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基于压缩感知的多核稀疏最小二乘支持向量机 预览
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作者 吴青 臧博研 +1 位作者 祁宗仙 张昱 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期1930-1936,共7页
为了提高稀疏最小二乘支持向量机对高维、异构数据的泛化性能,提出新型的基于压缩感知的稀疏多核最小二乘支持向量机算法。首先根据压缩感知理论,用正交匹配追踪算法对最小二乘支持向量机的支持向量进行稀疏化,再利用线性多核扩展法求... 为了提高稀疏最小二乘支持向量机对高维、异构数据的泛化性能,提出新型的基于压缩感知的稀疏多核最小二乘支持向量机算法。首先根据压缩感知理论,用正交匹配追踪算法对最小二乘支持向量机的支持向量进行稀疏化,再利用线性多核扩展法求出新的核函数矩阵。将新的核矩阵应用到最小二乘支持向量机,得到稀疏多核最小二乘支持向量机的解,用稀疏的支持向量实现函数回归。理论分析与数据实验对比结果表明该模型对于高维、异构数据能够更快更准确地进行训练,大大提高了模型的泛化能力和运算速度。 展开更多
关键词 最小二乘 支持向量机 压缩感知 稀疏化 多核扩展
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基于KRLS的pH中和过程建模 预览 被引量:1
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作者 朱瑞鹤 李军 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第1期48-51,共4页
针对典型的pH酸碱中和过程,提出基于核递推最小二乘(KRLS)的核学习动态模型。KRLS方法采用基于近似线性依赖技术的稀疏化算法,降低了计算复杂度及存储量,能适用于较大规模数据集的训练以及动态时变过程的建模。将所提方法应用到具有缓... 针对典型的pH酸碱中和过程,提出基于核递推最小二乘(KRLS)的核学习动态模型。KRLS方法采用基于近似线性依赖技术的稀疏化算法,降低了计算复杂度及存储量,能适用于较大规模数据集的训练以及动态时变过程的建模。将所提方法应用到具有缓冲流的双输出中和过程实例中,为验证其有效性,在同等条件下,还与核偏最小二乘(KPLS)、核主成分分析-支持向量机(KPCA-SVM)、核极限学习机(KELM)、极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)等方法进行比较。实验结果表明:作为一种在线自适应方法,KRLS方法具有很高的动态建模精度,为研究pH中和过程的控制奠定了基础。 展开更多
关键词 PH中和过程 核递推最小二乘 非线性系统 动态建模 稀疏化
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基于压缩感知最小二乘支持向量机的NOx软测量模型 预览 被引量:3
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作者 丁续达 刘潇 金秀章 《热力发电》 北大核心 2018年第3期76-81,共6页
提出了一种基于压缩感知(CS)和最小二乘支持向量机(LSSVM)构成的压缩感知最小二乘支持向量机(CS-LSSVM)软测量模型,用于预测烟气中的NOx质量浓度。利用压缩感知理论中的最小二乘匹配追踪算法(LS-OMP)对LSSVM在建模过程中的映射... 提出了一种基于压缩感知(CS)和最小二乘支持向量机(LSSVM)构成的压缩感知最小二乘支持向量机(CS-LSSVM)软测量模型,用于预测烟气中的NOx质量浓度。利用压缩感知理论中的最小二乘匹配追踪算法(LS-OMP)对LSSVM在建模过程中的映射矩阵进行压缩,采用压缩后的稀疏映射矩阵直接建立CS-LSSVM软测量模型。与传统LSSVM模型相比,本模型通过稀疏映射矩阵,降低了运算成本的同时提高了模型的计算速度;与传统稀疏化LSSVM(Sparse-LSSVM)模型相比,LSSVM模型仍需要在建模后不断稀疏新输入的支持向量,本文CS-LSSVM模型仅通过在建模过程中一次性压缩,降低了运算成本的同时提高了软测量精度,将该模型用于电厂燃煤锅炉NOx排放的软测量中,现场数据仿真结果表明,用本文提出的方法以50%的支持向量就能达到很好的表现能力,为现场NOx的在线软测量提供了数据支持。 展开更多
关键词 预测控制 压缩感知 软测量 最小二乘支持向量机 NOX排放 稀疏化
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L波段探空秒级资料稀疏化方案及检验方法 预览
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作者 李庆雷 远芳 +4 位作者 杨贵 廖捷 胡开喜 姚爽 周自江 《气象科技进展》 2018年第1期127-132,共6页
高垂直分辨率探空资料的稀疏化是资料同化应用过程中非常重要的技术环节。通过甄别L波段秒级探空不同气象要素的时空变化拐点,提出一套自适应的稀疏化方案。该方案可以显著增加温度、湿度、风特性层数目,使得单次探空廓线的层数较现行... 高垂直分辨率探空资料的稀疏化是资料同化应用过程中非常重要的技术环节。通过甄别L波段秒级探空不同气象要素的时空变化拐点,提出一套自适应的稀疏化方案。该方案可以显著增加温度、湿度、风特性层数目,使得单次探空廓线的层数较现行台站业务软件提供的多近200%,既能精准地描述气象要素垂直变化特征,又能有效地被再分析同化系统应用。应用基于模式背景场(ERA-Interim再分析资料)的观测资料偏差评估技术,通过对比分析不同来源的探空要素数据量、偏差(Bias)和均方根误差(RMSE)等指标,对稀疏化方案的效果进行了量化检验。结果表明:该稀疏化方案不仅实现了再分析同化应用过程中的探空廓线层数的显著增加,而且其Bias和RMSE的大小及垂直分布较已有整合廓线数据更合理。该稀疏化方案为更有效地将我国高垂直分辨率L波段探空资料应用于大气再分析提供了必要保证。 展开更多
关键词 秒级探空 稀疏化 量化检验 再分析 同化
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稳健最小二乘单类支持向量机及其稀疏化方法 预览
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作者 王瑞平 方云录 何洪辉 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第6期1745-1749,共5页
针对最小二乘单类支持向量机存在易受噪声样本干扰和稀疏损失问题,提出一种稳健最小二乘单类支持向量机及其稀疏化方法。采用普通最小二乘支持单类向量机确定样本初始权值,通过迭代计算实现权值的优化和稳健分类,在稀疏化过程中,以训练... 针对最小二乘单类支持向量机存在易受噪声样本干扰和稀疏损失问题,提出一种稳健最小二乘单类支持向量机及其稀疏化方法。采用普通最小二乘支持单类向量机确定样本初始权值,通过迭代计算实现权值的优化和稳健分类,在稀疏化过程中,以训练精度最大化和支持向量数最小化为优化目标,建立多目标稀疏化优化模型,采用遗传算法进行求解。实验结果表明,该方法具有更高的分类精度和更优的稀疏性。 展开更多
关键词 单类支持向量机 稳健最小二乘 遗传算法 稀疏化 最优化
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电火花加工数控代码疏化方法 预览
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作者 梁为 康小明 +1 位作者 徐海华 赵万生 《电加工与模具》 2017年第1期26-29,共4页
虽然电火花加工能很好地解决高硬度材料难切削的问题,但其加工效率偏低。通过研究数控代码的密集程度对电火花加工效率的影响,并从抬刀运动的角度分析密集数控节点会使加工时间大大延长的原因,从而提出了在电极进给轨迹上以最大不干涉... 虽然电火花加工能很好地解决高硬度材料难切削的问题,但其加工效率偏低。通过研究数控代码的密集程度对电火花加工效率的影响,并从抬刀运动的角度分析密集数控节点会使加工时间大大延长的原因,从而提出了在电极进给轨迹上以最大不干涉间距选取数控节点的方式来生成数控代码的方法。一方面可大大减少数控代码量,另一方面也可避免抬刀过程频繁加减速的现象,最终有效地提升电火花加工的效率。 展开更多
关键词 电火花加工 数控代码 疏化
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一种运用图熵的医学图像聚类方法 被引量:1
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作者 战宇 潘海为 +3 位作者 韩启龙 谢晓芹 张志强 吴枰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第7期1594-1599,共6页
近些年,各种医学影像技术被广泛应用于临床诊断中.由于医院每天都会产生大量的医学图像,如何利用好这些医学图像,对其进行有效聚类,以此来辅助医生对疾病进行诊断,是当前医学图像数据挖掘领域所研究的热点问题之一.本文提出一种医学图... 近些年,各种医学影像技术被广泛应用于临床诊断中.由于医院每天都会产生大量的医学图像,如何利用好这些医学图像,对其进行有效聚类,以此来辅助医生对疾病进行诊断,是当前医学图像数据挖掘领域所研究的热点问题之一.本文提出一种医学图像聚类方法,首先,将医学图像集抽象成一个带权无向完全图,之后对其进行稀疏化剪枝处理,以此来对医学图像之间进行更好的相似性描述,最后,又提出了一种运用图熵的带权无向图聚类方法,通过此方法来实现对医学图像的聚类.实验结果表明,本文所提出的聚类方法能够有效对医学图像进行聚类,并在时间损耗及聚类结果等方面表现良好. 展开更多
关键词 图熵 医学图像 稀疏化剪枝 聚类方法
一种基于MPI的稀疏化局部尺度并行谱聚类算法的研究与实现 预览 被引量:2
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作者 李瑞琳 赵永华 黄小磊 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第5期839-847,共9页
谱聚类算法由于其可识别非凸数据分布、可有效避免局部最优解、不受数据点维数限制等优点,在许多领域得到广泛应用。然而,随着数据量的增大和数据维数的增多,在保证聚类准确性的前提下,尽可能降低计算时间将变得非常必要。此外,影响谱... 谱聚类算法由于其可识别非凸数据分布、可有效避免局部最优解、不受数据点维数限制等优点,在许多领域得到广泛应用。然而,随着数据量的增大和数据维数的增多,在保证聚类准确性的前提下,尽可能降低计算时间将变得非常必要。此外,影响谱聚类算法聚类质量的因素除数据集本身外,还与所采用的求解距离矩阵的方法、相似性矩阵的尺度参数、Laplacian矩阵形式等多种因素相关。针对以上问题,首先对于大规模数据问题,将MPI并行编程模型应用于谱聚类算法;然后利用t-最近邻方法对谱聚类算法中较大维数的Laplacian矩阵进行近似转化,同时用局部尺度(Local Scaling)参数对算法中的尺度参数进行自动调节。基于上述分析,提出了一种谱聚类并行实现算法,即稀疏化局部尺度并行谱聚类算法SLSPSC,并在四个数据集上进行了测试,与现有的并行谱聚类算法PSC在运行时间和聚类质量两方面做了比较分析。实验结果显示,该算法降低了求解Laplacian矩阵的总时间,同时部分数据集聚类质量得到较大提高。 展开更多
关键词 并行谱聚类 稀疏化 局部尺度 MPI
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冷轧平整机工作辊表面粗糙度衰减模型 被引量:5
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作者 魏立新 高江曼 +2 位作者 麻诚 车海军 杨景明 《钢铁》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期51-56,共6页
冷轧平整机的工作辊直接和带钢接触,其表面粗糙度衰减情况对带钢成品的板形和表面质量有重大影响。因此,分析轧辊磨损机制,对轧辊表面粗糙度的衰减进行精确预测十分必要。首先采用灰色关联度分析对影响平整机工作辊表面粗糙度磨损的因... 冷轧平整机的工作辊直接和带钢接触,其表面粗糙度衰减情况对带钢成品的板形和表面质量有重大影响。因此,分析轧辊磨损机制,对轧辊表面粗糙度的衰减进行精确预测十分必要。首先采用灰色关联度分析对影响平整机工作辊表面粗糙度磨损的因素进行分析,确定了工作辊表面粗糙度评估指标体系。进而应用优化在线稀疏最小二乘支持向量回归模型对冷轧平整机的上工作辊表面粗糙度进行在线预测。通过预测误差准则实现系统的前向递推,采用FLOO(fast leave one out)的修剪算法实现其后向删减,并且采用最速下降法实现了2个超参数的在线优化。经过仿真研究表明,系统预测的绝对误差平均值为0.014 9,与其他方法相比具有明显的优越性,并且系统具有在线自适应的能力,能够随着时间而进化。 展开更多
关键词 表面粗糙度 灰色关联度分析 在线 稀疏 最小二乘支持向量
基于小波匹配追踪的薄板焊缝超声TOFD稀疏化成像方法 预览 被引量:1
10
作者 方正中 赵烨 +2 位作者 杨克已 郑鼎鼎 周红民 《无损检测》 2015年第10期51-55 80,共6页
为解决薄板焊缝超声TOFD检测中信号易出现混叠的问题,提出了一种基于小波匹配追踪的超声TOFD稀疏化成像方法。针对传统匹配追踪算法存在的原子库原子数量巨大,算法计算效率低等问题,首先利用小波变换对超声TOFD检测原始信号在频域内进... 为解决薄板焊缝超声TOFD检测中信号易出现混叠的问题,提出了一种基于小波匹配追踪的超声TOFD稀疏化成像方法。针对传统匹配追踪算法存在的原子库原子数量巨大,算法计算效率低等问题,首先利用小波变换对超声TOFD检测原始信号在频域内进行分解,然后根据单个子带的特性建立原子库,利用匹配追踪算法将子带信号与原子库中的原子进行优化匹配,实现了信号的稀疏化处理,解决了超声TOFD检测技术在薄板焊缝应用中的关键技术难点。 展开更多
关键词 超声TOFD成像 薄板焊缝 小波变换 匹配追踪 稀疏化
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用于神经网络权值稀疏化的L_(1/2)正则化方法
11
作者 吴微 杨洁 《中国科学:数学》 CSCD 北大核心 2015年第9期1487-1504,共18页
在保证适当学习精度前提下,神经网络的神经元个数应该尽可能少(结构稀疏化),从而降低成本,提高稳健性和推广精度.本文采用正则化方法研究前馈神经网络的结构稀疏化.除了传统的用于稀疏化的L1正则化之外,本文主要采用近几年流行的L1/2... 在保证适当学习精度前提下,神经网络的神经元个数应该尽可能少(结构稀疏化),从而降低成本,提高稳健性和推广精度.本文采用正则化方法研究前馈神经网络的结构稀疏化.除了传统的用于稀疏化的L1正则化之外,本文主要采用近几年流行的L1/2正则化.为了解决L1/2正则化算子不光滑、容易导致迭代过程振荡这一问题,本文试图在不光滑点的一个小邻域内采用磨光技巧,构造一种光滑化L1/2正则化算子,希望达到比L1正则化更高的稀疏化效率.本文综述了近年来作者在用于神经网络稀疏化的L1/2正则化的一些工作,涉及的神经网络包括BP前馈神经网络、高阶神经网络、双并行前馈神经网络,以及Takagi-Sugeno模糊模型. 展开更多
关键词 神经网络 稀疏化 L1/2正则化
基于稀疏最小二乘支持向量回归的非线性自适应波束形成 预览 被引量:1
12
作者 王录涛 金钢 +1 位作者 徐红兵 王文平 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期2045-2050,共6页
该文基于最小二乘支持向量回归(LS-SVR)模型提出一种非线性自适应波束形成算法,以提高模型失配、小样本数、复杂多干扰等情况下的自适应波束形成器的鲁棒性。推导了高维矩阵逆矩阵求解的递推快速算法,实现了回归参数的实时求解。采用... 该文基于最小二乘支持向量回归(LS-SVR)模型提出一种非线性自适应波束形成算法,以提高模型失配、小样本数、复杂多干扰等情况下的自适应波束形成器的鲁棒性。推导了高维矩阵逆矩阵求解的递推快速算法,实现了回归参数的实时求解。采用奇异性准则实时寻找输入样本集的具有较小信息冗余度的子集,并在该子集上完成波束形成计算,使得LS-SVR波束形成的求解得以稀疏化,提高了学习效率,降低了计算复杂度与系统存储空间需求。对比仿真结果验证了所提算法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 信号处理 鲁棒自适应波束形成 最小二乘回归 支持向量机 稀疏化
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最小二乘支持向量机分类的稀疏化方法研究 预览 被引量:4
13
作者 陈圣磊 陈耿 薛晖 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第22期 145-147,150,共4页
最小二乘支持向量机在提高求解效率的同时,会丧失解的稀疏性,导致其在预测新样本时速度较慢。为此,提出一种稀疏化最小二乘支持向量机分类算法。在特征空间中寻找近似线性无关向量组,构造分类判别函数的稀疏表示,相应的最小二乘支持向... 最小二乘支持向量机在提高求解效率的同时,会丧失解的稀疏性,导致其在预测新样本时速度较慢。为此,提出一种稀疏化最小二乘支持向量机分类算法。在特征空间中寻找近似线性无关向量组,构造分类判别函数的稀疏表示,相应的最小二乘支持向量机优化问题可以通过线性方程组求解,从而得到最优判别函数。实验结果表明,该算法在不损失分类精度的前提下,能够获得比最小二乘支持向量机更快的预测速度。 展开更多
关键词 支持向量机 最小二乘 稀疏化 分类 特征空间 二次规划
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一种新的最小二乘支持向量机稀疏化算法 预览 被引量:4
14
作者 吴宗亮 窦衡 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第6期 1559-1562,1581,共5页
普通的最小二乘支持向量机(LS—SVM)稀疏化算法在处理有些常见的模式识别问题时,随着训练样本的删减,识别率下滑很快,往往达不到稀疏化的目的。针对这种情况,提出了一种新的LS-SVM稀疏化算法来弥补这种不足,从而使得LS—SVM稀疏... 普通的最小二乘支持向量机(LS—SVM)稀疏化算法在处理有些常见的模式识别问题时,随着训练样本的删减,识别率下滑很快,往往达不到稀疏化的目的。针对这种情况,提出了一种新的LS-SVM稀疏化算法来弥补这种不足,从而使得LS—SVM稀疏化算法体系更加完善。将新算法应用到雷达一维距离像的识别中,实验结果证明了新算法的有效性。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 稀疏化 雷达一维距离像
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基于高阶相关的稀疏化和径向基核分类法 预览
15
作者 冯笑笑 刘本永 《雷达科学与技术》 2007年第3期 199-203,共5页
非平稳信号处理理论中高阶统计量方法被广泛应用于模式识别以提取稳健特征,但算法本身需要解决计算量大的问题,加上训练样本具有冗余性,因而限制了模式特征提取和分类速度。该文将计算高阶统计量转化为求相关系数,研究高阶相关在样... 非平稳信号处理理论中高阶统计量方法被广泛应用于模式识别以提取稳健特征,但算法本身需要解决计算量大的问题,加上训练样本具有冗余性,因而限制了模式特征提取和分类速度。该文将计算高阶统计量转化为求相关系数,研究高阶相关在样本稀疏化以及基于径向基核的非线性分类方面的应用。首先采用最大匹配系数法确定相关阶数,然后对训练样本稀疏化,最后将高阶相关应用于SVM、KNR两种核非线性分类器进行分类识别,避免了高阶统计量的直接计算,减少了训练和分类时间。对手写数字和8种飞机的仿真数据进行实验,结果表明该方法具有较好的稀疏效果和识别效果。 展开更多
关键词 模式识别 高阶相关 稀疏化 核非线性分类器
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面向复杂网络的图稀疏算法综述 预览 被引量:1
16
作者 徐丽丽 董一鸿 +1 位作者 潘剑飞 陈华辉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第5期24-30,43共8页
大规模数据下复杂网络的算法分析面临复杂度高的挑战,为此引入图稀疏的思想,在保持原始图性质的情况下以一定的精度在稀疏图上实现了高效的算法分析。图稀疏算法是一种保留顶点、对边稀疏采样的方法。按照相应算法分析所需要的原始图性... 大规模数据下复杂网络的算法分析面临复杂度高的挑战,为此引入图稀疏的思想,在保持原始图性质的情况下以一定的精度在稀疏图上实现了高效的算法分析。图稀疏算法是一种保留顶点、对边稀疏采样的方法。按照相应算法分析所需要的原始图性质,提出图稀疏的边度量方式。文中系统回顾了4种边度量下的图稀疏采样方法:生成图稀疏、边连通图稀疏、聚类图稀疏、边传播性图稀疏,归纳了不同边度量方式下图稀疏的优缺点和适应性,并进一步讨论了动态图流稀疏化的最新研究进展。最后,总结了图稀疏领域有待解决的问题并展望了未来的研究方向。 展开更多
关键词 复杂网络 图结构 图稀疏 边的度量
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Permanence of Metric Sparsification Property under Finite Decomposition Complexity
17
作者 Qin WANG Wenjing WANG Xianjin WANG 《数学年刊:B辑英文版》 SCIE CSCD 2014年第5期751-760,共10页
公制的 sparsification 性质和有限分解复杂性的观点最近在公制的几何学被介绍学习粗糙的 Novikov 推测并且稳定的 Borel 推测。在这份报纸,如果并且仅当 X 本身有公制的 sparsification 性质,公制的空格 X 关于公制的 sparsification... 公制的 sparsification 性质和有限分解复杂性的观点最近在公制的几何学被介绍学习粗糙的 Novikov 推测并且稳定的 Borel 推测。在这份报纸,如果并且仅当 X 本身有公制的 sparsification 性质,公制的空格 X 关于公制的 sparsification 性质有有限分解复杂性,这被证明如果并且仅当 X 本身有公制的 sparsification 性质。作为后果,作者由所有可计算的线性组有的 Guentner,象牙和于获得很最近的结果的一个其他的证明公制的 sparsification 性质和因此操作员标准本地化性质。 展开更多
关键词 稀疏性 复杂性 分解 公制 财产权 度量几何 度量空间 操作规范
图稀疏化:加速图聚类的有效方法 预览 被引量:3
18
作者 温菊屏 林冬梅 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第11期3934-3938,共5页
为保证在不牺牲精度的前提下加快大规模图聚类速度,将稀疏化思想引入图聚类中,在大图聚类之前增加一个稀疏化图的环节,稀疏化之后的图能够很好地保持原始图中各类结构,可实现在更小规模数据集上进行图聚类以提高运行速度。针对DBLP... 为保证在不牺牲精度的前提下加快大规模图聚类速度,将稀疏化思想引入图聚类中,在大图聚类之前增加一个稀疏化图的环节,稀疏化之后的图能够很好地保持原始图中各类结构,可实现在更小规模数据集上进行图聚类以提高运行速度。针对DBLP数据集构成的图,分别在原始图和稀疏化图上使用k-medoids图聚类算法,比较其运行时间和聚类精度,实验结果表明,在稀疏化图上进行聚类,可大大缩短运行时间,聚类精度并没有降低,实验分类情况和实际情况相吻合,取得了很好的聚类效果。 展开更多
关键词 图聚类 图稀疏化 采样 相似度 k-medoids算法
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一种基于边松弛的大规模WSN分簇定位算法 预览 被引量:4
19
作者 王静 邓平 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期683-688,共6页
针对大规模WSN定位问题中,基于半定规划的分簇定位算法在分簇不均匀及节点密度较大时,部分簇会出现定位计算复杂度过高的问题,提出了一种新的基于边松弛的分簇定位算法—EES-Cluster。该算法通过对每一个网络簇子图进行边的松弛预处理,... 针对大规模WSN定位问题中,基于半定规划的分簇定位算法在分簇不均匀及节点密度较大时,部分簇会出现定位计算复杂度过高的问题,提出了一种新的基于边松弛的分簇定位算法—EES-Cluster。该算法通过对每一个网络簇子图进行边的松弛预处理,减少了边的数目;在网络分簇数目较少时,能有效降低定位过程的计算复杂度,同时较好地保持较高的定位精度,减小簇头节点信息融合的功耗。仿真实验及分析表明,EES-Cluster算法能有效降低分簇定位算法的计算复杂度,提高大规模WSN的定位效率。 展开更多
关键词 大规模传感器网络 定位 边松弛 分簇
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MR—GSpar:一种基于MapReduce的大图稀疏化算法 预览 被引量:5
20
作者 陈德华 周蒙 +1 位作者 孙延青 郑亮亮 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第10期190-193,212共5页
图的稀疏化是图聚类分析中数据预处理的关键操作,已得到广泛的关注。针对图数据日益普及、规模不断增大的现状,提出了一种基于MapReduce的面向大规模图的稀疏化算法,即MR-GSpar算法。该算法在MapReduce并行计算框架的基础上,通过对... 图的稀疏化是图聚类分析中数据预处理的关键操作,已得到广泛的关注。针对图数据日益普及、规模不断增大的现状,提出了一种基于MapReduce的面向大规模图的稀疏化算法,即MR-GSpar算法。该算法在MapReduce并行计算框架的基础上,通过对传统的最小哈希(Minhash)算法的并行化改造,使其可在分布式的集群环境中实现对大规模图数据的高效稀疏化处理。真实数据集上的实验表明了该算法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 图稀疏化 Minhash MAPREDUCE框架 MR-GSpar算法
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