增量式算法

作品数：50被引量：172H指数：6
导出分析报告
相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：康蕾王晓兰李德玉陈晓旭张文博更多>>
相关机构：湖南老码信息科技有限责任公司山西大学兰州理工大学重庆大学更多>>
相关期刊：《计算机研究与发展》《合肥工业大学学报（自然科学版）》《软件学报》《控制工程》更多>>
相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划甘肃省有色金属新材料重点实验室开放基金甘肃省自然科学基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于增量式生成Voronoi图的算法探究及实现
《数字技术与应用》2024年第11期170-172,共3页李伏龙 
在计算几何中,Voronoi图是一种重要的结构,在机械工程、图形学、机器人、地理信息系统等领域发挥着重要的作用。该算法基于增量式算法生成Voronoi图,在构建点、线段的Voronoi图的基础上,引入了构建圆弧集的Voronoi图的实现,并且使用KDT...
关键词：CAD/CAM系统 VORONOI图 半边数据结构 增量式算法 图形表示 优先队列 图形学 地理信息系统 
仿人足球机器人视觉系统精确定位的特征提取被引量：1
《机械设计与制造》2023年第6期258-262,共5页许君杰 郭丽峰 刘莉 张继文 
摩擦学国家重点实验室资助项目(SKLT2019C08)。
针对Robocup等比赛中机器人的定位中的视觉特征选取问题,线特征以其抗噪性好,蕴含丰富环境信息的优势获得了人们的青睐。该文针对仿人足球机器人球场比赛定位中的边线特征提取,将整体方案分解为颜色空间映射、可能片段查找、增量式算法...
关键词：仿人机器人 计算机视觉 线特征 有限状态机 增量式算法 
基于对象更新的邻域多粒度粗糙集模型增量式算法被引量：1
《智能系统学报》2023年第3期562-576,共15页陈宝国 邓明 
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2018A0469).
邻域多粒度粗糙集模型是粗糙集理论的重要研究分支。然而在大数据环境下,数据时刻处于动态更新之中,针对数值型信息系统对象动态变化的情形,本文提出一种邻域多粒度粗糙集模型的增量式更新算法。文中首先利用矩阵的方法表示了邻域多粒...
关键词：数据更新 粗糙集 多粒度 邻域 对象变化 增量式学习 近似关系矩阵 增量式算法 
基于生化仪温度控制的电流检测系统设计
《传感器技术与应用》2021年第4期247-255,共9页王波 毕敬迪 朱立国 李爱玲 
基于生化分析仪的温度控制,本文设计了一款高精度的电流检测系统。该设计主要包括电流检测系统的硬件电路、软件程序及温度控制算法。硬件内容包括温度及电流检测电路、制冷模块、CAN通信模块、显示模块。使用KEIL MDK软件开发电流检测...
关键词：ACS712 电流检测系统 生化分析仪 PID增量式算法 
医疗诊断与预测中的增量式Apriori方法研究被引量：3
《计算机时代》2021年第8期53-56,共4页郑会 何静 李鹏 
江苏省科技支撑计划项目(BE2019740);江苏省高等学校自然科学研究项目(18KJA520008,20KJB520001);江苏省高校研究生科研创新计划项目(SJKY19_0761,SJKY19_0759,KYCX20_0759)。
医疗诊断与预测因数据量太大而需要流式存储,使得频繁项集挖掘出现耗时大,效率低下等问题。以解决这些问题为目的,研究了一种改进的基于大规模数据流的频繁项集挖掘方法,即增量式频繁项集挖掘方法。文章的重要结果是,该方法可结合历史...
关键词：医疗诊断与预测 关联规则 增量式算法 数据流 
基于跳步的增量式影响力最大化算法被引量：1
《计算机工程与设计》2021年第1期89-95,共7页黄颖 梁春泉 杨泽宽 曹晓旭 武文君 
国家自然科学基金项目(61402375);陕西省重点研发计划基金项目(2019ZDLNY07-02-01);西北农林科技大学中央高校基本科研业务费专项基金项目(2452019065)。
对动态在线社交网络中的影响力最大化问题进行研究,提出一种基于跳步的增量式算法,快速跟踪动态网络最具有影响力的用户集。为应对网络结构变化,基于跳步,一方面评估变化用户影响力上限值,快速识别和保留无需变动的影响力用户;另一方面...
关键词：影响力最大化 社交网络 基于跳步的增量式算法 动态网络 用户集合 
面向大数据流的增量式Kriging学习算法研究被引量：1
《统计与信息论坛》2020年第10期21-26,共6页周晓剑 王乐研 
国家自然科学基金项目“面向复杂计算机试验的在线双重稳健参数设计研究”(71872088);国家自然科学基金项目“面向学术文献策略阅读的语义支撑技术研究”(71904078);江苏省研究生科研创新计划“面向流式数据的在线Kriging学习算法及其应用研究”(KYCX20_0842)。
面对大数据流,当不断有新的数据加入时,如果使用传统的Kriging进行建模,需要针对全体数据进行重新建模,严重降低了数据处理效率。解决这一困境的一个有效思路是:针对新加入的样本并不重新建模,而是在原有模型的基础上进行迭代处理,即在...
关键词：大数据流 KRIGING模型 增量式算法 
基于差别矩阵和重要度的增量式属性约简算法被引量：3
《长春大学学报》2020年第6期15-23,共9页高晓红 李兴奇 
国家自然科学基金资助项目(11261001);云南省应用基础研究计划青年项目(2017FD152)。
已有的基于差别矩阵的属性约简算法时空复杂度高,并且大多数主要是针对决策表(或信息系统)不变的情况,关于属性约简的增量式更新算法研究还不多。因此,提出了一种基于差别矩阵和属性重要度的增量式属性约简算法,主要解决条件属性增加情...
关键词：粗糙集 差别矩阵 属性重要度 属性约简 增量式算法 
基于三支决策的KNN增量算法被引量：2
《控制工程》2020年第4期656-661,共6页裴晓鹏 尚奥 刘美红 刘帆 陈泽华 
国家自然科学基金资助项目(61402319,61403273);山西省自然科学基金项目(2014021022-4)。
k-近邻(k-Nearest Neighbour,KNN)算法是一种有效的多分类算法,他具有简单、稳定的特点,在数据挖掘领域得到了广泛的应用。但是有2个主要缺点,一是算法的准确度与k值有很大关系,不同的k值会导致准确率有很大的不同;二是他属于非增量式算...
关键词：K-近邻算法 三支决策 边界域 增量式算法 
基于滑动窗口的CP-nets增量式学习研究被引量：1
《智能计算机与应用》2020年第2期48-56,共9页何新新 朱阳 
山东省重点研发计划(2015GSF115009);国家自然科学基金(61403328,61572419)。
偏好信息挖掘是人工智能领域数据挖掘中一个重要的研究内容,近年来得到了广泛的研究.随着当前社会发展和数字数据的急剧增长,实时应用中的偏好数据是以数据流的形式快速生成。然而,挖掘偏好的动态特性越来越需要适应流式数据变化的解决...
关键词：数据挖掘 数据流 增量式算法 CP-NETS 
全选清除导出
共5页<12345>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部