候选集

作品数：86被引量：268H指数：8
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：丁家满贾连印李晓武石靖游进国更多>>
相关机构：电子科技大学华为技术有限公司深圳市腾讯计算机系统有限公司重庆邮电大学更多>>
相关期刊：更多>>
相关基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金广东省自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
-
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：
基于边缘异常候选集的迭代式主动多元时序异常检测算法
《计算机应用》2024年第5期1458-1463,共6页孟凡 杨群力 霍静 王新宽 
江苏省社会信用体系建设专项资金资助项目(JSZC-G2018-393);南京大学计算机软件新技术国家重点实验室资助项目(KFKT2022B27)。
无监督多元时间序列(MTS)异常检测方法因标注成本低而广受关注,但传统方法一般基于两个假设:1)服从独立同分布(IID)假设,即假设时序数据样本之间和属性之间不存在依赖关系;2)高净度启动假设,即假设可拥有完全正常态的时序数据集进行训...
关键词：异常检测 多元时间序列 权重更新 多粒度表示 主动学习 
流量测量在SDN网络安全诊断中的应用研究被引量：1
《自动化与仪器仪表》2024年第1期56-60,共5页蔡蓬勃 孙玉肖 
河北省医学科学课题《新疫情形势下基于第二代SPA技术医疗行业零信任安全架构与应用》(20221275)。
为了解决软件定义网络(Software Defined Network, SDN)网络流量测量的节点选择中,受环境影响因素导致选择节点的效率低下和估计精度不够的问题。研究以蚁群优化的测量节点选择方法和小流推测的异常检测机制为基础,在蚁群优化算法的基...
关键词：蚁群优化算法 网络安全 新候选集定义 医疗数据 
基于预处理-枚举的子图匹配算法
《计算机技术与发展》2023年第12期85-91,共7页巴伦敦 梁平 顾进广 
国家社会科学基金重大项目(11&ZD189)。
子图匹配是从与查询图格式相同的数据图中找到所有嵌入。目前常用的算法主要通过基于查询图在数据图上生成树结构索引来工作,对树中的顶点根到叶的路径进行排序,并按照匹配顺序枚举嵌入。但是这种处理方式由于没有考虑路径中邻接点之间...
关键词：图数据库 子图匹配 预处理-枚举 匹配顺序 候选集 
知识增强策略引导的交互式强化推荐系统
《大数据》2022年第5期88-105,共18页张宇奇 黄晓雯 桑基韬 
中央高校基本科研专项资金资助项目(No.2021RC217)。
推荐系统是解决社会媒体信息过载问题的重要手段。为了解决传统推荐系统无法优化用户长期体验的问题,研究人员提出了交互式推荐系统,并尝试使用深度强化学习优化推荐策略。但是,强化推荐算法面临反馈稀疏、从零学习影响用户体验、物品...
关键词：交互式推荐系统 深度强化学习 知识图谱 策略初始化 候选集筛选 
一种改进的PSO-SVM算法被引量：1
《应用数学进展》2021年第7期2305-2313,共9页郑恩涛 吴思燕 胡志涛 鞠豪 
粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法在整个训练数据集上搜寻支持向量机(Support vector machine, SVM)最优惩罚参数C和高斯核参数σ时会出现搜寻时间过长的问题。为了解决该问题,我们提出了一种基于距离配对排序(Distanc...
关键词：粒子群优化 支持向量预选取 距离配对排序 支持向量候选集 参数寻优 
基于最频繁项提取和候选集剪枝的THIMFUP算法被引量：5
《吉林大学学报（理学版）》2021年第3期635-642,共8页杨勇 张磊 曲福恒 刘俊杰 陈强 
国家自然科学基金(批准号:41671397);吉林省教育科学“十三五”规划项目(批准号:GH19086)。
针对FBCM(基于矩阵压缩FUP(fast update algorithm))算法在项集挖掘过程中存在频繁扫描原频繁项集库,并生成大量候选集的问题,提出一种通过提取数据库中最频繁项的方法,以降低对原频繁项集库的扫描次数;并通过候选集剪枝思想,减少算法...
关键词：关联规则 增量挖掘 候选集剪枝 最频繁项 
SparkSql上自适应数据集的高效频繁集挖掘算法被引量：6
《计算机工程与应用》2020年第21期72-78,共7页王永贵 郭昕彤 
国家自然科学基金(No.61404069);国家自然科学基金青年基金(No.41701479)。
针对基于Spark框架的关联规则算法存在I/O开销大、数据结构和挖掘频繁集方式单一、计算支持度的方式效率低等问题,提出基于SparkSql进行分布式编程的算法。将数据集加载到DataFrame,利用改进后的布隆过滤器高效存储频繁集挖掘过程中产...
关键词：频繁集 大数据 候选集 自适应数据 布隆过滤器 SparkSql 
采样过滤下的时空热点查询
《太原理工大学学报》2020年第4期522-529,共8页李艳云 牛保宁 康家兴 
国家重点研发计划基金资助项目(2017YFB1401001-01);山西省重点研发计划基金资助项目(国际科技合作)(201903D421007)。
目前较高效的时空热点查询算法是基于Spark分布式计算框架和Getis-Ord统计量的两阶段map-reduce算法。为了解决其在第一阶段map-reduce,遍历全部轨迹数据导致耗时严重及数据分布不均匀导致资源空闲的问题,本文提出一种对轨迹数据采样的...
关键词：时空热点 分布式计算 规律采样 阈值过滤 热点候选集 
大规模MIMO系统中全局LAS检测算法被引量：4
《南京邮电大学学报（自然科学版）》2020年第4期37-43,共7页张维 周围 
国家自然科学基金(61771085);重庆市基础与前沿研究计划(CSTC2015icyjA40040)资助项目。
在大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统中,现有的非线性检测算法中似然上升搜索(Likelihood Ascend Search,LAS)算法的复杂度较低,但是算法容易陷入局部极值,导致算法性能较差。文中提出一种全局最优的模拟退...
关键词：大规模多输入多输出 似然上升搜索 模拟退火 全局最优 WSSOR 多邻域候选集 双阈值 
融合选择提取与子类聚类的快速Shapelet发现算法被引量：9
《软件学报》2020年第3期763-777,共15页赵超 王腾江 刘士军 潘丽 嵇存 
国家自然科学基金(61872222);山东省重点研发计划(2018GGX101019);山东大学未来学者计划。
基于Shapelet的时间序列分类算法具有可解释性,且分类准确率高、分类速度快.在这些算法中,Shapelet学习算法不依赖于单一分类器,能够学习出不在原始时间序列中的Shapelet,可以取得较高的分类准确率,同时还可以保证Shapelet发现和分类器...
关键词：时间序列 分类 Shapelet 候选集 选择性提取 
全选清除导出
共9页<123456789>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部