基于布谷鸟搜索优化马尔可夫的文件热度预测

针对现有分布式文件系统中静态副本管理机制的不足,提出一种基于布谷鸟搜索优化马尔可夫模型的算法进行文件热度预测.根据文件最近的访问特征采用无偏灰色模型预测下一时刻文件访问热度,利用布谷鸟搜索优化马尔可夫模型,对预测结果进行误差修正,根据新陈代谢思想对预测序列进行等维处理,通过最新数据趋势得到预测结果.实验结果表明,MAPE值达到3.08％,与其它模型相比,MAPE值平均降低了2.26％.该方法对文件热度预测达到了较好结果,为文件副本的动态管理提供依据.     

对称核主成分分析及其在人脸识别中的应用

核主成分分析(KPCA)没有充分利用人脸的对称性特征,在人脸识别中缺少训练样本,致使其识别率较低。为此,提出一种对称KPCA算法。利用人脸的镜像对称性,通过对训练样本进行镜像变换,得到奇对称样本和偶对称样本,分别提取各奇/偶对称样本的特征分量,使用最近邻距离分类器完成分类。实验结果表明,该算法能扩大样本容量,当多项式阶数为2时,该算法的识别率高于KPCA算法,识别时间短于KPCA算法。