基于Oracle Spatial技术的地理信息管理与优化

针对MapX组件在管理地理信息时空间数据与属性数据相分离、数据管理及查询效率不高的问题,通过引入OracleSpatial空间数据管理技术,实现了属性数据和空间数据的一体化存储与管理。利用空间操作符进行空间邻近分析,提高了系统的稳定性和数据的查询速率,并针对空间数据转换时造成的信息丢失问题提出解决方法。该技术方案在航油公司EAM(enterprise asset management)系统中得到应用,并取得较好效果。     

一种基于MapReduce的半监督近邻传播算法

近邻传播算法(Affinity Propagation)是一种具有较高准确度的聚类算法,但是其具有较高的时间复杂度,且无法有效聚类结构松散数据,针对这两个问题,提出了一种基于MapReduce的半监督近邻传播算法(MR-SAP)。算法首先利用MapReduce编程框架,在各个数据节点上运行AP算法,得到局部的聚类中心,以及代表每一个局部聚类中心成为全局聚类中心可能性的决策系数,然后综合局部聚类中心进行全局的AP聚类,其中初始参考度的选取依据输入的决策系数,最后通过引入IGP聚类评价指标比较聚类效果,引导算法向结果最优方向运行。实验结果表明该算法在处理不同大小、不同类型数据集时均具有良好的效率和扩展性,且具有较高的聚类精度。     

基于XML的可继承BIRCH研究

针对BIRCH算法过分依赖内存且无法高效处理新增数据的问题,提出一种BIRCH算法的可继承性处理模型。该模型利用XML技术存储聚类特征树,并通过解析XML文档来还原聚类特征树,增强了BIRCH算法的灵活性,解决了BIRCH算法中处理新增数据的效率问题。实验结果表明,该模型是有效的。     

基于小波尺度系数的民航QAR数据约简及其性能分析

民航班机的快速存取记录仪(QAR)记录了大量的飞行和性能参数,QAR数据的约简是对这些数据进行数据挖掘的一个重要环节.针对民航QAR数据的特点及为数据约简后应用数据挖掘算法的需要,在小波变换相关理论分析的基础上,提出了利用小波尺度系数进行QAR时间序列数据约简的方法及其性能分析方法,确定了相应的性能评价指标.实验结果表明了该方法对QAR数据约简的正确性及时域、频域数据特征兼顾,数据的主要特征失真小等优点.     

基于特征分段度量方法的少样本学习

已有的基于度量方法的少样本学习直接在元学习框架下优化模型以在少样本任务上获得好的表现,但这种直接通过元学习策略训练得到的特征表示传递性较弱,从而限制了度量方法的分类能力。针对该问题提出一种新的模型结构,包括特征映射模块和分段度量模块。在基类数据上预先训练分类器并迁移到元学习的特征提取模块;在元学习阶段,对提取到的特征分多段进行余弦相似度的计算,以预测类别。实验在mini-imagenet数据集的5-way 1-shot和5-way 5-shot情况下分别达到64.33%和80.11%的准确率,在复杂场景下具有更好的识别效果。     

一种改进的字符串匹配模型研究

字符串匹配技术作为数据分析的基础和核心,已经被广泛应用于各个领域.通过分析字符串匹配算法的局限性和矛盾性,设计提出一种改进的字符串匹配模型.模型充分利用Tuned BM算法和Zhu-Takaoka算法正特征的显著优势,克服其性能缺点,保证字符串匹配过程中模式串每次都能移动最大安全距离,实现减少字符比较次数和增大模式串移...     

基于评论个性化多层注意力的商品推荐算法

目前基于评论的推荐算法大多都忽略了用户(商品)的个性化信息来对评论进行编码.对此提出一种单词级别、评论级别的个性化注意力机制,分别对单词和评论进行个性化编码.设计一种基于门控机制的融合方式,来更好地融合用户和商品的隐向量来提高评分预测性能.在3组公开数据集上进行对比实验,以预测评分的均方误差(MSE)作为评估指标,验证...     

基于核函数的PCA在QAR数据分析中的应用

分析了传统的主成分分析方法的不足,论述了KPCA方法及其时间复杂度高的缺陷。在此基础上,提出基于核函数构造的协方差矩阵的主成分分析,相比 KPCA,该方法具有快的降维速度。实验结果显示：把该方法用于QAR数据具有良好的降维效果和高分类正确率。     

带约束条件的聚类算法研究

该文描述了带约束条件的聚类和约束条件的分类。在介绍CLIQUE算法的基础上,通过对CLIQUE算法的改进,提出了一种能够在高维空间中处理实例对约束条件的聚类算法CON-CLIQUE。通过实验验证了该算法的正确性和效率。     

基于深度卷积神经网络与哈希的图像检索

为解决当前流行的哈希检索方法生成的哈希码存在信息冗余,不能很好地保留图像语义相似性等问题,提出一种基于深度卷积神经网络来学习二进制哈希编码的方法。利用深度卷积神经网络提取图像的特征表示;将来自两个完全连接层的图像特征表示输入到哈希层,将分类误差以及阈值误差添加到损失函数中进行训练;将查询图像输入模型得到对应的哈希码。在CIFAR-10和NUS-WIDE两个数据集上进行实验,实验结果表明,所提方法在检索精度方面优于其它现有哈希方法。