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Nearest neighbor search algorithm based on multiple background grids for fluid simulation 被引量:1
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作者 郑德群 武频 +1 位作者 尚伟烈 曹啸鹏 《Journal of Shanghai University(English Edition)》 CAS 2011年第5期405-408,共4页
The core of smoothed particle hydrodynamics (SPH) is the nearest neighbor search subroutine. In this paper, a nearest neighbor search algorithm which is based on multiple background grids and support variable smooth... The core of smoothed particle hydrodynamics (SPH) is the nearest neighbor search subroutine. In this paper, a nearest neighbor search algorithm which is based on multiple background grids and support variable smooth length is introduced. Through tested on lid driven cavity flow, it is clear that this method can provide high accuracy. Analysis and experiments have been made on its parallelism, and the results show that this method has better parallelism and with adding processors its accuracy become higher, thus it achieves that efficiency grows in pace with accuracy. 展开更多
关键词 multiple background grids smoothed particle hydrodynamics (SPH) nearest neighbor search algorithm parallel computing
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Nearest neighbor search algorithm for GBD tree spatial data structure
2
作者 Yutaka Ohsawa Takanobu Kurihara Ayaka Ohki 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 2007年第3期253-259,共7页
This paper describes the nearest neighbor (NN) search algorithm on the GBD(generalized BD) tree. The GBD tree is a spatial data structure suitable for two-or three-dimensional data and has good performance characteris... This paper describes the nearest neighbor (NN) search algorithm on the GBD(generalized BD) tree. The GBD tree is a spatial data structure suitable for two-or three-dimensional data and has good performance characteristics with respect to the dynamic data environment. On GIS and CAD systems, the R-tree and its successors have been used. In addition, the NN search algorithm is also proposed in an attempt to obtain good performance from the R-tree. On the other hand, the GBD tree is superior to the R-tree with respect to exact match retrieval, because the GBD tree has auxiliary data that uniquely determines the position of the object in the structure. The proposed NN search algorithm depends on the property of the GBD tree described above. The NN search algorithm on the GBD tree was studied and the performance thereof was evaluated through experiments. 展开更多
关键词 邻居搜索算法 GBD树 空间数据结构 动态数据环境 地理信息系统 计算机辅助设计
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支持K-近邻搜索的区块链泛用型数据隐私保护方法
3
作者 王胜 潘正高 董全德 《辽宁大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第2期147-157,共11页
随着区块链泛用型数据应用场景的不断扩大,其涉及的数据隐私越来越多,数据隐私泄露可能导致个人信用受损,带来财产损失甚至身份盗用等.合理高效地进行用户身份信息及数据隐私保护是确保区块链泛用型数据安全的关键问题.为此,本文提出了... 随着区块链泛用型数据应用场景的不断扩大,其涉及的数据隐私越来越多,数据隐私泄露可能导致个人信用受损,带来财产损失甚至身份盗用等.合理高效地进行用户身份信息及数据隐私保护是确保区块链泛用型数据安全的关键问题.为此,本文提出了支持K-近邻搜索的区块链泛用型数据隐私保护方法,采集区块链泛用型数据,利用k-prototypes算法,聚类区块链泛用型数据,并控制分类属性和数值属性.在此基础上,本文支持K-近邻搜索,建立区块链泛用型数据系统模型,确定区块链泛用型数据敏感区域,实现区块链泛用型数据隐私保护.实验结果表明,本文所提方法具有较好的区块链泛用型数据隐私保护效果,能够有效提高区块链泛用型数据隐私保护安全性,缩短区块链泛用型数据隐私保护时间. 展开更多
关键词 K-近邻搜索 区块链 泛用型数据 k-prototypes算法 数据隐私保护
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基于字典分级和属性加权的密文排序检索方案
4
作者 王娟 努尔买买提·黑力力 《新疆大学学报(自然科学版中英文)》 CAS 2024年第2期246-256,共11页
可搜索加密支持用户在不解密原始数据的前提下对加密数据执行检索操作.现有的多关键词排序可搜索加密方案,其索引和陷门构建的时间成本通常依赖于由全局关键词字典张成的向量空间.为了减少用户端的计算开销和通信成本,进一步提升数据使... 可搜索加密支持用户在不解密原始数据的前提下对加密数据执行检索操作.现有的多关键词排序可搜索加密方案,其索引和陷门构建的时间成本通常依赖于由全局关键词字典张成的向量空间.为了减少用户端的计算开销和通信成本,进一步提升数据使用者对检索结果的满意度,提出了一种支持细粒度访问控制的多关键词密文排序检索方案.该方案首先设计基于互信息的字典剥离机制差异化全局字典中的关键词,得到两个信息量不同的附属子字典,进一步在低维子字典空间上生成索引和陷门;其次,引入文档访问策略中属性的权重,将其作为排序标准之一,使数据使用者获得更为相关的结果;最后,检索时利用筛选向量对数据进行初次过滤并借助属性匹配完成二次剔除,从而避免检索过程中不必要的计算. 展开更多
关键词 可搜索加密 多关键词排序检索 安全K-近邻算法 字典分级 属性加权
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一种改进的局部均值伪近邻算法
5
作者 李毅 张德生 张晓 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期88-94,共7页
针对基于局部均值的伪近邻分类算法(LMPNN)易受近邻参数k和噪声点影响的问题,提出了一种改进的局部均值伪近邻分类算法(IPLMPNN)。利用双层搜索规则确定待测样本的最近邻,提高近邻集的选择质量;为了克服主观赋权法的不利影响,并且加强... 针对基于局部均值的伪近邻分类算法(LMPNN)易受近邻参数k和噪声点影响的问题,提出了一种改进的局部均值伪近邻分类算法(IPLMPNN)。利用双层搜索规则确定待测样本的最近邻,提高近邻集的选择质量;为了克服主观赋权法的不利影响,并且加强每个局部均值向量对分类的作用,引入注意力机制计算距离加权系数;使用改进的调和平均距离计算待测样本与局部均值向量之间的加权多调和平均距离,由此查找伪近邻点对待测样本进行分类。利用UCI和KEEL中的多个数据集对IPLMPNN算法进行仿真实验,并与8种相关算法进行比较。实验结果表明,IPLMPNN算法取得了令人满意的分类结果。 展开更多
关键词 局部均值的伪近邻分类算法(LMPNN) 双层搜索 注意力机制 多调和平均距离
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具有混合策略的樽海鞘群特征选择算法
6
作者 余紫康 董红斌 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期757-765,共9页
近年来,随着计算机和数据库技术的快速发展,大规模数据集迅速增长,利用特征选择技术来筛选信息量大的特征已经变得非常重要。本文提出了一种具有混合策略的樽海鞘群特征选择算法(salp swarm feature selection algorithm with hybrid st... 近年来,随着计算机和数据库技术的快速发展,大规模数据集迅速增长,利用特征选择技术来筛选信息量大的特征已经变得非常重要。本文提出了一种具有混合策略的樽海鞘群特征选择算法(salp swarm feature selection algorithm with hybrid strategy,HS-SSA)。首先,本文生成一张基于互信息的排序表,并由排序表提出了新的初始化策略。其次,提出一个新颖的并且有条件调用的动态搜索算法。最后在位置更新上结合瞬态搜索算法(transient search algorithm,TSO),改进勘探和开发步骤的效率,增加解空间的灵活性和多样性,从而使算法能够快速定位到全局最优位置。为了验证算法的性能,实验选取14个UCI的数据集,并且与樽海鞘群算法(SSA)以及近几年樽海鞘群的改进算法等多种优化算法进行比较,结果表明HS-SSA在特征选择上具有更强的竞争力。 展开更多
关键词 特征选择 樽海鞘群算法 瞬态搜索算法 启发式算法 互信息 动态搜索算法 秩和检验 K近邻
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基于投票加权GS-KNN的离心风机故障诊断
7
作者 曾学文 陈高超 +2 位作者 付名江 邵峰 伍仁杰 《节能》 2024年第1期47-50,共4页
风机作为火力发电的重要辅机,对其进行及时高效的故障诊断,可有效减少停机损失,提高火力发电效率。k近邻(KNN)对非平稳数据样本有良好的分类能力。为了改进传统KNN算法存在的缺陷,构建投票加权网格搜索-k近邻算法(投票加权GS-KNN)故障... 风机作为火力发电的重要辅机,对其进行及时高效的故障诊断,可有效减少停机损失,提高火力发电效率。k近邻(KNN)对非平稳数据样本有良好的分类能力。为了改进传统KNN算法存在的缺陷,构建投票加权网格搜索-k近邻算法(投票加权GS-KNN)故障诊断模型,利用网格搜索完成k值的选取,基于前k个近邻构建与距离值呈负相关的权值投票公式,依据投票得分情况进行故障诊断。使用投票加权GS-KNN模型对离心风机常见的9种运行状态进行故障诊断,拟合k值与准确率的关系,诊断准确率可达到100%。 展开更多
关键词 故障诊断 火力发电 网格搜索 K近邻算法 投票加权
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AN EFFICIENT FAST ENCODING ALGORITHM FOR VECTOR QUANTIZATION 被引量:1
8
作者 徐润生 陆哲明 +1 位作者 许晓鸣 张卫东 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2000年第2期23-27,32,共6页
A fast encoding algorithm was presented which made full use of two characteristics of a vector, its sum and variance. In this paper, a vector was separated into two subvectors, one is the first half of the coordinates... A fast encoding algorithm was presented which made full use of two characteristics of a vector, its sum and variance. In this paper, a vector was separated into two subvectors, one is the first half of the coordinates and the other contains the remaining coordinates. Three inequalities based on the characteristics of the sums and variances of a vector and its two subvectors were introduced to reject those codewords which are impossible to be the nearest codeword. The simulation results show that the proposed algorithm is faster than the improved equal average eaual variance nearest neighbor search (EENNS) algorithm. 展开更多
关键词 VECTOR QUANTIZATION nearest neighbor search equal AVERAGE nearest neighbor search algorithm equal AVERAGE equal variance nearest neighbor search algorithm Document code:A
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Efficient κ-Nearest-Neighbor Search Algorithms for Historical Moving Object Trajectories 被引量:4
9
作者 高云君 李春 +3 位作者 陈根才 陈岭 姜贤塔 陈纯 《Journal of Computer Science & Technology》 SCIE EI CSCD 2007年第2期232-244,共13页
Nearest Neighbor (κNN) search is one of the most important operations in spatial and spatio-temporal databases. Although it has received considerable attention in the database literature, there is little prior work... Nearest Neighbor (κNN) search is one of the most important operations in spatial and spatio-temporal databases. Although it has received considerable attention in the database literature, there is little prior work on κNN retrieval for moving object trajectories. Motivated by this observation, this paper studies the problem of efficiently processing κNN (κ≥ 1) search on R-tree-like structures storing historical information about moving object trajectories. Two algorithms are developed based on best-first traversal paradigm, called BFPκNN and BFTκNN, which handle the κNN retrieval with respect to the static query point and the moving query trajectory, respectively. Both algorithms minimize the number of node access, that is, they perform a single access only to those qualifying nodes that may contain the final result. Aiming at saving main-memory consumption and reducing CPU cost further, several effective pruning heuristics are also presented. Extensive experiments with synthetic and real datasets confirm that the proposed algorithms in this paper outperform their competitors significantly in both efficiency and scalability. 展开更多
关键词 query processing κ-nearest-neighbor search moving object trajectories algorithmS spatio-temporal databases
原文传递
面向移动对象连续k近邻查询的双层索引结构 被引量:1
10
作者 韩士元 何清 +2 位作者 于自强 童向荣 郑渤龙 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期2789-2803,共15页
移动对象连续k近邻(CKNN)查询是指给定一个连续移动的对象集合,对于任意一个k近邻查询q,实时计算查询q的k近邻并在查询有效时间内对查询结果进行实时更新.现实生活中,交通出行、社交网络、电子商务等领域许多基于位置的应用服务都涉及... 移动对象连续k近邻(CKNN)查询是指给定一个连续移动的对象集合,对于任意一个k近邻查询q,实时计算查询q的k近邻并在查询有效时间内对查询结果进行实时更新.现实生活中,交通出行、社交网络、电子商务等领域许多基于位置的应用服务都涉及移动对象连续k近邻查询这一基础问题.已有研究工作解决连续k近邻查询问题时,大多需要通过多次迭代确定一个包含k近邻的查询范围,而每次迭代需要根据移动对象的位置计算当前查询范围内移动对象的数量,整个迭代过程的计算代价占查询代价的很大部分.为此,提出了一种基于网络索引和混合高斯函数移动对象分布密度的双重索引结构(grid GMM index,GGI),并设计了移动对象连续k近邻增量查询算法(incremental search for continuous k nearest neighbors,IS-CKNN).GGI索引结构的底层采用网格索引对海量移动对象进行维护,上层构建混合高斯模型模拟移动对象在二维空间中的分布.对于给定的k近邻查询q,IS-CKNN算法能够基于混合高斯模型直接确定一个包含q的k近邻的查询区域,减少了已有算法求解该区域的多次迭代过程;当移动对象和查询q位置发生变化时,进一步提出一种高效的增量查询策略,能够最大限度地利用已有查询结果减少当前查询的计算量.最后,在滴滴成都网约车数据集以及两个模拟数据集上进行大量实验,充分验证了算法的性能. 展开更多
关键词 移动对象 连续k近邻查询(CKNN) 增量查询算法
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基于改进禁忌搜索启发式算法的无人终端配送路径优化方法研究 被引量:1
11
作者 李晨欢 王梦梅 +2 位作者 赵麒博 郑宁宁 袁世艳 《计算机时代》 2023年第7期38-41,共4页
为降低物流终端运输的“最后一公里”中的车辆配送成本,针对快递终端配送中的车辆路径优化问题,建立了带有约束的时空-状态网络模型。动态地呈现了考虑道路的时变性、车辆运行时装载量、时间、空间特征下的车辆配送服务的变化;提出了一... 为降低物流终端运输的“最后一公里”中的车辆配送成本,针对快递终端配送中的车辆路径优化问题,建立了带有约束的时空-状态网络模型。动态地呈现了考虑道路的时变性、车辆运行时装载量、时间、空间特征下的车辆配送服务的变化;提出了一种基于最近邻算法的改进禁忌搜索启发式算法,通过加入道路节点因子观察道路的动态影响,给出具有实用价值的快递终端配送路径优化方案。 展开更多
关键词 路径优化 禁忌搜索算法 最近邻算法 时空-状态网络
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一种基于SURF的图像特征点快速匹配算法 被引量:21
12
作者 陈小丹 杜宇人 高秀斌 《扬州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期64-67,共4页
针对传统图像匹配算法计算量大、耗时长等缺陷,提出一种基于SURF(speeded up robust features)的图像特征点快速匹配算法.首先对图像采用SURF算法提取特征点;然后通过Haar小波变换确定特征点的主方向和特征点描述子,使用优化的最近邻搜... 针对传统图像匹配算法计算量大、耗时长等缺陷,提出一种基于SURF(speeded up robust features)的图像特征点快速匹配算法.首先对图像采用SURF算法提取特征点;然后通过Haar小波变换确定特征点的主方向和特征点描述子,使用优化的最近邻搜索算法(best bin first,BBF)进行特征点匹配;最后根据实际需要选取相似度最高的前n对匹配点进行对比实验.实验结果表明:该算法鲁棒性强,速度快,匹配准确性高,具有较大的应用价值. 展开更多
关键词 图像匹配 特征点 SURF(speeded up robust features) 最近邻搜索算法
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一种改进的矢量量化码字搜索算法 被引量:3
13
作者 徐润生 张卫东 +1 位作者 许晓鸣 陆哲明 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期604-609,共6页
该文利用图像矢量的平均值和方差,结合了最近邻域搜索算法,构造了一种新的快速矢量量化编码算法。将一个输入矢量分为两个子矢量,分别计算原始矢量、两个子矢量的和以及方差值,利用在这些数值基础上建立的一组三角不等式来排除不可能的... 该文利用图像矢量的平均值和方差,结合了最近邻域搜索算法,构造了一种新的快速矢量量化编码算法。将一个输入矢量分为两个子矢量,分别计算原始矢量、两个子矢量的和以及方差值,利用在这些数值基础上建立的一组三角不等式来排除不可能的码字。仿真结果表明新算法在所需时间和计算复杂度方面优于改进的EENNS算法,为矢量量化算法的研究提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 矢量量化码字 搜索算法 最近邻域的搜索 EENNS算法 图像编码
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空间剖分树形查找结构的效率分析 被引量:2
14
作者 董晓芬 张伟 庞明勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第15期73-78,共6页
空间剖分是构造快速空间查找数据结构的有效方法,四叉树、八叉树、Kd-树是典型的基于空间剖分思想的树形空间查找结构。选择合适的参数来构造实际点集数据的树形查找结构,对提高相关算法的效率具有重要意义。在分析三种树形查找结构基... 空间剖分是构造快速空间查找数据结构的有效方法,四叉树、八叉树、Kd-树是典型的基于空间剖分思想的树形空间查找结构。选择合适的参数来构造实际点集数据的树形查找结构,对提高相关算法的效率具有重要意义。在分析三种树形查找结构基本原理的基础上,通过构造具有不同空间分布特征的实验数据,设置不同的树形空间剖分结构参数,来分析三种结构支持下搜索算法的时间消耗,确定使查找效率达到最优的树形结构构造参数。相关研究结论对于优化空间剖分树形查找结构的效率、提高相关算法的性能等,有一定的参考价值。 展开更多
关键词 空间剖分 树形数据结构 最近邻点搜索 算法优化
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一种基于MapReduce的短时交通流预测方法 被引量:11
15
作者 梁轲 谭建军 李英远 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期174-179,共6页
非参数回归方法是短时交通流预测常用的方法,但现有非参数回归方法存在预测速度与精度之间的矛盾。为此,提出一种适用于海量历史数据、基于Map Reduce与遗传算法的非参数回归短时交通流预测方法。通过引入Map Reduce并行计算框架,加快K... 非参数回归方法是短时交通流预测常用的方法,但现有非参数回归方法存在预测速度与精度之间的矛盾。为此,提出一种适用于海量历史数据、基于Map Reduce与遗传算法的非参数回归短时交通流预测方法。通过引入Map Reduce并行计算框架,加快K最近邻算法的搜索速度。在数据预处理阶段利用遗传算法优化关键参数的设置,并采用Map Reduce加速参数优化过程,以解决遗传算法迭代运算时间长的问题。实验结果表明,该方法在保证交通流预测精度的前提下,明显提高了预测速度,并且具有较好的可伸缩性。 展开更多
关键词 交通流预测 非参数回归 K最近邻搜索 遗传算法 Map Reduce编程模型 并行计算
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散乱点云的孔洞识别和边界提取算法研究 被引量:9
16
作者 王春香 孟宏 张勇 《机械设计与制造》 北大核心 2019年第3期74-76,81,共4页
针对逆向工程中已有孔洞识别算法执行效率低、孔洞边界点提取不完整等问题,提出一种新的基于KD树和K邻域搜索的点云孔洞识别及边界提取算法。该算法首先利用KD树建立散乱点云的拓扑关系。其次,计算点云密度、定义距离阈值作为判别参数,... 针对逆向工程中已有孔洞识别算法执行效率低、孔洞边界点提取不完整等问题,提出一种新的基于KD树和K邻域搜索的点云孔洞识别及边界提取算法。该算法首先利用KD树建立散乱点云的拓扑关系。其次,计算点云密度、定义距离阈值作为判别参数,利用K邻域搜索计算每个点与其K个邻域点的距离,距离大于阈值的点即为边界点。再次,采用单坐标搜索法去除外边界,保留孔洞边界。最后,利用边界追踪算法获取完整的孔洞边界点。以涡轮叶片和挖掘机斗齿为研究对象,对点云上的自然孔洞利用该算法进行识别。结果表明,该算法能够快速地识别出散乱点云中孔洞,并能完整地提取出孔洞边界点,实用性强。 展开更多
关键词 散乱点云 KD树 K邻域搜索 单坐标搜索法 边界追踪 孔洞边界
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基于P2P的自适应分布式k最近邻搜索算法 被引量:1
17
作者 余小高 余小鹏 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第19期49-52,55,共5页
k最近邻搜索算法无法满足数据挖掘的分布性、实时性和可扩展性要求,针对该问题提出基于P2P的自适应分布式k最近邻搜索算法[0](P2PAKNNs)。阐述GHT*结构,定义高维数据相似度函数HDSF(X,Y),论述GHT*中的插入算法、范围查找算法和搜索算法... k最近邻搜索算法无法满足数据挖掘的分布性、实时性和可扩展性要求,针对该问题提出基于P2P的自适应分布式k最近邻搜索算法[0](P2PAKNNs)。阐述GHT*结构,定义高维数据相似度函数HDSF(X,Y),论述GHT*中的插入算法、范围查找算法和搜索算法。给出P2PAKNNs的实现过程,通过实验证明其正确性。 展开更多
关键词 k最近邻搜索算法 度量空间 相似性查询
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熵选择多重二进制编码 被引量:1
18
作者 赵宏伟 王振 +1 位作者 杨文迪 刘萍萍 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期218-226,共9页
为了解决查询高维浮点型数据的近邻点需要计算代价昂贵的欧式距离,内存占用率较高的问题,将高维浮点型数据通过哈希映射函数映射为低维二进制编码,并保证同一样本点在两种空间内的归一化距离满足相似性。从而在实现近邻检索任务时,可使... 为了解决查询高维浮点型数据的近邻点需要计算代价昂贵的欧式距离,内存占用率较高的问题,将高维浮点型数据通过哈希映射函数映射为低维二进制编码,并保证同一样本点在两种空间内的归一化距离满足相似性。从而在实现近邻检索任务时,可使用代价较低的汉明距离替换欧式距离,达到降低检索复杂度的目的。为保证由哈希函数生成的二进制编码具有较优的近邻检索性能,本文首先基于查找机制得到数据集适应空间分布特性的二进制标签,然后利用SVM算法得到二进制标签的分类平面,并选择其中具有最大熵值的平面函数作为最终的哈希映射函数。为了进一步提高近邻检索性能,在训练阶段,初始化多种不同的编码中心点用以生成多重二进制标签,并得到与此相应的多重哈希函数和多重二进制编码。在检索过程中,建立了基于多重二进制编码的近邻检索体系,返回具有较小平均汉明距离的样本点作为最终检索结果。实验结果表明:与其他现存优秀算法相比,本文算法可以快速、有效地将浮点型数据转化为二进制编码,而且基于这些二进制编码的近邻检索性能较优。 展开更多
关键词 计算机应用 近邻检索 二进制特征 哈希编码
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一种求解旅行商问题的高效混合遗传算法 被引量:22
19
作者 姜昌华 胡幼华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第22期67-70,共4页
旅行商问题(TravellingSalesmanProblemTSP)是一个典型的组合优化难题,论文提出一种求解旅行商问题的高效混合遗传算法。该算法结合遗传算法和2-opt邻域搜索优化技术,并针对旅行商问题的特点,提出K近邻点集以缩减搜索空间从而加快求解... 旅行商问题(TravellingSalesmanProblemTSP)是一个典型的组合优化难题,论文提出一种求解旅行商问题的高效混合遗传算法。该算法结合遗传算法和2-opt邻域搜索优化技术,并针对旅行商问题的特点,提出K近邻点集以缩减搜索空间从而加快求解速度。基于典型实例的仿真结果表明,此算法的求解效率比较高。 展开更多
关键词 TSP 混合遗传算法 2-opt邻域搜索优化 K近邻点集
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舱外航天服手臂的逆运动学解法 被引量:1
20
作者 孙奎 谢宗武 +1 位作者 王建宇 刘宏 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期60-63,68,共5页
针对航天服手臂的特殊软关节结构和多自由度的特点,提出了基于最近邻的快速逆运动学解法,该方法保证在任何测量位置都能得到航天服关节角度的近似解.采用空间分块二步搜索策略,解决了基于最近邻方法求解舱外航天服手臂逆运动学中内存占... 针对航天服手臂的特殊软关节结构和多自由度的特点,提出了基于最近邻的快速逆运动学解法,该方法保证在任何测量位置都能得到航天服关节角度的近似解.采用空间分块二步搜索策略,解决了基于最近邻方法求解舱外航天服手臂逆运动学中内存占用量大和效率低的缺点.仿真结果表明,最近邻的快速逆运动学解法在计算精度和实时性上均能满足测试系统的要求. 展开更多
关键词 航天服 逆运动学 最邻近算法 空间二步分块搜索
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