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一种新的基于隐Markov模型的分层时间序列聚类算法 总被引:4,自引:0,他引:4
针对传统的基于隐Markov模型(HMM)的聚类算法在时间序列聚类的不足,提出了一种新的基于HMM的分层时间序列聚类算法HBHCTS,旨在提高聚类质量,同时对聚类结果给出类的表示、HBHCTS算法应用HMM对时间序列进行建模,并按照“最相似”的原则得到序列所对应的初始模型集,进而对这些初始模型合并更新及迭代得到聚类结果.实验中主要研究了聚类正确率与序列长度及模型距离的关系,结果表明HBHCTS算法比传统的基于HMM的聚类算法准确性高. 相似文献
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度量空间一种自底向上索引树构造算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在多媒体或复杂对象数据库中,相似性搜索是一种非常重要的操作,这些操作一般可以归结为度量空间的相似性查询.提出一种新的度量空间索引数据结构(bu-tree),它是基于自底向上的分层聚类来构造索引结构,而传统的度量空间数据结构大部分是基于自顶向下构造的方法.相对于传统的构造方法,bu-tree可以在更小的索引半径内包含更多的对象,这样有利于查询的筛选.给出了bu-tree的构造算法以及相应的范围查询算法.实验表明,bu-tree的性能好于sa-tree,特别是在度量空间不是均匀分布或者查询具有较低的选择度情况下. 相似文献
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一种基于结构索引的XML模式匹配方法 总被引:2,自引:0,他引:2
XML文档采用了树型的数据模型,对其查询通常是用带有选择谓词的模式树在XML数据中进行匹配.因此,找出XML文档中所有符合模式树结构的元素集,是XML查询处理的核心操作.本文提出了结构索引JoinGuide,并在此基础上提出了一种新的XML模式匹配方法.它使用JoinGuide来对模式树进行预匹配,这样在XML文档上查询时可以利用索引上的匹配结果来忽略部分连接谓词和不必要的候选XML元素序列.本文还提出了三种具体算法来利用索引匹配结果进行进一步的查询.实验结果表明本文中的模式树匹配方法优于以往的匹配方法,并且索引所需的空间很小. 相似文献
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在基于内容的图像检索与计算机视觉研究领域中,如何将底层的视觉特征与高层的语义信息相联系,即如何有效地根据图像的底层特征提取其表达的语义概念是备受关注的难题之一。特别是当图像包含了多个语义概念时,问题就变得更为棘手了。本文中,我们提出一种基于图像底层特征值频繁模式的语义概念标注方法,针对图像分块的特点实现了一组有效的模式挖掘算法,并设计了标注规则的生成算法。权威的真实数据集上的实验表明我们的方法在对含有多个语义概念的图像进行概念标注时要比之前的一些算法效果更好。 相似文献