搜索是其应用的一个核心.两个序列(子序列)相似度加以比较的常用方法是:将序列(子序列)转换成空间中的曲线,然后计算曲线间的欧几里德距离.这种方法的主要缺陷是它仅考虑了序列(子序列)间的整体距离关系,而不能体现它们自身的局部变化.针对此问题,提出了一种新的可应用于多维时间序列的快速相似搜索方法.该方法将序列(子序列)的局部变化特性与检索结构(k-d树)结合起来,使得在搜索k-d树的同时实现了序列(子序列)的局部变化匹配,从而极大地提高了查询效率和正确率.实验结果表明了算法的有效性.  相似文献
7.
Kriging算法通过构造区域化变量的变异模型,并据此求取未知数据的最优线性无偏估计量。结合构建工程地质体含水量参数三维模型的应用,强调在三维环境下分析样本的空间变异结构特征,以KD树建立样本数据的空间索引快速搜索插值邻域。针对插值过程中存在的负权值问题,采用线性规划的方法加以解决。研究表明,该算法综合考虑了各向异性以及不同变异尺度对算法的影响,比基于分层的二维Kriging方法更为合理。  相似文献
8.
许多实际应用已经证明,k-means算法能够有效地得到好的聚类结果。但是,k-means直接算法的时间复杂度和模式复杂度对数据量的大小非常敏感,无法满足一些高性能的应用场合,如个性化服务中对用户数据进行的群组分析。对此,笔者提出了一种新颖的基于k-d树的聚类算法。这种算法采用空间数据结构-k-d树组织所有的样本数据,可以高效地搜索到离某个给定的聚类中心最近的全部模式。实验结果表明,该方案可以显著提高k-means直接算法的运算速度,在距离运算量和总的运算时间上,可把性能提高1-2个数量级。  相似文献
9.
王碧  霍红卫 《计算机工程》2003,29(3):105-107
系统地介绍了基于并行化k-d树的多维数据分布方法。给出了几种构造k-d树的策 略和相应算法,并从理论上分析和比较了各种策略的通信花费及其应用范围。  相似文献
10.
论文提出了一种用k—d树来查询双模态视觉听觉语音识别数据库的方法。这种方法揉合了查询地理信息系统的多维数据库和空间数据库的方法,结合双模态视觉听觉语音数据库自身的特点提出了在数据库中插入、查询和删除记录的算法。最后还对把查询多维数据的方法应用在双模态语音识别数据库领域进行了展望。  相似文献
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