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基于RCMFFDE和SSA-RVM的旋转机械损伤检测模型 被引量:1
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作者 王显彬 孙阳 《机电工程》 北大核心 2025年第3期510-519,共10页
针对旋转机械系统的振动信号具有明显的非线性,严重影响故障特征提取从而导致其识别精度不佳的问题,建立了一种基于精细复合多尺度分数波动散布熵(RCMFFDE)、t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)和麻雀搜索算法优化相关向量机(SSA-RVM)的旋转机... 针对旋转机械系统的振动信号具有明显的非线性,严重影响故障特征提取从而导致其识别精度不佳的问题,建立了一种基于精细复合多尺度分数波动散布熵(RCMFFDE)、t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)和麻雀搜索算法优化相关向量机(SSA-RVM)的旋转机械损伤检测模型。首先,进行了基于RCMFFDE方法的特征提取,生成了特征样本,以定量反映旋转机械的不同损伤情况;然后,采用t-SNE方法,将原始高维故障特征映射至低维空间,获得了对故障更敏感的低维特征;最后,将敏感的低维故障特征向量输入至SSA-RVM多分类器中,进行了训练和测试,实现了旋转机械样本的故障识别目的;采用两种旋转机械数据集进行了实验,并从准确率、效率和抗噪性方面,将RCMFFDE-SSA-SVM方法与多种特征提取方法进行了对比。研究结果表明:RCMFFDE能用于有效提取旋转机械的故障特征,分别取得99.2%和100%的识别精度;而对敏感特征进行分类所获得的精度优于对原始特征进行分类的情形,前者比后者提高了4%;在模式识别中,SSA-RVM优于其他分类器;自制数据集的诊断精度达到了97%,特征提取的时间为16.05 s。 展开更多
关键词 非线性振动信号 特征提取时间 故障识别精度(诊断精度) 精细复合多尺度分数波动散布熵 t-分布随机邻域嵌入 麻雀搜索算法优化相关向量机
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改进自适应大邻域搜索算法及其在旅行商问题中的应用
2
作者 敖弘瑞 张纪会 陈晟宗 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第6期1713-1718,共6页
为了克服自适应大邻域搜索算法(ALNS)在解决大规模旅行商问题时面临的初始温度设定困难及求解精度不足的问题,对传统ALNS进行了改进。首先,基于最近邻信息,提出了近邻移除算子和非近邻移除算子两种更具指向性的移除算子。前者负责区域... 为了克服自适应大邻域搜索算法(ALNS)在解决大规模旅行商问题时面临的初始温度设定困难及求解精度不足的问题,对传统ALNS进行了改进。首先,基于最近邻信息,提出了近邻移除算子和非近邻移除算子两种更具指向性的移除算子。前者负责区域性地移除解的部分,而后者则专注于单点移除,从而提高了搜索效率。其次,采用改进的RRT(record-to-record travel)接受准则替换了传统的Metropolis准则,这一改变不仅消除了对初始温度参数的需求,还增强了算法的通用性。最后在TSPLIB数据库中不同规模的多个测试算例上进行实验,并将结果与新型启发式算法进行比较,发现改进后的ALNS在求解精度和收敛速度方面均表现出色,并显示出处理大规模问题的潜力。 展开更多
关键词 改进自适应大邻域搜索算法 近邻算子 RRT接受准则 旅行商问题
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基于点云的发动机叶片损伤体积测量方法
3
作者 魏永超 刘家伟 +2 位作者 莫杜衡 岳雨琛 蔡双 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第1期188-195,共8页
针对当前发动机叶片损伤体积计算困难、误差较大的问题,提出一种基于点云的压气机叶片的损伤体积测量方法。首先,通过结构光扫描仪获取完整点云模型和损伤点云模型,配准分割得到缺损点云。其次,缺损点云经过姿态转换后与主成分轴对比分... 针对当前发动机叶片损伤体积计算困难、误差较大的问题,提出一种基于点云的压气机叶片的损伤体积测量方法。首先,通过结构光扫描仪获取完整点云模型和损伤点云模型,配准分割得到缺损点云。其次,缺损点云经过姿态转换后与主成分轴对比分析、分层、切片、投影得到二维点云轮廓。最后,提出单向双次最近邻点搜索算法对二维点云的轮廓进行有序提取,使用坐标解析法求解投影面的面积,累加各层面积与切片间隔的乘积得到最终的体积。试验结果表明,提出的第一主成分轴方向切片体积计算效果更好,且轮廓提取算法对比凸包提取法、双向最近邻搜索和改进最近邻搜索算法(improved nearest point search,INPS)算法更准确,效率更高,与Geomagic软件结果相比平均相对误差不超过0.3%,证明了算法的高效性和有效性。 展开更多
关键词 压气机叶片 体积测量 点云 姿态转换 最近邻点搜索算法
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图像特征点匹配算法下车辆行驶主动防撞预警
4
作者 张海民 刘训星 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期41-49,共9页
对于车辆行驶过程中的防撞预警,如果无法识别前车的具体行驶状态,可能使系统反应速度较慢,而不能动态变化调整本车行驶策略,导致无法有效规避潜在碰撞的危险。为了提高车辆在行驶过程中对周围环境的感知能力,防止车辆碰撞事故的发生,提... 对于车辆行驶过程中的防撞预警,如果无法识别前车的具体行驶状态,可能使系统反应速度较慢,而不能动态变化调整本车行驶策略,导致无法有效规避潜在碰撞的危险。为了提高车辆在行驶过程中对周围环境的感知能力,防止车辆碰撞事故的发生,提出了图像特征点匹配算法下车辆行驶主动防撞预警方法。通过尺度不变特征转换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)对采集到的前车图像中的特征点展开提取;利用近似最近邻搜索算法完成特征点的匹配,并将匹配点对从像素坐标系转换到图像坐标系中,以完成对前车的定位;基于单帧静态图像测距方法获得车距,并将前车的行驶状态分为静止、减速、匀速或加速三种状态,计算不同状态下的提醒报警距离和危险报警距离,动态调整本车行驶策略。当车距达到提醒报警距离或危险报警距离时,发出报警,以此实现车辆行驶过程中的主动防撞预警。试验结果表明:利用图像特征点匹配算法下车辆行驶主动防撞预警方法对前车车距展开测量,测量结果与实际车距基本一致,准确度误差在5 cm以内,相较于差异化预警方法和车联网数据预警方法而言可以更精准地测量车距;此外,所提方法的风险系数最大值为0.12,远小于差异化预警方法和车联网数据预警方法的风险系数,证实了该方法的车辆定位准确度高、防撞预警性能强。 展开更多
关键词 安全工程 车辆防撞预警 图像特征点匹配 尺度不变特征变换算法 近似最近邻搜索算法 特征点提取
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求解分布式约束优化问题的邻居忽略策略局部搜索算法
5
作者 石美凤 贾国艳 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期788-794,共7页
针对现有基于局部搜索思想的分布式约束优化问题求解算法存在容易陷入局部最优的问题,提出了一系列用于求解分布式约束优化问题(DCOP)的基于邻居忽略策略(NI)的局部搜索算法,以扩大对解空间的搜索,避免陷入局部最优。为了研究智能体之... 针对现有基于局部搜索思想的分布式约束优化问题求解算法存在容易陷入局部最优的问题,提出了一系列用于求解分布式约束优化问题(DCOP)的基于邻居忽略策略(NI)的局部搜索算法,以扩大对解空间的搜索,避免陷入局部最优。为了研究智能体之间约束关系的可变性和随机性对局部搜索的影响和极值对于局部搜索的影响,分别设计了单个随机邻居忽略策略和极值邻居忽略策略。同时,基于单个邻居随机忽略策略和极值邻居忽略策略,设计了用于平衡算法探索和开发能力的混合策略。此外,还设计了多个邻居随机忽略策略,以探讨求解DCOP时同时随机忽略多个邻居的可行性,并在理论上证明了随机邻居忽略策略对智能体之间的约束关系没有影响。将提出的一系列基于邻居忽略策略的局部搜索算法与十种先进的非完备算法在三类基准问题上的寻优结果进行了实验对比,结果表明所提一系列用于求解DCOP的基于邻居忽略策略的局部搜索算法显著优于目前先进的非完备算法。 展开更多
关键词 分布式约束优化问题 邻居忽略 解空间扩大搜索 局部搜索算法
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基于改进粒子群算法的木材板材下料方法 被引量:2
6
作者 黄秀玲 陶泽 +2 位作者 尤华政 李宸 刘俊 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期125-131,共7页
木材板材在家具行业应用广泛,以绿色环保、节约能源为目的的木材板材优化下料已经成为研究的热点。木材板材下料优化问题属于二维矩形下料问题,是一种具有高度计算复杂性的问题。本研究主要针对单规格木材板材进行矩形零件下料问题,在... 木材板材在家具行业应用广泛,以绿色环保、节约能源为目的的木材板材优化下料已经成为研究的热点。木材板材下料优化问题属于二维矩形下料问题,是一种具有高度计算复杂性的问题。本研究主要针对单规格木材板材进行矩形零件下料问题,在木材板材长和宽都大于零件长和宽的情况下,通过建立二维下料的数学模型,采用标准粒子群算法、变邻域搜索算法、粒子群混合变邻域搜索算法分别进行求解,并以某企业的下料实例进行分析计算。首先,利用标准粒子群算法求解单规格板材下料问题;其次,利用变邻域搜索算法求解单规格板材下料问题。在获得局部最优解的基础上改变其邻域结构再进行局部搜索,找到另一个局部最优解,如此不断迭代,直到满足算法的终止条件,获得全局最优解;最后,利用粒子群变邻域搜索混合算法求解单规格板材下料问题。针对粒子群算法局部搜索能力较差、容易过早收敛的问题和具有较好包容性的特点,将变邻域搜索的思想融入粒子群算法中,使结果更加趋向全局最优。结果表明:粒子群变邻域搜索混合算法相比粒子群算法和变邻域算法效率都有显著提升,能显著提高该木材板材的利用率,增加企业经济效益。 展开更多
关键词 木材板材 二维矩形下料问题 粒子群算法 变邻域搜索算法 粒子群混合变邻域搜索算法
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面向多车场冷链物流配送的改进正余弦算法 被引量:2
7
作者 路世昌 刘丹阳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期326-337,共12页
以冷链物流为对象,研究了一类考虑多中心联合配送和硬时间窗约束的调度问题。基于问题描述建立了以最小化总成本为目标的数学模型。提出了改进正余弦算法(enhanced sine-cosine algorithm,ESCA)以获取当前问题的满意解。结合问题特征创... 以冷链物流为对象,研究了一类考虑多中心联合配送和硬时间窗约束的调度问题。基于问题描述建立了以最小化总成本为目标的数学模型。提出了改进正余弦算法(enhanced sine-cosine algorithm,ESCA)以获取当前问题的满意解。结合问题特征创建了融合构造式规则的编解码方法,并辅以个体评估方法实现模型与正余弦算法(sine-cosine algorithm,SCA)的适配。同时,将反向学习机制嵌入ESCA的初始化流程,旨在提升初始解的性能。在种群进化方面,构建了融合双种群机制、非线性参数调节和随机扰动的混合进化机制以平衡寻优过程的全局探索和局部挖掘行为,并通过离散邻域搜索方法避免搜索停滞。开展了案例研究和算法对比实验,结果验证了ESCA算法的良好性能。 展开更多
关键词 优化 调度 正余弦算法 混合 邻域搜索
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具有混合策略的樽海鞘群特征选择算法 被引量:3
8
作者 余紫康 董红斌 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期757-765,共9页
近年来,随着计算机和数据库技术的快速发展,大规模数据集迅速增长,利用特征选择技术来筛选信息量大的特征已经变得非常重要。本文提出了一种具有混合策略的樽海鞘群特征选择算法(salp swarm feature selection algorithm with hybrid st... 近年来,随着计算机和数据库技术的快速发展,大规模数据集迅速增长,利用特征选择技术来筛选信息量大的特征已经变得非常重要。本文提出了一种具有混合策略的樽海鞘群特征选择算法(salp swarm feature selection algorithm with hybrid strategy,HS-SSA)。首先,本文生成一张基于互信息的排序表,并由排序表提出了新的初始化策略。其次,提出一个新颖的并且有条件调用的动态搜索算法。最后在位置更新上结合瞬态搜索算法(transient search algorithm,TSO),改进勘探和开发步骤的效率,增加解空间的灵活性和多样性,从而使算法能够快速定位到全局最优位置。为了验证算法的性能,实验选取14个UCI的数据集,并且与樽海鞘群算法(SSA)以及近几年樽海鞘群的改进算法等多种优化算法进行比较,结果表明HS-SSA在特征选择上具有更强的竞争力。 展开更多
关键词 特征选择 樽海鞘群算法 瞬态搜索算法 启发式算法 互信息 动态搜索算法 秩和检验 K近邻
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一种改进的局部均值伪近邻算法
9
作者 李毅 张德生 张晓 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期88-94,共7页
针对基于局部均值的伪近邻分类算法(LMPNN)易受近邻参数k和噪声点影响的问题,提出了一种改进的局部均值伪近邻分类算法(IPLMPNN)。利用双层搜索规则确定待测样本的最近邻,提高近邻集的选择质量;为了克服主观赋权法的不利影响,并且加强... 针对基于局部均值的伪近邻分类算法(LMPNN)易受近邻参数k和噪声点影响的问题,提出了一种改进的局部均值伪近邻分类算法(IPLMPNN)。利用双层搜索规则确定待测样本的最近邻,提高近邻集的选择质量;为了克服主观赋权法的不利影响,并且加强每个局部均值向量对分类的作用,引入注意力机制计算距离加权系数;使用改进的调和平均距离计算待测样本与局部均值向量之间的加权多调和平均距离,由此查找伪近邻点对待测样本进行分类。利用UCI和KEEL中的多个数据集对IPLMPNN算法进行仿真实验,并与8种相关算法进行比较。实验结果表明,IPLMPNN算法取得了令人满意的分类结果。 展开更多
关键词 局部均值的伪近邻分类算法(LMPNN) 双层搜索 注意力机制 多调和平均距离
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基于多目标优化模型的省级电网月度发电计划 被引量:18
10
作者 梁志飞 夏清 +3 位作者 许洪强 朱明祥 张健 杨明辉 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第13期90-95,共6页
针对电力体制新形势下多种调度模式的发电计划科学化管理要求,基于月度电力生产的时空均匀性原则提出了月度发电计划的多目标优化模型。针对以往研究中所忽视的电量供需平衡和潮流安全的同时性问题,把电量分解与安全校核细化到各日的峰... 针对电力体制新形势下多种调度模式的发电计划科学化管理要求,基于月度电力生产的时空均匀性原则提出了月度发电计划的多目标优化模型。针对以往研究中所忽视的电量供需平衡和潮流安全的同时性问题,把电量分解与安全校核细化到各日的峰、平、谷时段。针对多量纲、多数量级的多目标综合决策的要求,基于理想点贴近度的思路将多目标问题转化为单目标优化问题。根据模型特点,采用邻域搜索算法求解。最后采用山东电网实际算例验证了模型的综合决策性能和邻域搜索算法的优越性。 展开更多
关键词 多目标优化 月度发电计划 理想点贴近度 邻域搜索算法
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配电网的供电优化恢复策略 被引量:24
11
作者 赵冬梅 郑朝明 高曙 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期67-71,共5页
配电网的故障恢复是一个多目标、非线性的复杂优化问题,不同情况要采用不同的策略。文中阐述了供电优化恢复目标的描述方法,并针对单区域供电优化恢复情况,提出了采用启发式搜索和邻域搜索法求解恢复策略的解决方案;针对关联区域供电优... 配电网的故障恢复是一个多目标、非线性的复杂优化问题,不同情况要采用不同的策略。文中阐述了供电优化恢复目标的描述方法,并针对单区域供电优化恢复情况,提出了采用启发式搜索和邻域搜索法求解恢复策略的解决方案;针对关联区域供电优化恢复情况,提出了采用面向问题的遗传算法与邻域搜索法相结合的求解恢复策略,利用遗传算法选择供电路径,用邻域搜索法确定需要断开的分段开关,这样可使遗传算法染色体的长度大为减短,减少了遗传算法的搜索空间,加快了搜索速度。文中运用实例验证了所设计策略和算法的可行性。 展开更多
关键词 配电网 电力系统 供电优化恢复策略 管理系统 遗传算法 邻域搜索法
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基于GPU的面向SPH流体模拟的邻居查找算法 被引量:9
12
作者 赵相坤 李凤霞 战守义 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期150-155,共6页
为了提高基于平滑粒子动力学(SPH)的流体模拟速度,提出了一种在图形处理器(GPU)上实现的基于网格的邻居快速查找算法.该方法首先使用粒子位置纹理信息建立对应的网格纹理,然后利用GPU排序方法按照粒子的网格索引进行排序,最后在排序后... 为了提高基于平滑粒子动力学(SPH)的流体模拟速度,提出了一种在图形处理器(GPU)上实现的基于网格的邻居快速查找算法.该方法首先使用粒子位置纹理信息建立对应的网格纹理,然后利用GPU排序方法按照粒子的网格索引进行排序,最后在排序后的网格纹理中得到粒子的邻居粒子索引,并将其赋值到预计算的粒子邻接纹理中.该方法克服了像素着色器无法将指定数值写到指定位置的问题.将这种基于GPU的邻居查找算法应用于流体模拟,可以使基于SPH的流体模拟方法完全运行在GPU上,成倍地提高流体模拟的速度. 展开更多
关键词 流体模拟 邻居查找算法 平滑粒子动力学 图形处理器
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一种改进的矢量量化码字搜索算法 被引量:3
13
作者 徐润生 张卫东 +1 位作者 许晓鸣 陆哲明 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期604-609,共6页
该文利用图像矢量的平均值和方差,结合了最近邻域搜索算法,构造了一种新的快速矢量量化编码算法。将一个输入矢量分为两个子矢量,分别计算原始矢量、两个子矢量的和以及方差值,利用在这些数值基础上建立的一组三角不等式来排除不可能的... 该文利用图像矢量的平均值和方差,结合了最近邻域搜索算法,构造了一种新的快速矢量量化编码算法。将一个输入矢量分为两个子矢量,分别计算原始矢量、两个子矢量的和以及方差值,利用在这些数值基础上建立的一组三角不等式来排除不可能的码字。仿真结果表明新算法在所需时间和计算复杂度方面优于改进的EENNS算法,为矢量量化算法的研究提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 矢量量化码字 搜索算法 最近邻域的搜索 EENNS算法 图像编码
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基于TMS320DM6437的运动目标实时检测与跟踪 被引量:6
14
作者 蒋建国 李明 齐美彬 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1007-1010,1023,共5页
文章提出了一种基于TMS320DM6437图像处理平台上的运动目标检测与跟踪算法。为能从运动的背景中检测其中的运动目标并跟踪,该文给出一种基于块匹配的背景更新与帧差法相结合的算法,并在此基础上引入Canny算法中的边界连通思想;在图像分... 文章提出了一种基于TMS320DM6437图像处理平台上的运动目标检测与跟踪算法。为能从运动的背景中检测其中的运动目标并跟踪,该文给出一种基于块匹配的背景更新与帧差法相结合的算法,并在此基础上引入Canny算法中的边界连通思想;在图像分割中引用最大类间方差法进行自适应阈值的二值化,用4邻域交叉搜索法取代8邻域搜索法,采用分片NMI特征对目标进行特征匹配,并根据运动信息结合卡尔曼预测实现对目标的跟踪;实验结果成功地证明了此算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 背景更新 4邻交叉搜索 CANNY算法 卡尔曼预测
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空间剖分树形查找结构的效率分析 被引量:2
15
作者 董晓芬 张伟 庞明勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第15期73-78,共6页
空间剖分是构造快速空间查找数据结构的有效方法,四叉树、八叉树、Kd-树是典型的基于空间剖分思想的树形空间查找结构。选择合适的参数来构造实际点集数据的树形查找结构,对提高相关算法的效率具有重要意义。在分析三种树形查找结构基... 空间剖分是构造快速空间查找数据结构的有效方法,四叉树、八叉树、Kd-树是典型的基于空间剖分思想的树形空间查找结构。选择合适的参数来构造实际点集数据的树形查找结构,对提高相关算法的效率具有重要意义。在分析三种树形查找结构基本原理的基础上,通过构造具有不同空间分布特征的实验数据,设置不同的树形空间剖分结构参数,来分析三种结构支持下搜索算法的时间消耗,确定使查找效率达到最优的树形结构构造参数。相关研究结论对于优化空间剖分树形查找结构的效率、提高相关算法的性能等,有一定的参考价值。 展开更多
关键词 空间剖分 树形数据结构 最近邻点搜索 算法优化
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局部搜索算法在动态建立基准地价模型中的应用 被引量:1
16
作者 唐旭 赵松 祝国瑞 《中国土地科学》 CSSCI 2003年第4期37-42,共6页
传统基准地价评估中将地价样本检验剔除与回归模型建立分离 ,不能获取最优的基准地价评估模型。应用求解组合优化问题的局部搜索算法 ,将地价样本检验与模型建立有机结合 ,通过邻域搜索来实现地价样本组合和地价模型的动态优化。对算法... 传统基准地价评估中将地价样本检验剔除与回归模型建立分离 ,不能获取最优的基准地价评估模型。应用求解组合优化问题的局部搜索算法 ,将地价样本检验与模型建立有机结合 ,通过邻域搜索来实现地价样本组合和地价模型的动态优化。对算法的关键步骤进行了设计 ,通过合理的邻域函数和约束初始解设置 ,克服了算法在搜索过程中陷入局部最小的不足。试验结果表明 ,在样本置信水平相近的情况下 ,应用局部搜索算法计算的基准地价评估模型优于传统方法的建模结果。 展开更多
关键词 局部搜索算法 基准地价模型 邻域搜索 回归模型 土地级别 目标函数 求解组合
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一种基于MapReduce的短时交通流预测方法 被引量:11
17
作者 梁轲 谭建军 李英远 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期174-179,共6页
非参数回归方法是短时交通流预测常用的方法,但现有非参数回归方法存在预测速度与精度之间的矛盾。为此,提出一种适用于海量历史数据、基于Map Reduce与遗传算法的非参数回归短时交通流预测方法。通过引入Map Reduce并行计算框架,加快K... 非参数回归方法是短时交通流预测常用的方法,但现有非参数回归方法存在预测速度与精度之间的矛盾。为此,提出一种适用于海量历史数据、基于Map Reduce与遗传算法的非参数回归短时交通流预测方法。通过引入Map Reduce并行计算框架,加快K最近邻算法的搜索速度。在数据预处理阶段利用遗传算法优化关键参数的设置,并采用Map Reduce加速参数优化过程,以解决遗传算法迭代运算时间长的问题。实验结果表明,该方法在保证交通流预测精度的前提下,明显提高了预测速度,并且具有较好的可伸缩性。 展开更多
关键词 交通流预测 非参数回归 K最近邻搜索 遗传算法 Map Reduce编程模型 并行计算
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基于P2P的自适应分布式k最近邻搜索算法 被引量:1
18
作者 余小高 余小鹏 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第19期49-52,55,共5页
k最近邻搜索算法无法满足数据挖掘的分布性、实时性和可扩展性要求,针对该问题提出基于P2P的自适应分布式k最近邻搜索算法[0](P2PAKNNs)。阐述GHT*结构,定义高维数据相似度函数HDSF(X,Y),论述GHT*中的插入算法、范围查找算法和搜索算法... k最近邻搜索算法无法满足数据挖掘的分布性、实时性和可扩展性要求,针对该问题提出基于P2P的自适应分布式k最近邻搜索算法[0](P2PAKNNs)。阐述GHT*结构,定义高维数据相似度函数HDSF(X,Y),论述GHT*中的插入算法、范围查找算法和搜索算法。给出P2PAKNNs的实现过程,通过实验证明其正确性。 展开更多
关键词 k最近邻搜索算法 度量空间 相似性查询
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深层加速搜索的蜂群算法 被引量:5
19
作者 卢滢宇 王冰 +1 位作者 李学文 秦勇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第12期4445-4447,共3页
蜂群(ABC)算法是近年来提出的一种求解优化问题的较新型的仿生进化算法。针对蜂群算法的不足,依据反向搜索的思想,提出一种改进的蜂群算法。在改进算法中,每次邻域搜索之后,通过比较新旧食物源位置的花蜜值(而非适应度)来选择保留较优... 蜂群(ABC)算法是近年来提出的一种求解优化问题的较新型的仿生进化算法。针对蜂群算法的不足,依据反向搜索的思想,提出一种改进的蜂群算法。在改进算法中,每次邻域搜索之后,通过比较新旧食物源位置的花蜜值(而非适应度)来选择保留较优解。同时,在采蜜蜂采蜜后以一定概率进行反向搜索,保留较优解。邻域搜索的维数也不再限定某一维。基于五个标准测试函数的仿真结果表明,本算法能有效加快收敛速度,提高最优解的精度,其性能明显优于基本的蜂群算法。 展开更多
关键词 蜂群算法 反向搜索 邻域搜索 收敛速度
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一种面向协同过滤的快速最近邻居搜索方法 被引量:4
20
作者 王永 赵旭辉 +1 位作者 李晓光 肖玲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第17期96-105,共10页
针对协同过滤模型中寻找邻居集耗时,且部分邻居信息未能有效用于预测计算的问题,提出了一种快速搜寻最近邻居的方法。该方法改变了评分矩阵中数据组织方式,通过构建项目的用户评分列表和用户的项目评分列表,以此来筛选出对预测评分值产... 针对协同过滤模型中寻找邻居集耗时,且部分邻居信息未能有效用于预测计算的问题,提出了一种快速搜寻最近邻居的方法。该方法改变了评分矩阵中数据组织方式,通过构建项目的用户评分列表和用户的项目评分列表,以此来筛选出对预测评分值产生影响的用户或项目,进而得到目标用户或项目的邻居集。该方法排除了不必要的相似性计算,提高了运算效率;而且还有效保证了预测计算中的邻居利用率,提高了推荐质量。在Movielens100k与Movielens1M两个数据集上的实验结果表明,所提出算法在运行时间、MAE、RMSE、F1值四个指标上均有较大提升。因此该算法在推荐系统领域具有良好的应用价值。 展开更多
关键词 最近邻居搜索 协同过滤 推荐算法 邻居利用率 线上推荐
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