检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机仿真 2017年第6期34卷 445-448页

作者：赵倩倩郑州大学体育学院河南郑州450044

由于网络动态数据在不断影响着企业动态竞争环境的形成,因此需要进行动态数据环境下网络重复数据检测方法的研究。但是采用当前方法进行重复数据检测时,无法详细的计算出各数据属性的最终取值种类数,存在重复数据检测精度低的问题。为此... 详细信息

由于网络动态数据在不断影响着企业动态竞争环境的形成,因此需要进行动态数据环境下网络重复数据检测方法的研究。但是采用当前方法进行重复数据检测时,无法详细的计算出各数据属性的最终取值种类数,存在重复数据检测精度低的问题。为此,提出一种基于综合加权法的动态数据环境下网络重复数据检测方法。上述方法先利用均值法计算出网络中每个数据属性的最终统一等级,得到数据属性的主观等级向量,给出数据字符串间的编辑距离,对其距离相似度进行计算,融合ISNM方法得到字符关键字,并进行窗口内相邻数据比较,依据比较的结果完成对动态数据环境下网络重复数据检测。实验结果表明,所提方法数据检测精度较高,可以有效地满足对动态数据环境下网络重复数据检测的应用需求。

关键词：动态数据环境重复数据检测

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一种动态数据环境下的数据流分类方法

一种动态数据环境下的数据流分类方法

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作者：冯林姚远陈沣 116024 辽宁省大连市高新园区凌工路2号

本发明涉及智能信息处理技术领域，公开了一种动态数据环境下的数据流分类方法，包括：对数据流进行分块，针对不同的概念漂移建立不同的分类器并保存到分类器-特征数据池中，当新数据块到来时利用KL散度判断是否发生概念漂移，若概念... 详细信息

标准号: CN103020288B

本发明涉及智能信息处理技术领域，公开了一种动态数据环境下的数据流分类方法，包括：对数据流进行分块，针对不同的概念漂移建立不同的分类器并保存到分类器-特征数据池中，当新数据块到来时利用KL散度判断是否发生概念漂移，若概念漂移没有发生则使用前一时刻的分类器进行分类，否则在分类器-特征数据池中利用KL散度寻找适合的分类器进行分类，若无符合的分类器则训练一个新的分类器加入分类器-特征数据池中，同时对过时的分类器进行删除。本发明可以同时检测平稳的以及突变的概念漂移；在发生概念漂移的情况下，通过选取合适的分类器进行分类保证模型的效率；通过删除过时的分类器保证模型的性能。

关键词：分类器概念漂移特征数据散度分类删除智能信息处理技术动态数据环境分类器加入数据流分类过时进行前一时刻同时检测新数据块数据流分块一种突变选取保证合适保存判断平稳寻找训练公开涉及符合建立

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一种动态数据环境下的数据流概念漂移可视化方法

一种动态数据环境下的数据流概念漂移可视化方法

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作者：冯林姚远陈沣 116024 辽宁省大连市高新园区凌工路2号

本发明涉及智能信息处理技术领域，公开了一种动态数据环境下的数据流概念漂移可视化方法，包括：对数据流进行静态化处理，针对不同的概念漂移模式建立不同概念表达方式并保存到概念池中，当新数据块到来时利用KL散度算法，在概念池中... 详细信息

标准号: CN103150470B

本发明涉及智能信息处理技术领域，公开了一种动态数据环境下的数据流概念漂移可视化方法，包括：对数据流进行静态化处理，针对不同的概念漂移模式建立不同概念表达方式并保存到概念池中，当新数据块到来时利用KL散度算法，在概念池中寻找相似的概念表达，若存在则对其进行统计，否则将其加入到概念池中作为新的概念进行保存。本发明可以针对各种数据流改变漂移类型进行检测，并且通过统计能够充分分析数据流中概念漂移过程。最后根据统计结果利用贝叶斯方法绘制出概念漂移转移图，将其可视化，为后续在概念层面对数据挖掘提供帮助。

关键词：概念漂移数据流概念表达智能信息处理技术漂移动态数据环境贝叶斯方法可视化方法数据流改变模式建立数据挖掘提供帮助统计结果新数据块保存静态化可视化散度算法一种进行统计绘制后续相似层面检测寻找转移涉及分析公开加入处理

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动态模糊数据环境中的概念认知方法

动态模糊数据环境中的概念认知方法

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作者：古睿四川师范大学

学位级别：硕士

在实际应用中,当数据集中的对象集和属性集发生变化时,虽然可以重新进行认知,但认知效率低、耗时长.增量式概念认知方法可以一定程度上提高认知效率,但是此方法并没有考虑到形式背景做减量变化、认知算子阈值变化、隶属度变化等情况的... 详细信息

在实际应用中,当数据集中的对象集和属性集发生变化时,虽然可以重新进行认知,但认知效率低、耗时长.增量式概念认知方法可以一定程度上提高认知效率,但是此方法并没有考虑到形式背景做减量变化、认知算子阈值变化、隶属度变化等情况的动态认知问题.为解决上述问题,本研究提出了两种概念认知的动态学习方法,具体工作如下:(1)提出了正域视角的动态概念认知方法.首先,当形式背景做增量、减量变化时,将变化后的形式背景分成四部分,结合三支决策中的正域概念建立了两条公理,并在此基础上进行动态概念认知.然后,给出了面向对象的概念认知算法.数据实验说明了算法的有效性.(2)提出了一种认知算子阈值变化的动态概念认知方法.利用增量算子对概念的更新,并建立了一个可以处理认知算子阈值和形式背景隶属度同时发生变化的认知系统.数据实验验证了此方法的有效性.

关键词：概念认知动态数据环境公理化方法模糊形式背景认知系统

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一种在弹性交互中进行工业数据蒸馏的数据处理方法

一种在弹性交互中进行工业数据蒸馏的数据处理方法

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作者：李利军谢耘曾鹏冰张运春于滨峰董雷郑阳阳杨晨晏敏 100000 北京市丰台区丰台路口139号主楼311室(园区)

本发明公开了一种在弹性交互中进行工业数据蒸馏的数据处理方法，包括：在弹性交互的动态数据环境中，通过实时监测，获取监测数据流；对监测数据流进行预处理，得到预处理数据；对预处理数据进行数据识别，确定关键数据；对关键数据通... 详细信息

标准号: CN118364023A

本发明公开了一种在弹性交互中进行工业数据蒸馏的数据处理方法，包括：在弹性交互的动态数据环境中，通过实时监测，获取监测数据流；对监测数据流进行预处理，得到预处理数据；对预处理数据进行数据识别，确定关键数据；对关键数据通过知识蒸馏的方式进行处理，确定目标数据；对目标数据进行可视化处理并进行可视化展示。在弹性交互的动态数据环境准确且快速的采集数据，准确对采集数据进行处理，缩短处理时长，提高数据处理的准确性及效果。

关键词：动态数据环境监测数据流预处理数据采集数据关键数据目标数据蒸馏数据处理预处理可视化处理工业数据实时监测数据识别可视化时长展示

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基于宽度学习的哈希图像检索方法

基于宽度学习的哈希图像检索方法

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作者：吴永贤刘旭宇田星王婷张建军陈俊龙 510640 广东省广州市天河区五山路381号

本发明公开了一种基于宽度学习的哈希图像检索方法，包括：1)对图像集进行特征提取，将提取后的二维向量数据和对应标签数据记录在数据集D中；2)基于Hadamard为数据集D的每个类别分配理想哈希码；3)基于宽度学习系统构建并训练基本宽度... 详细信息

标准号: CN116244461A

本发明公开了一种基于宽度学习的哈希图像检索方法，包括：1)对图像集进行特征提取，将提取后的二维向量数据和对应标签数据记录在数据集D中；2)基于Hadamard为数据集D的每个类别分配理想哈希码；3)基于宽度学习系统构建并训练基本宽度哈希网络，学习二维向量数据与理想哈希码之间的关系；4)利用训练好的基本宽度哈希网络进行图像检索，并计算检索准确率；5)基本宽度哈希网络的结构，针对静、动态数据环境分别提出两种节点型增量宽度哈希网络和一种数据型增量宽度哈希网络。本发明缓解了深度哈希方法普遍出现的耗时问题和短哈希码带来的检索性能下降问题，同时提高了图像检索准确率，进一步可以实现更灵活和精确的下游应用。

关键词：哈希网络图像检索哈希码二维向量数据集哈希动态数据环境检索准确率标签数据检索性能类别分配特征提取下降问题学习系统图像集准确率构建耗时学习缓解灵活记录应用

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基于自适应在线学习的密度数据流聚类方法

基于自适应在线学习的密度数据流聚类方法

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作者：刘若辰张锦伟张有王晗丁 710071 陕西省西安市太白南路2号

本发明公开了一种基于自适应在线学习的数据流聚类方法，主要解决现有技术因固定参数及模型对参数的依赖性所导致聚类结果精度低的问题。其实现方案是：根据数据流中数据信息创建微簇；微簇接收到一个新的数据点后使用半径的自适应增长... 详细信息

标准号: CN115496133A

本发明公开了一种基于自适应在线学习的数据流聚类方法，主要解决现有技术因固定参数及模型对参数的依赖性所导致聚类结果精度低的问题。其实现方案是：根据数据流中数据信息创建微簇；微簇接收到一个新的数据点后使用半径的自适应增长策略使活跃的微簇吸收更多的数据学习微簇结构，并通过不同类型微簇的能量更新策略处理数据流不断演化，使微簇能量衰减模拟演化过程，微簇消亡引起聚类改变；根据改变的微簇间距离，实现同类数据的聚合，输出数据聚类结果。本发明通过自适应调整策略对微簇模型的参数动态调优，在线学习数据更新微簇模型，提高了动态数据环境下数据流聚类的精度，可用于互联网数据的模型学习、网络入侵检测、网络点击流及天气监测。

关键词：数据流聚类聚类结果在线学习自适应动态数据环境网络入侵检测互联网数据自适应调整参数动态簇间距离更新策略固定参数模型学习能量衰减输出数据数据更新数据信息数据学习天气监测同类数据网络点击演化过程簇结构数据点可用聚合创建吸收

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基于历史分类器二次学习的数据流分类方法

基于历史分类器二次学习的数据流分类方法

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作者：刘若辰张泽桐焦李成刘静慕彩虹张向荣 710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号

本发明提出了一种基于历史分类器二次学习的数据流分类方法，旨在通过历史分类器的二次学习有效利用历史信息，提高动态数据环境下数据流分类的精度，包括如下步骤：获取训练数据和待分类数据；获取分类器；判断存档内存入的分类器数量... 详细信息

标准号: CN109447188A

本发明提出了一种基于历史分类器二次学习的数据流分类方法，旨在通过历史分类器的二次学习有效利用历史信息，提高动态数据环境下数据流分类的精度，包括如下步骤：获取训练数据和待分类数据；获取分类器；判断存档内存入的分类器数量是否满足要求；对存档中的分类器进行更新；对训练数据进行分类；对历史分类器进行二次学习，并构建分类器集成；对待分类数据进行分类；获取t＝m+1以后的待分类数据的分类结果；向用户输出待分类数据的分类结果。本发明在构建集成分类器时，通过对存档中历史存入的分类器进行二次学习，对历史信息进行纠正，从而有效的利用历史信息，提高动态数据环境下数据流分类的精度。

关键词：分类器待分类数据数据流分类历史信息存档动态数据环境分类结果训练数据学习构建分类器集成分类器分类数据用户输出分类构建更新纠正

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动态数据环境下基于信息熵的相对离群点检测算法

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计算机应用 2010年第5期30卷 1284-1286页

作者：孙浩何晓红重庆邮电大学移通学院重庆400065 重庆邮电大学生物信息学院重庆400065

在基于信息熵的离群点检测算法的基础上,提出一种适用于动态数据环境的检测算法。该算法在有数据对象插入或删除的时候,不必计算所有数据对象的相对离群点因子(ROF)值,而只需重新计算受影响的点的ROF值。实验结果表明,该算法在动态数据... 详细信息

在基于信息熵的离群点检测算法的基础上,提出一种适用于动态数据环境的检测算法。该算法在有数据对象插入或删除的时候,不必计算所有数据对象的相对离群点因子(ROF)值,而只需重新计算受影响的点的ROF值。实验结果表明,该算法在动态数据环境下的运行时间小于原来的算法。

关键词：动态数据环境信息熵离群点检测局部离群因子

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Nearest neighbor search algorithm for GBD tree spatial data structure

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2007年第3期19卷 253-259页

作者： Yutaka Ohsawa Takanobu Kurihara Ayaka Ohki Saitama University

This paper describes the nearest neighbor (NN) search algorithm on the GBD(generalized BD) tree. The GBD tree is a spatial data structure suitable for two-or three-dimensional data and has good performance characteristics with respect to the dynamic data environment. On GIS and CAD systems, the R-tree and its successors have been used. In addition, the NN search algorithm is also proposed in an attempt to obtain good performance from the R-tree. On the other hand, the GBD tree is superior to the R-tree with respect to exact match retrieval, because the GBD tree has auxiliary data that uniquely determines the position of the object in the structure. The proposed NN search algorithm depends on the property of the GBD tree described above. The NN search algorithm on the GBD tree was studied and the performance thereof was evaluated through experiments.

关键词：邻居搜索算法 GBD树空间数据结构动态数据环境地理信息系统计算机辅助设计

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