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针对基于信息熵的决策树算法中存在多值属性偏向、连续属性处理不佳和时间复杂度较高等问题,提出一种基于离散比概念的决策树特征度量方法.首先采用K-means聚类算法对连续性数值属性进行离散化处理,其次利用属性在各个分类中的权重以及在整个条件属性中的权重比值,计算出该属性的离散比,避免了计算熵过程中复杂的对数运算,最后根据离散比的大小确定各个特征属性之间的拓扑结构,完成树的构建.结果表明,相较于K_C4.5和Id3_improved两种改进的决策树算法,基于离散比属性分割的算法能更有效地解决多值属性偏向,降低算法的时间复杂度,并且在实际产生的连续性数据集的分类应用上有进一步的突破. 相似文献
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Splatting是经典的基于物序的直接体绘制方法,运算数据量的多少制约着算法绘制图像的速度。为了进一步提升绘制速度,采用基于相邻层间相似性和空体素跳跃相结合的方法进行加速,在读取数据过程中对图片中的三维纹理数据进行筛选,并使用足迹表对筛选后的三维纹理数据进行二维投影,利用相邻层间相似性计算每一个点的灰度值,并根据灰度值将数据分类,算出对成像没有影响的空体素,跳过其绘制过程从而加速算法。实验结果显示,该算法能够在保证绘制图像质量的基础上,在一定程度上解决和改善Splatting算法数据的空间相关性和运算效率的问题。 相似文献
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为了解决当前车载网隐私保护机制的安全性和效率问题,基于安全多方计算理论和匿名认证协议,提出了一种新的车载网节点隐私保护方案.该方案利用线性方程组的求解理论,采用安全高效的茫然传输机制,避开了传统的计算复杂的公钥密码算法.对方案的安全性和效率分析的结果表明,新方案不仅能够解决车载网中发送者隐私、接收者隐私、匿名性、共谋攻击、重放攻击等多种安全问题,而且认证效率也得到了有效提高,在计算性能受限的物联网环境中,具有理论和应用价值. 相似文献
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第四方物流服务通过大规模的资源整合,可以将领域内优秀的物流服务组合起来,为用户提供技术、仓储、运输服务等最佳结合的物流服务方案,实现物流服务的低成本、高效率、实时运作.然而,如何高效、动态地构建满足用户服务质量需求的可靠物流服务组合,是第四方物流服务商亟需解决的关键问题.针对这一问题,提出了一种情景感知的物流Web服务动态组合方法,该方法首先基于改进的遗传算法,将用户提出的全局QoS约束分解成局部QoS约束,从而将QoS感知的物流Web服务组合这一全局优化问题转化成局部最优服务选择问题;然后,在物流服务流程执行的过程中,依据当前关键的情景信息,选出可用并且能够满足局部QoS约束的最优物流服务;最后,通过实验验证了所设计方法的可行性和有效性. 相似文献
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