排序方式: 共有4条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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提出新型的近似查询处理方法,以克服近似查询处理任务中数据偏斜所导致的查询准确率低的问题. 该方法以条件生成对抗神经网络为基础,融入条件变分自编码器,保证算法执行的稳定性,提高模型准确率;使用Wasserstein距离衡量模型误差,防止模型坍塌. 基于该条件生成模型实现近似查询处理,回答用户查询而无须访问底层数据,避免磁盘交互,并与聚集预计算相结合,构成高效的近似查询处理框架,能更加准确、快速地回答交互式查询. 设计高效的表决算法,对模型生成的样本以及样本内部数据进行过滤,提高生成的样本质量,最小化查询误差. 实验结果表明,与其他近似查询处理算法相比,该方法可以有效克服数据偏斜的影响,同时能够在更短的交互时间内更加准确地回答用户查询. 相似文献
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为实现木材染色生产高精度的在线检测,该文设计了一款新型在线检测装置,该装置通过计算机视觉技术获取RGB空间的实验数据集,采用分光光度计获取标准数据集然后重建光谱反射率建立模型,将RGB颜色空间映射到CIEL*a*b*颜色空间,最后分析色差进行颜色质量评价。采用标准色卡采集的标准数据作为训练样本,测试色卡作为测试样本进行实验测试,实验结果表明所设计装置具有较高的测量精度。 相似文献
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