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无导师聚类过程中将数据集合分割成几个类是一个很难确定的问题,目前还没有较好的解决方法。文章使用粒子群优化算法应用于无导师聚类算法——K-均值的参数学习,实现了使用粒子群优化算法进行聚类中心参数的确定,旨在提供一种选择中心参数个数的方法,同时给出了适应于聚类参数学习的粒子群fitness函数算法设计。通过对UCI机器学习数据库中的7个数据库进行实验,证实此方法是比较有效的。 相似文献
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提出一种基于用户兴趣度矩阵和改进粒子群优化的数字图书馆文献推送方法。从用户兴趣行为特征入手,首先构建用户对文献的兴趣度矩阵,然后通过文献聚类和最近邻查询,产生最优推荐列表。其中利用改进粒子群优化算法对文献聚类进行优化,进而能够提供更高效的文献推送服务。 相似文献
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在对最佳任务调度下的Web数据进行优化聚类的过程中,容易出现原始数据损失的情况,导致传统数据优化聚类算法,由于忽略初始数据,无法有效实现Web数据优化聚类。提出一种基于粒子群优化的最佳任务调度下Web数据优化聚类算法,依据任务价值密度以及执行紧迫性,塑造动态优先级,通过适应度函数对分类计划进行评价,给出类间距与类内距计算公式,对相关参数和各粒子的位置以及速度向量进行初始化操作;求出粒子的适应度;求出粒子个体最优与群最优;依据粒子群优化算法的位置以及速度对当前位置和速度进行更新;通过K-means算法对EHCF进行聚类,直至全部Web数据聚类完成。仿真实验结果表明,所提方法在Web数据优化聚类上具有很高的优越性。 相似文献
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提出了一种基于多样约束模型的数据库优化查询方法。将数据库中数据进行分类处理,按照数据特征将数据库中信息分为多个不同的类别,为数据库优化查询提供准确的数据基础。建立多样约束模型,判断符合查询条件的数据类别,根据不同的数据类别进行数据查询,从而实现数据库优化查询。实验结果表明,利用这种算法进行数据库查询优化,能够有效提高数据库信息查询的效率。 相似文献
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空间操作运算是空间数据库中最复杂、最耗时的操作,其处理效率在很大程度上决定了空间数据库的整体性能,空间操作运算的代价估计和查询优化有待进一步研究本文先对空问操作进行说明,介绍了一些空间数据的查询方法,然后深入研究空间对象操作的两步查询处理,并采用查询优化器生成执行查询的计划选择最优或近似最优的计划将CPU和I/O代价最小化。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
通过对文本数据库的优化索引提高信息检索功能,传统的数据库索引方法采用单层文本特征聚类方法,聚类特征不一致时,存在非法聚类和非法结果输出的安全问题。提出一种基于虚拟数据加速分布重组的数据库索引技术,首先构建虚拟数据加速分布重组模型,改进数据库的分布模型,提高对文本数据的索引能力,把需要的文档集经过预处理后,构建文本数据库,算出各个候选扩展词的权重后,需要根据各个词与原查询词的相关度,构成数据库文本扩展词集合,采用相关规则挖掘的规则词作为扩展,得到了虚拟数据的加速分布系统状态函数,构建规则库,从中提取与原查询相关的扩展词,进而实现查询扩展,实现数据库索引算法改进。仿真结果表明,该算法进行文本数据库索引的收敛性好,检索精度和有效连接数较高,执行时间短,展示了其优越性。 相似文献
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SQL查询思路优化与语句优化 总被引:1,自引:0,他引:1
数据库查询优化是取得良好执行性能并简化管理的关键因素,SQL查询是一个有序的查询,不同语句的使用和使用顺序将直接影响其查询速度。查询速度的快慢直接影响着数据库的推广与应用,本文就优化思路及语句书写优化两方面进行讨论,提出优化方法及语句实现。 相似文献
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针对知识发现中的信息模糊查询问题,提出了一种基于神经网络的信息聚类及联想实现方法。首先按照信息分类对所要查询的信息进行量化编码,然后对编码后的数据进行规整处理。对于信息聚类采用均值聚类算法,而信息联想采用Hopfield网络实现。将基于上述算法开发出的信息模糊查询系统应用于图书信息查询,实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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针对System R不能处理高价谓词的不足,提出了一套基于代数树架构的ORDBMS高价谓词查询优化机制,并设计了ROLL_UP算法。在动态规划法中加入新的启发式规则,不仅降低了查询代价,而且能够产生优化的执行规划,有效解决了用户自定义高价函数的查询问题。 相似文献
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粒子群算法网络异常检测技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的基于粒子群算法入侵检测方法模型。算法采用粒子群优化算法,有效地降低网络拓扑路径长度,通过优化算法来寻找聚类的中心。实验结果表明,提出的改进算法与传统的入侵检测算法相比,具有更好的入侵识别率和检测率。 相似文献
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混沌粒子群算法在数据库查询优化中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
查询计划的一棵左深树看作是一个粒子,对于左深树上的连接操作后序遍历生成一个编码,对粒子群进行速度和位置更新操作,并通过引混沌搜索机制,对粒子进行混沌扰动,保证粒子群个体的多样性,最后通过粒子间的信息共享与传递找到最优数据库查询优化方案。 相似文献
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针对数据库多连接查询优化问题,提出一种基于遗传禁忌算法的数据库多连接查询优化策略。把遗传算法作为查询优化的主框架,禁忌搜索作为遗传算法的变异算子,增加种群多样性,克服遗传算法收敛慢、局部搜索能力差等缺陷。仿真结果表明,遗传禁忌算法加快了求解数据库多连接查询优化问题的速度,而且提高了查询优化效率,得到较满意的查询优化结果。 相似文献
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给出了多连接查询优化问题的计算模型,分析了免疫遗传算法的基本原理,提出将免疫遗传算法应用于多连接查询优化问题。针对多连接查询优化问题的具体特点,给出了免疫遗传算法的设计,包括亲和度、适应度函数的设计,基于抗体浓度的选择算子、交叉算子、变异算子的设计,免疫算子的设计。 相似文献
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考虑到传统的基于日志的查询推荐算法受到数据稀疏问题的影响,本文在分析查询日志的基础上,构建查询词与点击URL之间的双向图,计算查询词与候选词之间的相似度。然后基于知网计算查询词与候选词之间的相似度,考虑词性和同义词因素对相似度的影响。最后将两个相似度分别赋予权重计算查询词与推荐词的相关度。实验结果表明,该方法不易受数据稀疏问题的影响,稳定性较好。 相似文献
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本文分析了正方法,查询修正中的用户信息行为,吸收网页抓取、检索与浏览并重的思想,综合考虑用户Web搜索过程中的行为特点、查询修正所用词汇的可用来源,给出一个新的面向Web搜索的查询修正解决方案. 相似文献
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"狗咬邮递员"查询是移动点最近邻查询问题的派生问题,是要找到当狗和邮递员以某种恒定速度运动时狗能最快到达的邮递员集合。与一般的移动点最近邻查询不同,"狗咬邮递员"查询中,移动点以恒定速度运动。针对"狗咬邮递员"问题的特殊性,提出在Voronoi图基础上引入三维坐标系并构建移动Voronoi图,利用反向最近邻查询思想,通过检验内部区域和外部区域是否被破坏从而确定查询点能最快到达的点是否因为点的移动而发生改变,最终找到每一时刻移动查询点所能最快到达的点。 相似文献
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利用Visual C 6.0和Microsoft Access2000为开发平台,基于面向对象的软件开发方法,完成工作备忘录查询系统的信息提醒、记录添加、记录修改、记录删除、记录查询的5项最基本的功能。 相似文献
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数据库的索引路径优化选择是实现对Deep Web数据库的深度访问和安全访问的关键。传统方法中对Deep Web数据库的路径选择采用关键字搜索方法,根据关键字罗列出所有可能复合信息的数据,当出现歧义特征时,数据索引准确度不高。提出一种基于语义高斯边缘化的数据库索引路径选择方法。构建Deep Web数据库的特征模型,计算节点与关键词的匹配度,得到高斯边缘化路径控制目标函数,把语义相似度分解为用户查询意图的相关性指向函数,实现高斯边缘化路径控制。将数据库的预测控制指令输入序列进行变量耦合加权,与邻阶跨层链路进行均衡处理,设置语义高斯边缘化索引复激活函数,提高对数据库的索引性能,实现路径优选。仿真结果表明,该算法能提高数据库的查准率,减少查询时间,实现对Deep Web数据库高效安全访问。 相似文献