提出了基于K-means的四叉树与R-link树的混合结构树,提高了R-link树的查询性能,在K-means中采用均值—标准差确定初始聚类中心,提高了收敛速度,通过距离准则函数来优化K值,避免K值的
在分析AVS-M帧内预测模式选择原理的基础上,提出了一种基于边缘方向信息和时空相关性的帧内预测模式快速选择算法。该算法的I帧编码时间可降低17%~21%,而PSNR和输出码率均无明显变化,有效地降低A
提出了一种基于Normal矩阵的时间序列聚类方法。该算法首先对时间序列数据进行向量形式转换,计算出各个时间序列间的相似度并构建复杂网络,然后利用基于Normal矩阵的方法进行复杂网络社团划分,同一类的
基于网络编码的ICN多播数据恢复算法设计与实现,赖永芳,谢东亮,ICN节点具有请求聚合功能,多个用户同时请求同一数据时,汇聚节点对多个Interest进行聚合,只向上游节点转发一份请求,避免多个用户�
提出RRMF算法,用向前纠错和重传技术相结合的方式为网络提供可靠组播。FEC通过增加冗余信息的方式提高可靠性。当接收到的信息不足以恢复原始数据时,使用ARQ进行差错恢复。减少了重传发生的次数,从而降低
计算句子的相似度在机器问答、机器翻译、文本分类等系统中有着非常重要的作用。该文对基于相同关键词的句子相似模型作了进一步的改进,包括关键词抽取,以及在句子相似度的定义中引入同义词以及近义词的情形。并以此
提出了一种新的路由本地修复算法,将修复尽量限制在断链的局部范围内,减少了修复时间和降低路由维护的开销,且不用考虑失效链路在整个路由上的相对位置,均可对其进行修复,提高了处理失效链路的能力,有利于提高网
HDSNN—基于节点优先级的聚类算法,张业嘉诚,,聚类算法是数据挖掘领域的重要研究课题。设计能够处理高维,不同形状,密度分布不均匀的数据集的聚类算法成为目前的研究热点。HDS
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K-medoids算法作为聚类算法的一种,不易受极端数据的影响,适应性广泛,但是K-medoids聚类算法的精确度不稳定,平均准确率较低,用于实际的聚类分析时效果较差。ACO是一种仿生优化算法,其具有