检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:王倩[1] WANG Qian(Xianyang Normal University,Xianyang 712000,China)
机构地区:[1]咸阳师范学院,陕西咸阳712000
出 处:《现代电子技术》2017年第12期19-21,27,共4页Modern Electronics Technique
基 金:国家自然科学基金(11073016)
摘 要:针对在云计算环境下海量音乐资源挖掘的定位检索准确性不高的问题,对云计算环境下海量音乐资源的定位挖掘方法进行改进设计,提出基于自适应级联检索控制的海量音乐资源的高精度定位挖掘方法。首先对海量音乐资源库的数据信息按关键词和音乐类型进行语义特征分割和时间序列状态空间重构,然后进行云计算环境下海量音乐资源的自相关特征提取,以提取的自相关特征为信息素导引进行高精度定位挖掘,采用自适应级联检索控制模型进行挖掘精度控制。最后进行仿真分析,结果表明,该方法能提高音乐资源的定位挖掘精度,提高资源利用率和检索的数据查准率。As the location retrieval accuracy of mining massive music resources in the cloud big data environment is not high,positioning mining method of massive music resources in cloud computing environment is improved,and a high?precision positioning mining method of massive music resources based on adaptive cascade retrieval control is proposed.The semantic feature segmentation and time series state space reconstruction of data information in massive music resource database are conducted according to the key words and music types,and then the self?correlation feature extraction of massive music resources in cloud computing environment is carried out.The extracted self?correlation features are taken as the pheromone guide to make high?precision positioning mining.The adaptive cascade retrieval control model is used to control the mining accuracy.The simulation analysis results show that this method can improve the positioning mining accuracy of music resources,resource utilization and data precision ratio.
分 类 号:TN911.34[电子电信—通信与信息系统] TP391[电子电信—信息与通信工程]
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