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RRTA:一种基于顺序读取的有效Top-K查询算法
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作者 周腾腾 陈林祥 胡奥 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第17期116-120,共5页
Top-K查询是一种被广泛应用的操作,它根据给定的评分函数在潜在的海量数据中返回k个分值最高的元组。传统的TA算法要求能够支持随机读,NRA算法虽然放宽了对随机读的限制,但是增长阶段需要在内存中维护大量的元组,运行时将占用大量的内... Top-K查询是一种被广泛应用的操作,它根据给定的评分函数在潜在的海量数据中返回k个分值最高的元组。传统的TA算法要求能够支持随机读,NRA算法虽然放宽了对随机读的限制,但是增长阶段需要在内存中维护大量的元组,运行时将占用大量的内存资源。提出的RRTA算法相比NRA算法对数据的存储进行了重新的规划,创建一个新的表将内存上的开销转换到较廉价的外存开销,只需顺序读取就可以进行有效的Top-K查询,同时将表进行了划分,在并行处理的情况下更能提高程序的效率,能够很好地运行在内存有限的环境中。 展开更多
关键词 海量数据 Top—K 循环阈值算法(rrta) 顺序读取 有限内存
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循环矩阵填充的均值算法 被引量:1
2
作者 余丽峰 王川龙 《陕西科技大学学报(自然科学版)》 2016年第4期182-186,共5页
在奇异值阈值法的基础上,针对循环矩阵的特殊结构分别对一般低秩复循环矩阵和特殊低秩实循环矩阵作保结构的均值算法.首先给出构造低秩循环矩阵的方法;其次,给出了修正的保结构算法;最后通过数值实验验证结果.
关键词 循环矩阵 矩阵填充 算法 阈值
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基于改进混沌差分进化算法的机体损伤区域划分 被引量:2
3
作者 蔡舒妤 师利中 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期239-244,252,共7页
为准确高效地为飞机智能维修提供支持,提出一种基于多维灰度熵理论和改进的混沌差分进化算法的机体损伤区域划分方法。通过分析多维灰度熵的阈值分割原理,将其定义为机体损伤区域划分的适应度函数。引入Logistic混沌模型,并采用循环映... 为准确高效地为飞机智能维修提供支持,提出一种基于多维灰度熵理论和改进的混沌差分进化算法的机体损伤区域划分方法。通过分析多维灰度熵的阈值分割原理,将其定义为机体损伤区域划分的适应度函数。引入Logistic混沌模型,并采用循环映射将混沌变量的值域对应至优化变量,改进混沌差分进化算法的寻优过程,提高算法的遍历性。选用不同类型的飞机机体损伤图像进行划分实验。实验结果表明,该方法划分的损伤区域图像清晰有效,且误差率低,与灰度熵穷举法相比,运算速度有明显提升,有效解决了差分进化算法中后期收敛停滞、样本点分布不均匀等问题,能够更好地满足飞机智能维修技术的要求。 展开更多
关键词 机体损伤区域划分 多维灰度熵 图像阈值分割 混沌差分进化算法 循环映射 飞机智能维修
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基于快速离散曲波变换的图像去噪算法 被引量:3
4
作者 方高球 王正勇 吴晓红 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第12期3138-3140,共3页
Curvelet变换可以更好地表示曲线奇异函数的异向性及图像边缘,因此更适合于多尺度图像去噪。针对传统阈值法存在的不足,在分析wrapping方法的快速离散曲波变换基础上,提出结合Cycle Spinning循环平移方法的菱形块阈值规则去噪法,并自适... Curvelet变换可以更好地表示曲线奇异函数的异向性及图像边缘,因此更适合于多尺度图像去噪。针对传统阈值法存在的不足,在分析wrapping方法的快速离散曲波变换基础上,提出结合Cycle Spinning循环平移方法的菱形块阈值规则去噪法,并自适应地对不同的Curvelet子块进行阈值化。该方法可以消除由于Curvelet变换缺乏平移不变性而产生的图像失真,并且更好地利用曲波系数的相关性。实验结果表明,该方法与传统的小波去噪、曲波硬阈值去噪、曲波软阈值去噪、曲波软硬阈值折中法去噪相比,使得去噪图像的峰值信噪比更高,视觉效果更好。 展开更多
关键词 快速离散曲波变换 wrapping算法 循环平移算法 阈值
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基于ET-GMPHD算法的编队目标跟踪方法 被引量:4
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作者 熊伟 顾祥岐 +1 位作者 徐从安 郝延彪 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2434-2440,共7页
针对低检测环境下编队目标的跟踪问题,提出了一种基于扩展目标高斯混合概率假设密度(extended target Gaussian mix probability hypothesis density,ET-GMPHD)算法的编队目标跟踪方法。首先,保留修剪掉高斯项的同时将其外推,用Jensen-S... 针对低检测环境下编队目标的跟踪问题,提出了一种基于扩展目标高斯混合概率假设密度(extended target Gaussian mix probability hypothesis density,ET-GMPHD)算法的编队目标跟踪方法。首先,保留修剪掉高斯项的同时将其外推,用Jensen-Shannon(JS)散度衡量下一时刻状态估计值与外推值间的相似程度,并以此反映是否有目标丢失,保证真实目标不被修剪,解决了因目标漏检导致跟踪结果不准确的问题。其次,结合循环阈值聚合法得到编队整体的状态估计,消除了估计状态集合中状态值过多造成的影响。最后,仿真实验表明,该方法能够在检测概率极低的情况下进行有效跟踪,并具有良好的跟踪性能。 展开更多
关键词 编队目标 低检测 JS散度 扩展目标高斯混合概率假设密度算法 循环阈值聚合
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基于优化分解与误差修正的光伏发电功率预测 被引量:2
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作者 周建国 周路明 +3 位作者 王剑宇 秦远 王崇宇 蔡晨昊 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期502-509,共8页
针对光伏发电功率预测精度不高的问题,提出一种基于优化分解降噪联合误差修正模型。该模型分为3个阶段,第一阶段,首先用基于全局搜索的鲸鱼优化算法(GSWOA)选取变分模态分解(VMD)的参数,之后运用优化后的VMD对原始数据进行分解;然后利... 针对光伏发电功率预测精度不高的问题,提出一种基于优化分解降噪联合误差修正模型。该模型分为3个阶段,第一阶段,首先用基于全局搜索的鲸鱼优化算法(GSWOA)选取变分模态分解(VMD)的参数,之后运用优化后的VMD对原始数据进行分解;然后利用互相关分析重构高频分量,最后对高频分量进行小波软阈值降噪(WTSD);第二阶段,运用门控循环单元(GRU)对每个分量进行预测,将所有分量预测结果叠加起来得到初步预测结果;第三阶段,对初始预测结果进行误差修正(EC)。为验证模型的有效性,利用宁夏太阳山光伏电站2021年1、4、7、10月份的光伏实测数据进行实验,实验结果表明,相比于LSTM、GRU、VMD-LSTM,该混合模型表现出更好的性能。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 变分模态分解 门控循环单元 基于全局搜索的鲸鱼优化算法 小波软阈值 误差修正
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