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61.
文章介绍数字地球的功能、相关技术及其应用前景。指出数字地球建立在全球网络基础设 施平台之上,是一种可以嵌入海量地理数据的、全球性的动态时空数据系统。文中对发展 中国数字地球的必要性、迫切性和可能性也作了论述.  相似文献   
62.
吉根林 《光盘技术》1996,(6):23-24,48
多媒体创作工具,又称多媒体编辑工具或多媒体著作工具。它是介于多媒体操作系统与应用软件之间,用于支持开发人员创作多媒体应用软件的一种软件。多媒体创作工具在开发多媒体应用软件中具有很多优越性,它能够集成处理和统一管理文本、图形、静态图像、视频影像、动画、声音等多媒体信息,使之能够根据用户的需要生成多媒体应用软件。用多媒体创作工具创作多媒体应用软件不同于传统的编程方式,如果根据传统的编程方式,实现多媒体系统的有机组合,耗时费力,很不经济,开发周期长。而利用市场上已流行的多媒体创作工具,开发周期可缩短数倍。  相似文献   
63.
话题摘要是自然语言处理中对文本进行内容归纳和概要生成的技术.传统的话题摘要研究主要针对新闻、Web网页和博客这样的长文本,本文研究微博短文本的话题摘要问题.本文以微博转发消息为对象,提出具有拓扑结构的微博话题摘要生成算法(Microblog topic summarization,MTS).首先通过微博转发上下文确定代表性词项;然后识别微博转发中的话题区域,从广度和深度两个方向对话题进行归并操作;最后,基于转发关系生成具有拓扑结构的微博话题摘要.本文实验采用真实的微博事件数据集验证MTS算法的有效性和可行性,并采用可视化方式展现微博话题摘要的结果.  相似文献   
64.
提出了一种基于空间相邻关系的点对象离群检测算法SAOD(Space Adjacent Relations Based GML Point Outlier Detection Algorithm).利用空间相邻关系作为空间点对象的相似度度量准则,得到相似度矩阵,从而挖掘GML中的离群点对象.实验结果表明,SAOD算法能有效地检测GML中的离群点对象并且具有较高的效率.  相似文献   
65.
提出了一种基于最大频繁Induced子树的GML文档结构聚类新算法TBCClustering.通过挖掘GML文档集合中的最大频繁Induced子树构造特征空间,并对特征空间进行优化;采用CLOPE聚类算法聚类GML文档,可自动生成最小支持度与聚类簇的个数,无需用户设置;不仅减少了特征的维数,而且得到了较高的聚类精度.实验结果表明算法TBCClustering是有效的,且性能优于PBClustering算法.  相似文献   
66.
高维流式大数据的产生与发展对传统机器学习和数据挖掘算法提出了诸多挑战。本文结合流式大数据流式到达的特性,首先建立自适应增量特征提取算法模型。然后,针对噪声环境,建立基于特征空间校准的增量流形学习算法模型,解决小样本问题。最后,构造流形学习的正则化优化框架,解决高维数据流特征提取过程中产生的降维误差问题,并得到最终的最优解。实验结果表明本文提出的算法框架符合流形学习算法的3个 评价指标:稳定性、提高性以及学习曲线能迅速增加到一个相对稳定的水平;从而实现了高维数据流的高效学习。  相似文献   
67.
一种基于隐私保护的分布式聚类算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
姚瑶  吉根林 《计算机科学》2009,36(3):100-102
针对水平划分的分布式数据库提出了一种基于隐私保护的分布式聚类算法PPDK-Means,该算法基于K-Means的思想实现分布式聚类,并且聚类过程中引入半可信第三方,应用安全多方技术保护本站点真实数据不被传送到其他站点,从而达到隐私保护的目的.理论分析和实验结果表明PPDK-Means算法是有效的.  相似文献   
68.
对基于密度的分布式聚类算法DBDC进行改进,提出了一种基于密度的分布式隐私保护聚类算法DBPPDC。在由局部模型确定全局模型时,通过相关安全协议有效地保护了局部模型,同时不影响全局聚类。在利用全局模型更新局部模型时,通过改进算法、应用安全协议保护隐私信息,最终使各站点分布的数据能够安全聚类。理论分析和实验结果表明,DBPPDC算法是有效的。  相似文献   
69.
针对计算机和软件工程专业学生在结对编程实践中的结对效率问题,运用关联理论分析结对交流模式和关键环节,提出结对交流过程中的干预策略和监督机制的实现模型,阐述监督机制中的监督指标、干预条件和事后分析。  相似文献   
70.
蚁群算法是一种群智能算法,可用于求解图模型最优化路径的计算问题.它于1992年由Dorigo M.提出,借鉴蚂蚁在蚁群与食物之间寻找最短路径.本文集中讨论了几种典型的求解旅行商问题的蚁群算法扩展,讨论其相应的优缺点,并对其学术与工业的应用领域与合理发展进行了总结与展望.  相似文献   
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