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相似文献
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1.
数据库访问是实现数据挖掘和信息查询的关键技术,传统的数据库访问方法采用关联规则矢量特征提取方法,对大数据差异状态数据库的链路匹配性能不好,访问过程中的数据聚类误差较大。提出一种基于数据链模板匹配的数据库优化访问技术,首先进行数据库的数据结构分析和访问系统的总体结构构建,然后进行数据库访问特征信息流模型构建和特征提取,并采用数据链模板匹配方法进行数据库访问的关联规则信息索引,以提高数据访问过程中的匹配性能。仿真实验结果表明,采用该方法进行数据库访问,数据索引过程中的特征匹配性能较好,数据召回率较高,访问精度较好。  相似文献   

2.
针对被跟踪头部目标特征状态随时间变化而与参考模板不匹配的问题,提出一种基于融合参考模板的均值移动算法,即将被跟踪目标在不同状态下所呈现出的不同特征使用采样的方法进行融合,如将头部跟踪过程中正面的肤色信息和后面的发色信息进行融合,从而形成一个包含不同特征的参考模板.在跟踪过程中,使用该融合模板可以有效地克服由被跟踪目标特征变化导致跟踪失败而不能实现头部连续跟踪的问题.通过头部跟踪实验可以看出,该算法实现了复杂环境下的具有360°旋转的头部跟踪,并且在一定程度上提高了跟踪精度.  相似文献   

3.
陈婉 《教育技术导刊》2016,15(4):166-168
在云计算环境下,对高职院校信息管理系统中的虚拟化云数据进行优化融合处理,以提高数据的访问和调度性能。传统方法采用模糊C均值算法进行数据融合处理,随着数据特征之间的模糊性增强,导致对虚拟化云数据的融合和识别能力下降。提出一种基于面向服务构架中心聚类的高职院校信息管理系统中的虚拟化云数据融合算法。首先构建高职院校信息管理虚拟化云数据分布存储结构模型,然后进行数据的状态特征提取和数据聚类处理。实验结果表明,采用面向服务构架中心聚类方法能实现对虚拟化云数据的中心融合处理,提高数据的访问和调度性能。  相似文献   

4.
研究运用自组织迁移算法进行图像模板匹配,提出了一种基于改进的自组织迁移算法的模板匹配方法。通过将动态迁移步长和混合迁移策略引入自组织迁移过程,提高匹配寻优精度。实验结果表明,改进的自组织迁移算法与其它自组织迁移算法相比,有效地提高了匹配精度,与穷举方法相比,极大地提高了匹配速度。  相似文献   

5.
针对室外环境建图与定位缺乏有效的回环检测导致累计漂移误差以及点云地图形式不够紧凑,提出基于Livox(览沃)激光雷达采集数据模块,使用三维点云片段匹配方法消除室外建图出现的误差。首先,对激光雷达采集的三维点云数据进行采样和体素滤波完成数据预处理?然后,使loam(lidarodometryandmappinginreal-time)算法作为前端,采用ICP算法实现快速有效的帧间匹配?最后,结合三维点云片段匹配与GSTAM优化位姿累计误差获得全局一致的的轨迹,并将点云地图优化成为立体占用地图输出。通过将点云片段匹配方法作为回环检测在实际室外环境进行三维激光建图实验证明,该方法能够解决实际室外环境建图中存在的建图不精准的问题。  相似文献   

6.
为提高计算机网络通信安全极限特征挖掘能力,提出基于改进鱼群算法的网络通信安全极限挖掘技术。构建通信多径传输信道模型,均衡控制网络通信安全的自适应信道,采用多径滤波和自相关匹配检测方法进行码间干扰抑制,建立网络通信安全极限信道容量参数估计模型,结合改进的鱼群算法进行极限信息挖掘,并利用模糊信息聚类方法对挖掘结果进行自适应寻优。实验结果表明,所提方法准确性以及信道均衡性更优,提高了网络通信的安全性。  相似文献   

7.
《嘉应学院学报》2016,(5):21-24
为了提高图像模板匹配算法的主动性、实时性,借鉴人类的生理学,提出一种融入视觉注意机制的模板匹配算法.该算法在基于视觉注意机制的基础上提取亮度、颜色、方向等视觉特征,并采用抑制机制和WTA机制得到注意焦点,生成显著特征图,经过图像坐标变换得到目标图像,根据归一化相关交叉法计算模板与目标图像的相似性,实现图像匹配.实验结果表明,该算法使图像能更加主动、实时地匹配,能够更好地符合人类的视觉注意机制.  相似文献   

8.
针对传统基于ε-差分隐私模型的top-k关联规则挖掘算法在大规模数据环境下挖掘效率低下的问题,提出了一种并行差分隐私关联规则挖掘算法。算法利用Hadoop框架实现并行计算,利用负载均衡策略,使每一个节点分配到的数据量相当,利用指数机制挑选出k个频繁模式,采用拉普拉斯机制对这k个频繁模式添加噪音。通过实验对算法的频繁模式挖掘结果与同类算法进行比较分析,结果表明,该算法在保证挖掘结果具有可用性的前提下,在效率上较传统算法有所提升。  相似文献   

9.
目标植株图像压缩重构对于图像的高效传输及存储意义重大,同时为后期植株生长状态检测及病虫害识别奠定了基础。传统图像压缩感知方法大多是针对信号在某个特征空间的稀疏性进行的,并没有考虑信号的局部特征与结构化特性,存在重构效率不高、重构精度较低等问题。针对以上情况,提出一种基于非凸低秩优化的压缩感知植株图像重构算法。首先通过KinectV2.0采集植株图像深度数据并进行预处理,结合K-means与Mean-shift聚类算法提取目标植株有效区域,再考虑图像的非局部自相似性,采用加权[lp]范数最小化算法(WSNM)求解低秩优化问题,较好地保留了图像结构细节,最后采用Dog-leg最小二乘算法取代最快下降法进行迭代优化。试验结果证明,该算法在不同采样率下的植株图像重构质量优于其它同类算法,尤其在低采样率下重构效果更为突出。  相似文献   

10.
提出一种快速、有效的图家匹配算法,算法中采用的特征矢量具有RST不变性,可以对发生仿射变换的图象直接进行特征匹配。  相似文献   

11.
针对数据与模板匹配的问题,在分析了经典算法的基础上,提出了格式化单路径搜索算法、格式化逆向分支算法、动态路径匹配算法,经过进行仿真算法的路线选择,给出了正确率和执行效率的比较.实验证明这些算法分别适合不同条件下匹配路径的求解,具有很强的准确性、实用性、鲁棒性.  相似文献   

12.
为了识别不同环境不同姿态的钉螺并计数,提出了基于颜色和形状的模板匹配的钉螺识别与计数的算法.本算法通过对钉螺图片的颜色和形状特征的特性提取,利用RGB颜色的聚类空间的特性,实现了该模板匹配的钉螺识别与统计的目的.实验结果表明,该算法的识别与统计效果比较高,能适应一定范围的钉螺场景环境的变化,实时性好.  相似文献   

13.
为了提高园林三维景观绿化廊道空间规划能力,需要进行空间可视化分割,提出基于锐化模板匹配的园林三维景观绿化廊道空间可视化分割方法,构建园林三维景观绿化廊道视觉图像的稀疏表示模型,采用分块模板匹配方法进行园林三维景观绿化廊道视觉图像的边缘轮廓特征分解,提取园林三维景观绿化廊道视觉分布特征量,结合锐化模板特征匹配的方法进行园林三维景观绿化廊道空间区域重构,建立园林三维景观绿化廊道空间三维视景仿真模型,采用可视化的视觉重构和特征提取方法,进行园林三维景观绿化廊道空间可视化分割。仿真结果表明,采用该方法进行园林三维景观绿化廊道空间可视化分割的自适应性较好,特征分辨能力较强,提高园林三维景观绿化廊道的设计效果。  相似文献   

14.
在云计算环境下对多媒体资源进行优化权衡调度,以提高对多媒体资源的分布式访问和计算能力。传统方法采用网格调度法,随着资源分布网格的增多,导致多媒体资源的分配效果不好。提出一种基于自适应层阶调度的云计算环境下多媒体资源的权衡调度算法。首先构建了云计算环境下的多媒体资源分布结构模型,采用多路复用的网格计算方法实现对云计算数据的融合和特征提取,通过自适应层阶调度实现云计算环境下多媒体资源的权衡调度。仿真结果表明,利用该算法进行云计算环境下多媒体资源的权衡调度,可降低数据丢包率、提高调度准确性、改善云计算性能。  相似文献   

15.
在云计算环境下,对高级持续威胁数据的准确挖掘可以提高云计算网络的安全防御能力.高级持续威胁数据具有极值扰动非线性特征,传统的线性处理方法难以实现对这类数据的准确挖掘.提出一种基于极值扰动非线性特征提取的云计算环境下的高级持续威胁数据挖掘仿真模型,对系统载荷运行情况进行评估,得到云计算下的动态任务调配,分析高级持续威胁数据的极值扰动非线性特性,计算高级持续威胁数据的稳态概率,得到极值扰动非线性特征,对非线性特征进行脉冲响应不变周期标记.实现了高级持续威胁数据极值扰动非线性特征的挖掘,构建数据挖掘模型.仿真实验表明,算法对持续威胁数据的正确检测概率在95%以上,数据挖掘性能优越,在云计算环境下的高级持续威胁数据的检测挖掘等领域应用价值较高,为网络安全系统构建等奠定基础.  相似文献   

16.
在点云数据采集过程中,现场情况会导致点云数据质量下降,出现如点云残缺、点云稀疏、噪声等问题,传统点云配准算法在对低质量点云进行配准时会出现配准失败的问题。针对低质量点云配准的挑战,提出一种粗匹配和精匹配结合的算法,通过PPF方法进行粗匹配,将其计算结果作为ICP精匹配方法的迭代初值,提高算法的速度和精度。最后,分别针对稀疏点云、含噪声点云和残缺点云进行实验验证,证明了本算法的有效性。  相似文献   

17.
针对现行1-bit压缩感知硬判决算法在高误码环境下对弱信号重构性能较差的问题,提出一种基于位置信息的重构算法。首先将测量数据分成位置数据和数值数据,然后在重构端对位置信息进行重构,再根据重构结果对数值信息进行重构。该算法较之经典的1 bit压缩感知硬判决重构算法,在维持相同测量数目的前提下,大大提高了位置信息重构性能。由于在数值信息重构过程中应用了精确的位置信息,使数值重构性能优于同类算法约0-3dB。  相似文献   

18.
云存储系统由于其系统复杂性和业务特征,使数据可靠性受到严重挑战。针对云计算环境下带数据去重的云存储系统的内部数据保护问题,提出一种基于纠删码的数据可靠性保障机制,采用多种纠删编码算法及配置方法对去重数据块进行编码保护。该机制具有良好的综合性能与可扩展性。  相似文献   

19.
《宜宾学院学报》2019,(6):47-51
基于云计算技术的神经网络方法研究为大规模数据的分析处理提供了廉价的、高效的解决方案,交叉覆盖算法可以较好地解决多层前向网络分类器的设计问题,弥补BP神经网络的不足.结合MP神经元的几何概念,基于交叉覆盖算法设计神经网络,以Iris数据集为例,基于云计算环境实现了数据分类,为多层前向神经网络在云环境下进行数据分析提供了一种有意义的研究和实践.  相似文献   

20.
基于激光点云地图的动态障碍剔除是同步定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)研究领域的难题之一。动态障碍的移动轨迹不仅会遮挡真实的静态环境信息,也会对移动机器人的定位和路径规划造成阻碍。针对激光点云地图中的动态障碍识别问题,该文提出一种基于卡尔曼滤波的运动障碍跟踪方法。首先,对原始点云预处理,使用欧式聚类算法,实现离散点云聚类。其次设计了基于卡尔曼滤波的运动障碍状态预估方程,并预测出动态障碍点云目标在下一时刻的位置。然后,使用匈牙利算法将预测位置与下一时刻真实位置进行匹配,实现对每一时刻动态障碍体的识别。最后,剔除后进行点云配准建图。在室内外环境下对提出的动态障碍剔除算法进行验证,并将剔除动态障碍后的点云地图可视化输出。实验结果表明该算法在室内外环境下对激光点云地图中动态障碍均能较好地识别与剔除。  相似文献   

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