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岸桥调度问题是集装箱码头中最核心的调度问题之一.现有研究成果无法在可行时间内计算出对较大规模业务的最优调度,因此现有岸桥调度算法普遍采用启发式策略,以保障在可行时间内计算出一种调度.首先从理论角度证明了完工时间下界的正确性,设计了一种最优调度构造方法,完备了岸桥调度问题的理论体系;其次,在此理论工作基础上,设计了线性时间复杂度的算法求出最优调度;最后,用实验验证了所提方法在解的质量和效率上显著优于现有方法. 相似文献
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一种改进的建立XML数据的路径索引的方法 总被引:1,自引:0,他引:1
随着XML日益普遍的应用,如何快速准确地访问XML文档中的数据已成为亟待解决的关键问题,建立路径索引是提高查询效率的一种重要手段.本文分析了可能导致路径索引复杂度过大的原因,提出一种分步建立和更新路径索引的方法,对于具有复杂引用关系的源数据,根据查询的需要只对数据中部分路径建立索引,并通过阈值控制索引的规模.实验结果表明,本文提出的方法可以有效地降低建立和维护XML数据的路径索引的代价. 相似文献
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实现软件开发过程各阶段的自动化是软件工程的重要目标之一。软件自动化的前提是形式,包括软件需求规格、软件设计规格和算法描述等的形式化。形式化软件规格说明不仅是对用需求,也是对软件系统的严格定义,在软件开发中有着相当重要 相似文献
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An aggregate nearest neighbor (ANN) query returns a point of interest (POI) that minimizes an aggregate function for multiple query points. In this paper, we propose an e?cient approach to tackle ANN q... 相似文献
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一种使用双阈值的数据仓库环境下重复记录消除算法 总被引:3,自引:1,他引:2
重复记录消除是数据清理研究中一个很重要的方面,它的目的是检测并消除那些冗余的、可能对后来的OLAP和数据挖掘造成影响的数据。已有研究都是通过设定一个相似度阈值来判断两条记录是否为重复记录。过大的阈值将导致返回率下降,过小的阈值将导致误检率上升。文章提出了一种双阈值的重复记录消除方法,利用数据仓库环境下数据库表之间的外键联系做进一步判断,可以有效地提高判断质量,减小误检率。 相似文献
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随着定位技术和存储技术的发展,海量的轨迹被人类记录。如何有效地压缩轨迹中最被人关注的空间路径信息并无损地将原始信息还原,引起了人们的广泛关注。轨迹压缩算法主要分为基于简化线段的压缩和基于路网的轨迹压缩两类,现有算法存在算法假设不合理、压缩能力差等缺点。文中根据路网中轨迹的分布特性以及循环神经网络对变长时序序列的建模能力,提出了基于循环神经网络的轨迹压缩算法,通过深度学习模型高效地概括轨迹分布,同时利用路网结构进一步缩小压缩空间,定量分析了不同输入对算法压缩比的影响。最后通过实验证明,基于循环神经网络的轨迹压缩算法不仅具有比现有算法更高的压缩比,还能支持未经过训练的轨迹数据的压缩;同时验证了终点信息如何对算法压缩比产生影响的假设。 相似文献
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无线环境的特殊性导致传统的关键字检索方法不能很好地用于周期数据广播之中.倒排表是全文检索中广泛使用的一种索引技术,但倒排表索引和基于哈希的数据索引无法解决索引结构过大的问题.为此,在周期数据广播环境下,提出一种新型的关键字索引结构,对倒排表进行编码压缩,缩减索引结构来减少访问时间和调谐时间.同时,与编码压缩索引相结合,设计一种周期数据广播下的文档调度方法.在真实数据集上进行的实验结果表明,该方法可缩减索引结构的规模,降低访问延迟和能耗. 相似文献
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针对大规模用户数量,首次提出结合无线数据广播技术,在路网环境中进行最近邻居节点查询.该方法使用基于Voronoi图的算法转化路网信息,将处理后的路网信息作为广播数据,不仅提高了用户的查询效率,还减少广播数据中的冗余信息.在数据调度上,采用Hilbert曲线对数据排序,从而保持广播数据的空间临近性.实验表明,上述方法在为用户提供高效查询的情况下有效减少了访问时间. 相似文献
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多模式移动对象不确定性轨迹预测模型 总被引:5,自引:3,他引:2
以移动设备、车辆、飞机、飓风等移动对象不确定性轨迹预测问题为背景,将大规模移动对象数据作为研究对象,以频繁轨迹模式挖掘、高斯混合回归技术为主要研究手段,提出多模式移动对象轨迹预测模型,关键技术包括:1)针对单一运动模式,提出一种基于频繁轨迹模式树FTP-tree的轨迹预测方法,利用基于密度的热点区域挖掘算法将轨迹点划分成不同的聚簇,构建轨迹频繁模式树,挖掘频繁轨迹模式预测移动对象连续运动位置.不同数据集上实验结果表明基于FTP-tree的轨迹预测算法在保证时间效率的前提下预测准确性明显优于已有预测算法.2)针对复杂多模式运动行为,利用高斯混合回归方法建模,计算不同运动模式的概率分布,将轨迹数据划分为不同分量,利用高斯过程回归预测移动对象最可能运动轨迹.实验证明,相比于基于隐马尔科夫模型和卡尔曼滤波的预测方法,所提方法具有较高的预测准确性和较低的时间代价. 相似文献