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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 31 毫秒
951.
网络中的很多程序资源在知识概念上有内在的联系,却没有超链接将它们连接在一起。将网络程序资源中的算法知识名称获取出来,组织成一个算法知识专家库文件,用于识别程序设计资源所含的知识点,即可将程序设计资源按知识点相互联系。为了自动获取程序资源中的算法知识名称,提出一种基于自然语言处理的算法知识名称发现方法。通过发现含有算法知识名称语句的字符串模式,从程序资源中提取可能含算法知识名称的字符串,从中找出最有可能出现在算法知识名称中的分词,并根据这些分词获取算法知识名称。实验结果表明,与原有人工整理出的算法知识名称集合相比,该方法新增了11.2%的算法知识点和13.6%的算法知识名称。 相似文献
952.
在Fan-Su(FS)多模式字符串匹配算法基础上,结合BM-Horspool(BMH)算法和Quick Search(QS)算法的优点,提出一种高效的多模式字符串匹配算法。该算法能够充分利用本次匹配失败和部分匹配成功的信息,一方面增加模式树根节点失配的概率,提高匹配过程中失配时的跳跃距离。另一方面避免不必要的状态转移,实现不匹配时的连续跳转。分析指出,在最好情况和平均情况下,时间复杂度均优于ACBM算法和FS算法。实验结果表明,一般情况下该算法的查找时间仅为AC算法的10%~35%,ACBM算法的50%~60%,FS算法的70%左右,FSQB算法的65%左右。 相似文献
953.
最小生成树(minimum spanning tree,MST)是图论中最为经典算法之一.基于MST结构的聚类、分类和最短路径查询等复杂图算法,在效率和结果质量方面均有显著提高.然而,随着互联网的迅猛发展,图数据规模也变得越来越大,包含千万甚至上亿个顶点的大图数据越发常见.因此,如何在大图数据上实现查询处理和数据挖掘算法已成为亟待解决的问题之一.除此之外,由于大图数据的动态性特征,如何动态地维护算法结果也势必成为最受关注的问题之一.针对目前集中式的最小生成树算法无法解决海量和动态图数据的问题,首先提出了分区Prim(partition Prim,PP)算法,基于此提出了顶点驱动的并行MST算法——PB(PP Boru。vka)算法,并论证了PB算法的正确性.另外,基于MapReduce和BSP框架实现了PB算法.针对只删除动态图特征,提出了MST维护算法,以实现高效的增量计算.对提出的计算和维护算法进行了代价分析和比较.最后,使用真实和模拟数据集,验证了PB算法和维护算法的有效性、高效性和可扩展性. 相似文献
954.
不同于传统的度量空间Skyline查询,提出了一种新颖的度量空间中的Skyline查询MkRS(metric top-kreverse skyline).MkRS从反向角度执行度量空间中的Skyline.给定查询对象q和单调参考函数f,MkRS返回k个包含m个数据对象的子集,以至于每个子集G的度量Skyline包含q.评估这种查询,需要执行从输入数据集P中n个数据对象里选择m个对象的穷举搜索以及每个排列子集的度量Skyline.这些计算由于巨大的搜索空间而需要极高成本.提出了基于排序机理的算法STS(sort and threshold skyline),它可以提前终止计算,仅需要检查很少部分的子集.然后,利用信息重用技术给出了基于重用的STS算法rSTS(reuse STS),进一步减少了STS中80%以上的I?O访问.大量的实验表明提出的算法有效、快速. 相似文献
955.
基于颜色矩的图像检索算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
为克服基于文字的图像检索技术对大型图像数据库实施困难、描述不完整等弊端,对RGB颜色矩和Munsell颜色矩进行研究,RGB颜色矩只适用于简单图像,Munsell颜色矩无法判断图片具体信息。为此,采用信息融合技术进行检索判断层的融合,选择多颜色空间融合颜色矩,在分析传统融合算法基础上,提出一种改进融合算法NewcombMNZ。实验结果表明,该算法能提高检索精准度和排序值,对噪声具有良好的鲁棒性,且能减少检索性能较差的特征对融合结果的影响,适用于特征数量较少的情况。 相似文献
956.
针对现有聚集数据调度近似算法具有较高延时上界的问题,提出一种改进的聚集数据调度近似算法。建立一棵根在中心结点的广度优先搜索树,分层构造一个最大独立集(MIS),使MIS中相邻的2个结点相距两跳。将MIS中的结点连接起来,形成一棵根在中心结点的数据聚集调度树,使结点按数据聚集调度树进行分层数据调度。在数据聚集调度树的构造过程中,对于任意支配点,以最小的结点连接其相距两跳的支配点。对于2个相邻支配点的公共邻居支配点,通过在距中心点最近的支配点加入数据聚集树,使其在数据调度过程中将数据发送给距中心点最近的支配点,从而降低数据的聚集延时。实验结果表明,与SAS算法、Guo’s算法和IAS算法相比,该算法的数据聚集延时更低,其延时上界为14R+△?10。 相似文献
957.
958.
959.
在社交网络中,社区和圈子均表现为一组内部连接相对紧密的节点,但后者规模较小。圈子是重要的局部社区信息,利用这一特点有助于进行社区发现。然而,现有的大部分基于标签传播的社区发现算法并没有考虑圈子的信息。为此,提出一种基于局部强化的多标签传播(LSMLP)社区发现算法。给出圈子的定义,提出一种基于圈子信息的迭代多标签传播策略,并从每个节点的多个标签中选择归属系数最大的标签作为其从属的临时社区。采用两步优化方法使模度最大化。在真实网络的数据实验结果表明,与已有的社区发现算法相比,LSMLP算法能更高效地发现社区。 相似文献
960.
传统Q算法对于机器人回报函数的定义较为宽泛,导致机器人的学习效率不高。为解决该问题,给出一种回报详细分类Q(RDC-Q)学习算法。综合机器人各个传感器的返回值,依据机器人距离障碍物的远近把机器人的状态划分为20个奖励状态和15个惩罚状态,对机器人每个时刻所获得的回报值按其状态的安全等级分类,使机器人趋向于安全等级更高的状态,从而帮助机器人更快更好地学习。通过在一个障碍物密集的环境中进行仿真实验,证明该算法收敛速度相对传统回报Q算法有明显提高。 相似文献