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稀疏数据驱动的涡轮叶片表面裂纹长度提取方法
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作者 李茂月 雷金超 +1 位作者 张成龙 刘泽隆 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第1期157-169,共13页
航发涡轮叶片裂纹的长度测量是裂纹危险等级评判的基础和修复的前提。针对涡轮叶片表面裂纹形状不规则、目标小、数据集样本稀少和裂纹成像角度失真等问题,提出一种稀疏数据驱动的涡轮叶片表面裂纹长度提取方法。首先,为提升Unet模型在... 航发涡轮叶片裂纹的长度测量是裂纹危险等级评判的基础和修复的前提。针对涡轮叶片表面裂纹形状不规则、目标小、数据集样本稀少和裂纹成像角度失真等问题,提出一种稀疏数据驱动的涡轮叶片表面裂纹长度提取方法。首先,为提升Unet模型在处理稀疏数据时的精度,采用GeLu函数与Vgg16网络结合的方法提取裂纹特征,将输出作为Unet网络解码部分的输入,保证模型匹配的前提下,在随机初始化权重中引入预训练权重,并在跳跃连接层中引入高效金字塔压缩注意力模块,增强模型在复杂背景下对裂纹特征的聚焦能力。然后,为了得到裂纹的单位像素特征曲线,在精分割后提出使用八邻域骨架化保留裂纹的主干特征结构。最后,深入分析了相机成像原理,讨论了叶片弦线角和相机自身参数对裂纹长度的测量影响,采用张正友标定法求解相机内部参数,建立了像素尺寸与实际尺寸转换模型。实验结果表明,与X光测量相比,该方法在测量距离为100~300 mm时,得到的裂纹长度最大误差为6.8%,证明该方法在测量涡轮叶片表面裂纹长度中对X光检测技术具有可替代性;与原算法相比,改进的算法在针对稀疏数据检测时精度显著提高,平均交并比提升了7.14%。所提出的涡轮叶片裂纹长度提取方法,为叶片质量评估及后续修复提供了理论基础和数据支持。 展开更多
关键词 稀疏数据 深度学习 裂纹 涡轮叶片 相机标定
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考虑时空关联的道路行程速度稀疏数据修复与解释性算法
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作者 徐韬 任其亮 +1 位作者 张磊 程龙春 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第1期77-88,共12页
为研究拓扑路网中稀疏数据路段行程速度与其空间关联道路间的耦合影响,以路网中空间距离分布为基础,明确了道路空间关联指数(road spatial correlation index,RSCI)定义和计算方法,构建了一种面向道路行程速度稀疏数据修复和可解释性模... 为研究拓扑路网中稀疏数据路段行程速度与其空间关联道路间的耦合影响,以路网中空间距离分布为基础,明确了道路空间关联指数(road spatial correlation index,RSCI)定义和计算方法,构建了一种面向道路行程速度稀疏数据修复和可解释性模型。首先,在传统轮盘算法基础上提出了针对选择操作和算子的改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA),利用自适应机制优化个体选择概率,通过设置常数λ解决后续优秀个体选择概率偏低缺陷,提高模型收敛性能。其次,利用IGA和K折交叉验证(K-fold cross validation,K-Fold CV)实现极限梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)中n_estimators、Learning_rate、Min_child_weight、Max_depth超参数寻优。然后,利用SHAP(shapey additive explanation,SHAP)方法对XGBoost模型各特征重要性开展全局解释和个体样本溯源分析。最后,以目标道路行程速度为输出、连接道路行程速度为特征输入进行实例验证。研究结果表明:IGA-XGBoost组合算法f_(MAE)、f_(RMSE)分别为1.95、2.66,R^(2)为0.941,较GA-XGBoost提高0.4%,模型运行时间为1.532 s,较GA-XGBoost运行时间减少7.6%,组合算法预测精度更高,迭代效率有明显提升;以SHAP值标定特征重要性下,连接道路特征重要性与其RSCI呈正相关,RSCI数值越大,连接道路对预测结果贡献越高;在连接道路数量不足时,以SHAP值排名前3的连接道路对目标道路数据填补时,模型f_(MAE)、f_(RMSE)、R^(2)分别为2.53、3.30、0.905,仍能取得较好的数据修复精度,证明了方法的适用性。研究结果可为城市道路行程车速数据修复填补提供新思路。 展开更多
关键词 智能交通 稀疏数据修复 改进遗传算法 XGBoost SHAP算法
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数据驱动的流场稀疏数据建模
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作者 王鸿鑫 徐德刚 +2 位作者 周楷文 李林文 温新 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第5期684-690,共7页
流场实时感知与预测在航空航海等领域具有十分重要的应用价值,但是往往面临流场维度高和实时测量信息少等挑战.针对该问题,提出一种数据驱动的流场建模方法,通过线下建立稀疏数据与高维流场映射,实现线上流场实时重构.线下建模中,针对... 流场实时感知与预测在航空航海等领域具有十分重要的应用价值,但是往往面临流场维度高和实时测量信息少等挑战.针对该问题,提出一种数据驱动的流场建模方法,通过线下建立稀疏数据与高维流场映射,实现线上流场实时重构.线下建模中,针对流场高维度挑战,使用本征正交分解等方法对数据进行降维,提取主要流场空间模态.采用正交三角(QR)分解方法,挖掘流场模态敏感性特征,优化测点位置.利用时间延迟的动态模态分解,显著降低测点数量.在线上重构中,基于实时稀疏测量数据与数据驱动模型,实现对当前和未来时刻全场流场的预测.在圆柱尾涡流场测试中,使用该方法并采用20个稀疏测点,得到的全场重构误差可达10%以下. 展开更多
关键词 数据驱动 降阶模型 动态模态分解 位置优化 稀疏数据 流场重构
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面向稀疏数据的协同过滤算法相似度 被引量:5
4
作者 赵文涛 冯婷婷 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第6期1728-1734,共7页
针对数据稀疏加剧导致传统相似度模型的推荐准确性低的问题,提出一种混合的协同过滤相似度模型。引入Jensen-Shannon(JS)散度作为基函数,利用全局评级概率分布衡量用户间评级偏好相似度。定义融合评级值的结构型相似度作为权重因子,针... 针对数据稀疏加剧导致传统相似度模型的推荐准确性低的问题,提出一种混合的协同过滤相似度模型。引入Jensen-Shannon(JS)散度作为基函数,利用全局评级概率分布衡量用户间评级偏好相似度。定义融合评级值的结构型相似度作为权重因子,针对用户的共同评级项目设计差异化的相似度计算方式,提高相似用户的区分度,得到基于相对区间跨度的相似度。在不同稀疏度数据集上与7种具有代表性的相似度方法进行对比实验,其结果表明了所提方法在预测和推荐准确性指标上均有良好性能。 展开更多
关键词 稀疏数据 协同过滤 相似度 散度 用户评级偏好 全局结构 相对区间跨度
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一种解决稀疏数据和冷启动问题的组合推荐方法 被引量:5
5
作者 郭晓波 赵书良 +2 位作者 牛东攀 王长宾 逄焕利 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期804-812,共9页
针对传统推荐算法所面临的冷启动与稀疏数据问题以及现有ARM(association rule mining)算法大多用于购物篮顾客行为分析,并不适用于特定用户推荐业务且效率较低等现象,提出一种基于相似度的关联推荐模式,实现一种新的结合关联规则推荐... 针对传统推荐算法所面临的冷启动与稀疏数据问题以及现有ARM(association rule mining)算法大多用于购物篮顾客行为分析,并不适用于特定用户推荐业务且效率较低等现象,提出一种基于相似度的关联推荐模式,实现一种新的结合关联规则推荐与协同过滤推荐方法.采用基于指定后件项的关联规则推荐,直接对目标用户和目标项目进行关联规则挖掘,并利用兴趣因子对活跃用户(或项目)与非活跃用户(或项目)进行权值均衡,以加权方法推荐最优解(规则).同时,采用相似度测量方法,过滤低相似度的项目,为用户推荐既有高评分又具有较高相似度的项目集合.最后,结合规则推荐与CF(collaborative filter)推荐形成最终推荐结果,实现基于用户(或项目)的协同过滤推荐.在MovieLens数据集上的实验结果表明,同已有成果相比本文方法能够更好地处理稀疏数据和冷启动问题,推荐质量明显提高. 展开更多
关键词 关联推荐 组合相似度 协同过滤 冷启动 稀疏数据
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稀疏数据插值问题的回归克里格方法 被引量:8
6
作者 鲁程鹏 束龙仓 +1 位作者 张颖 王勇 《水电能源科学》 北大核心 2009年第1期81-84,共4页
针对稀疏数据的插值问题,基于克里格方法提出了一套应用于数据量少、插值空间广泛的回归克里格方法。研究结果表明,该方法可有效解决稀疏数据无法给出合理理论变异函数的问题,且插值结果与基于最小二乘法的简单克里格相比平稳性更好。... 针对稀疏数据的插值问题,基于克里格方法提出了一套应用于数据量少、插值空间广泛的回归克里格方法。研究结果表明,该方法可有效解决稀疏数据无法给出合理理论变异函数的问题,且插值结果与基于最小二乘法的简单克里格相比平稳性更好。回归克里格方法应依据具体问题选择变量,以满足强相关为首要条件,过多增加相关变量往往不能取得很好的插值效果。 展开更多
关键词 稀疏数据 插值 回归克里格 地质统计
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面向稀疏数据的协同过滤用户相似度计算研究 被引量:9
7
作者 武森 董雅贤 +1 位作者 魏桂英 高晓楠 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第5期1043-1052,共10页
基于用户的协同过滤通过获取最近邻的偏好实现对目标用户偏好的预测推荐,相似度计算为其核心步骤。传统数值相似度计算依赖于用户共同评分项的评分数值,用户-项目评分矩阵稀疏程度的加剧导致数值相似度计算准确性降低,难以为目标用户选... 基于用户的协同过滤通过获取最近邻的偏好实现对目标用户偏好的预测推荐,相似度计算为其核心步骤。传统数值相似度计算依赖于用户共同评分项的评分数值,用户-项目评分矩阵稀疏程度的加剧导致数值相似度计算准确性降低,难以为目标用户选取可靠的最近邻,影响推荐效果;现有结构相似度大多利用用户共同评分项占比度量,计算简单,受数据稀疏影响较小但区分度低。针对上述协同过滤任务中数据稀疏带来的相似度计算问题,提出一种稀疏余弦相似度。首先定义新的结构相似度——稀疏集合相似度,将用户区分为高相关用户与低相关用户,并进一步针对不同类型用户设计差异化的数值相似度计算方式,以缓解传统数值相似度在面临数据稀疏时的不足,最终综合数值相似度与结构相似度形成稀疏余弦相似度。实验结果表明,与七种相似度计算方法相比,稀疏余弦相似度解决了传统数值相似度受数据稀疏影响严重和结构相似度计算结果区分度低的问题,可更准确计算用户相似度,提升推荐效果。 展开更多
关键词 相似度计算 协同过滤 稀疏数据 推荐系统
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基于排序思想的高维稀疏数据聚类 被引量:2
8
作者 祝琴 高学东 +2 位作者 武森 陈敏 陈华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第22期13-14,共2页
针对CABOSFV聚类算法对数据输入顺序的敏感性问题,提出融合排序思想的高属性维稀疏数据聚类算法,通过计算首次聚类中两两高属性维稀疏数据非零属性取值情况确定所需要计算差异度的集合组合,减小了算法复杂度。应用结果表明,该方法能提高... 针对CABOSFV聚类算法对数据输入顺序的敏感性问题,提出融合排序思想的高属性维稀疏数据聚类算法,通过计算首次聚类中两两高属性维稀疏数据非零属性取值情况确定所需要计算差异度的集合组合,减小了算法复杂度。应用结果表明,该方法能提高CABOSFV聚类的质量。 展开更多
关键词 高维稀疏数据 CABOSFV聚类 排序
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基于稀疏数据规约的CMAC大气腐蚀数据补偿方法 被引量:4
9
作者 李志平 付冬梅 穆志纯 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第9期2645-2647,共3页
材料腐蚀带来巨大的损失。对于大部分地区来说,大气腐蚀等级是未知的。如何准确地补偿缺失的大气腐蚀等级数据成为函待解决的问题。分别针对大气腐蚀等级的两个关键因素氯离子浓度、二氧化硫浓度单独缺失的情况进行数据建模补偿。针对... 材料腐蚀带来巨大的损失。对于大部分地区来说,大气腐蚀等级是未知的。如何准确地补偿缺失的大气腐蚀等级数据成为函待解决的问题。分别针对大气腐蚀等级的两个关键因素氯离子浓度、二氧化硫浓度单独缺失的情况进行数据建模补偿。针对中国地区腐蚀等级以及相关环境参数数据稀疏分布的特性,提出了一种基于稀疏数据规约的CMAC大气腐蚀数据补偿方法。同时,针对二氧化硫浓度缺失的情况,根据现有的有效数据,提出了二氧化硫浓度的经验公式。结果表明,氯离子浓度单独缺失时预测准确率为86.5%,二氧化硫浓度单独缺失时预测准确率为82.6%。该算法提高了大气腐蚀等级数据补偿准确率,为材料选择提供了重要依据。 展开更多
关键词 缺失数据 大气腐蚀等级 小脑模型 稀疏数据规约 二氧化硫浓度经验公式
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稀疏数据频繁项集挖掘算法研究综述 被引量:5
10
作者 肖文 胡娟 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第5期780-787,共8页
频繁项集挖掘FIM是最重要的数据挖掘任务之一,被挖掘数据集的特征对FIM算法的性能有着显著影响。在大数据时代,稀疏是大数据的典型特征之一,对传统FIM算法的性能带来严峻挑战。针对在稀疏数据中如何高效进行FIM的问题,从稀疏数据的特征... 频繁项集挖掘FIM是最重要的数据挖掘任务之一,被挖掘数据集的特征对FIM算法的性能有着显著影响。在大数据时代,稀疏是大数据的典型特征之一,对传统FIM算法的性能带来严峻挑战。针对在稀疏数据中如何高效进行FIM的问题,从稀疏数据的特征出发,分析了稀疏数据对3种类型FIM算法性能的主要影响,对已经提出的稀疏数据FIM算法进行了综述,对算法中采用的优化策略进行了讨论,最后通过实验对代表性的稀疏数据FIM算法进行了性能分析。实验结果表明,采用伪构造策略的模式增长算法最适合用于稀疏数据的FIM,在运算时间和存储空间上,相比其他算法该算法具有较大的优势。 展开更多
关键词 数据 稀疏数据 频繁项集挖掘 性能分析 综述
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我国网上拍卖竞买者出价行为特征分析——基于函数性稀疏数据聚类方法的实证研究 被引量:3
11
作者 曹珂 严明义 《当代经济科学》 CSSCI 北大核心 2017年第6期115-121,共7页
近年来,如何从个人角度分析竞买者出价行为成为研究难点。本文运用基于函数性稀疏数据聚类方法从竞买者个人角度定义了基于条件期望的距离矩阵,并结合多维尺度分析方法(MDS)和相平面图分析法对竞买者出价行为特征进行聚类分析。结果表明... 近年来,如何从个人角度分析竞买者出价行为成为研究难点。本文运用基于函数性稀疏数据聚类方法从竞买者个人角度定义了基于条件期望的距离矩阵,并结合多维尺度分析方法(MDS)和相平面图分析法对竞买者出价行为特征进行聚类分析。结果表明,按出价时间、金额、出价能量以及获胜概率可将竞买者分为显著的四类。其中,经验丰富型竞买者获胜概率最高,势在必得型竞买者获胜意愿最强烈,缺乏经验型竞买者退出竞拍时间较早导致获胜概率较低,围观型竞买者由于竞拍意愿不强烈所以获胜概率最低。 展开更多
关键词 稀疏数据 函数性聚类分析 出价行为特征 网上拍卖
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基于概念格的稀疏数据协同过滤校正自然噪声方法 被引量:6
12
作者 朵琳 杨丙 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2020年第5期1173-1180,共8页
针对推荐系统中存在的自然噪声问题,提出一种基于概念格的稀疏数据协同过滤校正自然噪声的方法.首先将用户和项目划分为强、平均和弱三类检测自然噪声,然后采用基于概念格的稀疏数据协同过滤校正这些自然噪声,最后从获得的无自然噪声数... 针对推荐系统中存在的自然噪声问题,提出一种基于概念格的稀疏数据协同过滤校正自然噪声的方法.首先将用户和项目划分为强、平均和弱三类检测自然噪声,然后采用基于概念格的稀疏数据协同过滤校正这些自然噪声,最后从获得的无自然噪声数据集中预测未评级的项目.在含自然噪声的数据集上进行实验的结果表明,该方法具有较高的推荐精度,且在数据稀疏的情形下仍具有良好的性能. 展开更多
关键词 概念格 稀疏数据 自然噪声 协同过滤 推荐系统
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事件触发稀疏数据传输下NNCS的满意容错控制 被引量:1
13
作者 李亚洁 李炜 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期1581-1592,1600,共13页
基于离散事件触发通讯机制,研究了在稀疏数据传输情形下非线性网络化控制系统(Nonlinear Networked Control System,NNCS)的满意容错控制问题。基于事件触发稀疏数据传输背景建立了带执行器饱和约束的闭环故障系统模型;利用提出的安全... 基于离散事件触发通讯机制,研究了在稀疏数据传输情形下非线性网络化控制系统(Nonlinear Networked Control System,NNCS)的满意容错控制问题。基于事件触发稀疏数据传输背景建立了带执行器饱和约束的闭环故障系统模型;利用提出的安全度定义和Lyapunov稳定性理论,推证出使NNCS具有广义H_∞/H_2性能和α-安全度的容错收缩不变集充分条件和相应的协同设计方法;通过仿真算例验证了理论方法在协同设计方面的可行性和节约网络资源方面的有效性,并提出了实际应用中应遵循的折中类定性原则。 展开更多
关键词 容错控制 离散事件触发通讯机制 稀疏数据传输 非线性网络化控制系统 执行器饱和 协同设计和相容性分析
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稀疏数据源频繁模式挖掘并行算法
14
作者 郑晓艳 孙济洲 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期353-358,共6页
针对频繁模式挖掘中一类特殊的稀疏数据源,设计了一种链表结构体FI-list,并据此提出一个并行搜索频繁项集(PMFSD)的算法.该方法基于一个分布式共享内存系统——面向视图的分布式集群计算(VODCA)而设计.详细描述了链表结构体FI-list的设... 针对频繁模式挖掘中一类特殊的稀疏数据源,设计了一种链表结构体FI-list,并据此提出一个并行搜索频繁项集(PMFSD)的算法.该方法基于一个分布式共享内存系统——面向视图的分布式集群计算(VODCA)而设计.详细描述了链表结构体FI-list的设计和构建过程,论述了在VODCA上挖掘稀疏数据源频繁模式的问题中,视图的划分依据及划分结果,讨论了算法实现的动态任务分配策略.实验结果证明了PMFSD算法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 频繁模式挖掘 稀疏数据 面向视图的分布式集群计算 视图划分 链表
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高维稀疏数据频繁项集挖掘算法的研究 被引量:5
15
作者 闫珍 皮德常 吴文昊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第6期183-186,共4页
传统挖掘算法不适用于挖掘高维稀疏数据集。提出了一种针对高维稀疏数据的频繁项集挖掘算法FIHS。FIHS引入了一种新的数据结构用来存储频繁项集,该结构不但可以减少存储空间,而且可以降低计数代价。该算法只需扫描一次数据集,通过优化... 传统挖掘算法不适用于挖掘高维稀疏数据集。提出了一种针对高维稀疏数据的频繁项集挖掘算法FIHS。FIHS引入了一种新的数据结构用来存储频繁项集,该结构不但可以减少存储空间,而且可以降低计数代价。该算法只需扫描一次数据集,通过优化连接剪枝操作避免产生非频繁的候选项集,基于K-频繁项集使用"与"、"或"操作产生K+1-频繁项集,且数据结构易于维护。理论分析和实验表明,该算法用于高维稀疏数据集上具有挖掘速度快,存储空间少等优点。 展开更多
关键词 高维数据 稀疏数据 频繁项集 存储结构
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一种面向稀疏数据的比率相似度计算方法 被引量:3
16
作者 冯军美 冯晓毅 +2 位作者 夏召强 彭进业 姚娟 《西北大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期337-342,共6页
针对传统协同过滤方法存在数据稀疏问题,该文提出了一种面向稀疏数据的比率相似度计算方法,该方法在相似度计算过程中仅基于用户全部的显式评分数据,并且不依赖于共同评分项。用户的未评分项目通过相似度计算结果和最近邻的评分数据进... 针对传统协同过滤方法存在数据稀疏问题,该文提出了一种面向稀疏数据的比率相似度计算方法,该方法在相似度计算过程中仅基于用户全部的显式评分数据,并且不依赖于共同评分项。用户的未评分项目通过相似度计算结果和最近邻的评分数据进行预测,并将预测评分较高的项目推荐给用户,实现个性化推荐。实验在两个公开的数据集上进行,结果表明,在数据稀疏的情况,该方法下仍然能够实现较高的推荐精度。 展开更多
关键词 协同过滤 推荐系统 相似度 稀疏数据
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面向稀疏数据的物品相似度和评分预测算法研究 被引量:2
17
作者 田欢欢 赵文涛 +2 位作者 吴岩 冯婷婷 崔自恒 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第7期1449-1454,共6页
在基于邻域的协同过滤算法中,相似度和评分预测方法的设计是其核心步骤.由于数据稀疏问题,导致所选邻居的质量和评分预测能力受到较大影响.针对以上问题,提出面向稀疏数据的物品相似度和评分预测算法.首先,根据模糊集和推荐系统的关联,... 在基于邻域的协同过滤算法中,相似度和评分预测方法的设计是其核心步骤.由于数据稀疏问题,导致所选邻居的质量和评分预测能力受到较大影响.针对以上问题,提出面向稀疏数据的物品相似度和评分预测算法.首先,根据模糊集和推荐系统的关联,从用户偏好概率的角度提出基于Vague集的KL(Kullback-Leibler)散度,以衡量物品相似度.其次,定义权重因子α,强调评分数量信息的重要性,进一步提高相似度计算的准确性.最后,提出改进的评分预测方法,整合更多的评分信息来调整预测结果,提高稀疏数据下评分预测的能力.在基准数据集上的实验表明,与其余代表性算法相比,本文方法具有较高的预测和推荐质量,并有效缓解了数据稀疏问题. 展开更多
关键词 稀疏数据 协同过滤 VAGUE集 物品相似度 评分预测
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基于过程神经网络的稀疏数据过程建模方法 被引量:8
18
作者 关守平 吕欣 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期2893-2896,共4页
针对一类因检测困难而导致检测数据稀少的连续工业过程,提出了基于离散Walsh变换的过程神经网络建模方法。在对稀疏样本数据进行预处理的基础上,采用递推式非邻均值生成法对样本数据进行扩充,以此建立可产生任意密集预测数据的过程神经... 针对一类因检测困难而导致检测数据稀少的连续工业过程,提出了基于离散Walsh变换的过程神经网络建模方法。在对稀疏样本数据进行预处理的基础上,采用递推式非邻均值生成法对样本数据进行扩充,以此建立可产生任意密集预测数据的过程神经网络模型,并采用在线滚动学习的方法进一步提高所建立的预测模型的精度。以味精发酵过程菌体浓度预测为例,验证了所建立的过程神经元网络预测模型可以得到非常高的预测精度。 展开更多
关键词 稀疏数据过程 过程神经网络 数据预处理 滚动学习
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基于稀疏数据推荐系统的研究与实现 被引量:3
19
作者 丁大虎 《电子测量技术》 2014年第10期119-122,共4页
在传统应用领域的推荐系统的基础上,解决小数据量进行商品推荐的问题。首先介绍了常规协同过滤算法,接着针对稀疏数据的特殊性对协同过滤算法的相似度模型进行了改进,并且进一步挖掘其数据的特殊性使用支持向量机和改进聚类算法对稀疏... 在传统应用领域的推荐系统的基础上,解决小数据量进行商品推荐的问题。首先介绍了常规协同过滤算法,接着针对稀疏数据的特殊性对协同过滤算法的相似度模型进行了改进,并且进一步挖掘其数据的特殊性使用支持向量机和改进聚类算法对稀疏数据进行处理。实验数据使用华夏古泉网近一年内的拍卖数据,实验结果表明最终推荐成功率达到了68%。这说明我们提出的推荐算法是合理和有效的。 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤 稀疏数据 支持向量机 聚类
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基于分片的高维稀疏数据存储模式优化研究
20
作者 邵慧萌 舒红平 +2 位作者 郑皎凌 许源平 文立玉 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第18期99-104,共6页
针对大型数据库中高维稀疏关系表空字段对存储空间的占用问题,通过利用传统行存储数据库模拟列式存储数据库的工作原理,设计了一种基于分片的数据库结构。通过实验分析,数据库存储空间比原始模式降低了27.42%左右。在对高维稀疏数据中... 针对大型数据库中高维稀疏关系表空字段对存储空间的占用问题,通过利用传统行存储数据库模拟列式存储数据库的工作原理,设计了一种基于分片的数据库结构。通过实验分析,数据库存储空间比原始模式降低了27.42%左右。在对高维稀疏数据中五个字段进行查询时,I/O数据块个数降低至原始模式的35.27%,对高维稀疏数据中四个字段进行查询时,I/O数据块个数降低至原始模式的28.22%,而随着字段的减少I/O数据块仍会进一步减少,从而提高了数据库的访问效率。 展开更多
关键词 高维 稀疏数据 列式存储数据
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