近邻搜索相关论文
哈希技术由于具有较快的计算速度和较小的存储空间,而在大规模数据检索中被大量应用。多视图信息由于可以提供更全面的信息,可以融......
风电功率概率预测可以描述预测不确定性,量化预测风险,是目前风电功率预测技术的热门研究方向.为改进风电功率概率预测效果和实用......
针对区块链环境中海量高维的数据使得推荐性能低下的问题,通过对局部敏感哈希算法的优化,降低其在近邻搜索过程中带来的额外计算和......
高维数据的近邻搜索是许多应用研究的一个基础问题，它需要依赖于有效的数据结构和算法。本文主要研究了局部敏感哈希算法并对其进行......
非参数回归预测方法在交通流短时预测中得到了广泛应用.针对提高搜索速度和关键参数的优化设置两个问题,提出使用KD树作为模式库的......
在基于内容的图象检索中,采用多分辨率数据结构的的特征匹配算法(MRSA)可以大大提高图象的搜索速度.但是MRSA算法的性能受数据库中......
本文研究一种改进的近邻搜索算法的图像匹配技术.本文采用基于特征的图像匹配方法,利用SIFT算法提取特征点.在特征点匹配的过程中,......
考虑设备应急抢修的时限要求和整个应急抢修系统的服务质量要求,采用0-1整数规划模型描述了应急抢修点选址问题,并针对该问题设计......
在发生不对称故障情况下,风电系统机电暂态仿真结果与电磁暂态仿真结果间存在较大的差异,严重影响了仿真系统稳定性评估的准确性。......
分形图像编码具有压缩比高、解码速度快、重构图像质量高等特点,但因这种算法在编码时定义域的搜索量十分巨大,导致其计算复杂度高......
大规模多孔材料格点模型系统的计算机模拟的运行效率通常严重受制于初始构型的体积大小。为了提高多孔材料格点模型建模的效率，一种......
针对基本分形编码算法中搜索匹配块的过程耗时较多的缺点,该文使用值域块方差作为分类指标改进分形图像编码算法,并在定义域池的搜......
哈希表示的比特串是解决海量数据相似性搜索问题最有效的方法之一.针对比特串索引方式导致搜索效果低下的问题,提出一种基于比特串......
针对复杂时间序列全局预测模型建模效率低、预测性能不佳等问题,提出一种基于局部RBF神经网络的新型预测模型.该模型采用K最近邻搜......
针对传统快速κ－近邻分类算法的缺陷，提出了一种基于近邻搜索的快速κ－近邻分类算法－－超球搜索法。该方法通过对特征空间的预组织，使分类......
基于光谱表示法颜色近邻搜索的核心是高维向量近邻搜索,相似性度量和索引树构建是影响其性能的关键,前者存在等距性问题,后者存在......
为了提高网络入侵检测的正确率和速度,文中提出一种融合改进的Kmeans和KNN的网络入侵检测方法(I2K)。在训练阶段,使用改进的Kmeans......
向量近似方法(vector approxim ation file)是解决高维索引中维数灾难问题的一种有效方法,但是它不能直接支持二次式距离上的近邻......
人工智能技术的发展与大数据分析技术息息相关,图像数据是大数据中的重要构成部分,因此对图像数据的处理和挖掘变得越来越重要。在......
提出了一种基于遗传算法的点云配准技术,将点云数据与3D模型进行配准,对模型建立KD树,进行最近邻搜索,获取点云到3D模型中最近的点......
为了解决分形图像编码耗时过长的问题,该论文主要研究了基于K-均值聚类的快速分形编码算法。首先引入方差法将子块分为简单块和复......
利用KL变换的能量集中特性，改进了向量近似方法中的索引结构。在KL变换域上建立近似向量，选择能量最大的分量作为主分量，根据主分量值......
为实现大差异光学影像的高精度配准,充分利用各类特征检测算法的优势,提出一种基于多类型特征组合的异源遥感影像配准方法。在对获......
为了分析给定外界条件下的飞机燃油消耗,提出了一种基于距离最大法的邻域搜索K-medoids聚类算法（IK-medoids）。基于距离最大的样本不......
针对空间索引响应近邻查询效率低的问题,基于二进制Morton码和Patricia树,提出一种一维空间索引结构。通过改良Patricia树结构及其......
为解决硬向量量化方法编码效率低的问题,提出一种用于向量量化加速的近邻搜索策略,其设计思想是空间上近邻的输入向量可能具有相同......
由三维激光扫描技术获取的点云数据仅包含点的三维坐标,缺乏点对应的几何拓扑信息,同时为了在计算机中更高效的管理和处理点云数据......
近几年,随着互联网技术的发展,多媒体数据呈现出爆炸式的增长。面对海量的多媒体数据,如果我们不能对其进行检索,则无法对这些数据......
光学遥感是对地观测影像数据获取常用的方式,在各类地理信息产品中应用较为广泛。当前日益增多的遥感影像获取手段,使遥感影像数据......
