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分布实时数据库系统中事务间进行相互通信所产生大量的消息与日志,必然要延长事务的运行时间而影响系统的性能。该文通过对分布实时数据与事务特征进行分析,提出了一种数据分配算法,把数据合理地分配到相应的节点上。能有效地减少事务间相互通信的消息数量,从而提高了系统的性能。 相似文献
4.
高效的任务调度算法使多核处理器的资源分配和并行计算能力更加高效。通过研究关键路径对任务调度算法的重要性后提出TDMCP算法。对DAG上关键任务的确定采用一种多关键路径选取的方法,使得关键路径上信息在任务调度的每一步都是实时更新的;保证调度的每一步优先执行紧迫性高的任务;对首任务采用任务复制技术,使得后续任务的调度更加的高效,从整体上提高任务调度效率。和两个经典任务调度算法进行实验性能的比较,比较结果表明TDMCP算法在任务调度时间和算法执行效率方面都要优于两种经典算法。 相似文献
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摘 要:节点相似度是图聚类算法的重要基础,在基于结构-属性图聚类现有方法中,由于传统图模型的限制,需要多次矩阵相乘来调整属性边的权值,算法执行效率低。为解决这一问题,提出了结构-属性平衡图的概念,并采用随机游走模型策略统一度量结构-属性平衡图GB中顶点间的相似度。与现有方法相比,该方法不但能测量直接相连的顶点之间的相似度,还可测量不直接相连而存在不同长度的路径的顶点之间的相似度,且没有增加原相似度矩阵的规模,节省了大量存储空间,提高了算法执行效率。 相似文献
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医学图像聚类算法的研究是面向特殊领域图像挖掘的重要组成部分,由于存在很多技术和特定领域方面的问题,使得这个方向的研究非常具有挑战性.已有的聚类算法对数据对象的形状和密度有要求,应用到医学图像聚类方面不能取得很好的结果.针对以上问题,在领域知识指导下,首先对图像进行了纹理检测,提出了面向纹理的T-LBP方法;然后对预处理之后的图像进行了空间划分,并对每个空间内的纹理求取LBP值,建立按空间序列排序的LBP直方图;最后,将以LBP直方图作为特征,提出了基于图模型的医学图像聚类算法.实验结果表明,该算法在时间复杂度和聚类结果方面具有良好的效果. 相似文献
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在分析移动对象行为时,移动对象轨迹因包含大量的信息而具有重要的作用。在实际应用中移动对象常受限于空间网络而无法利用现有欧氏空间中轨迹及其距离处理技术。分析了道路网络空间轨迹相似性性质,提出一种移动对象轨迹建模的时空表示方法,能有效地将轨迹从道路网络空间转化到欧氏空间;同时提出了一种基于兴趣点POI(Points Of Interesting)距离的轨迹间相似性测量方法,有效地对轨迹进行化简并减少轨迹中节点的数目,从而降低算法时间复杂度。该方法不仅可以用于搜索相似轨迹,还可方便地应用到轨迹聚类的相关工作中。 相似文献
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针对单一聚类算法存在的不能泛化的问题,将集成学习技术应用于聚类算法中,集成学习技术可以显著提高学习系统的泛化能力。提出了1种基于粒子群和遗传算法的协同进化聚类集成算法,粒子群算法保证算法快速收敛,遗传算法全局搜索扩大搜索范围,提高了聚类的性能和收敛速度。将本研究提出的算法在多个UCI数据集上进行试验验证,结果表明该算法是有效的。 相似文献
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