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一种数据流上基于截止期的多查询过载预测模型

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东北大学学报（自然科学版） 2007年第7期28卷 961-964,977页

作者：武珊珊谷峪岳德君于戈东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004

为保证数据流上查询处理的实时性要求,定义了截止期作为连续查询的实时性约束,提出了一种数据流上基于截止期的多查询过载预测模型.模型预测的过载点给出了能够保证数据流系统内所有查询满足各自截止期的临界情况.在多查询环境下,通过... 详细信息

为保证数据流上查询处理的实时性要求,定义了截止期作为连续查询的实时性约束,提出了一种数据流上基于截止期的多查询过载预测模型.模型预测的过载点给出了能够保证数据流系统内所有查询满足各自截止期的临界情况.在多查询环境下,通过找到某一查询作为截止期瓶颈,使得该查询处理结束后剩余查询的处理能力正好大于系统的输入流速,从而计算出过载点.仿真实验结果证明,该模型预测出的过载点能够保证所有查询满足各自的截止期,并且预测算法具有良好的准确性和计算复杂性.

关键词：数据流实时截止期过载预测多查询

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无线传感器网络Top-k多查询算法

传感器与微系统 2012年第5期31卷 136-138页

作者：张晓琳魏朋佩唐文斌内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010

针对无线传感器网络中多个Top-k查询问题,提出了一种Top-k多查询处理的算法,对接收到的多个Top-k查询请求进行预处理,预处理依据是约束条件,得出两类不同的查询集合:单约束条件的多查询和多约束条件的多查询。针对单约束条件的多查询提... 详细信息

针对无线传感器网络中多个Top-k查询问题,提出了一种Top-k多查询处理的算法,对接收到的多个Top-k查询请求进行预处理,预处理依据是约束条件,得出两类不同的查询集合:单约束条件的多查询和多约束条件的多查询。针对单约束条件的多查询提出了ETOP算法,该算法首先对排在时间序列最前面的Top-k查询请求进行基于网内处理,然后把查询结果存入基站缓存,并把结果的最小值设定为阈值传输到各个节点,再根据后续查询请求的查询范围进行相应的查询,从而快速地获得Top-k查询结果。实验表明:Top-k多查询方法在能够很好地实现查询的同时,减少了无线传感器网络中的传输消耗和能量消耗。

关键词：无线传感器网络 Top-k查询多查询

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无线传感器网络多查询节能优化的研究

无线传感器网络多查询节能优化的研究

作者：申少辉暨南大学

学位级别：硕士

无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)是一门新兴的技术,它的应用前景非常广泛,主要应用于军事、环境监测、健康护理、智能家居、城市交通、仓库管理等。由于传感器节点体积微小,携带的能量也十分有限,且不易补充,所以对于无... 详细信息

无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)是一门新兴的技术,它的应用前景非常广泛,主要应用于军事、环境监测、健康护理、智能家居、城市交通、仓库管理等。由于传感器节点体积微小,携带的能量也十分有限,且不易补充,所以对于无线传感器来说能量是至关重要的资源。如何最小化网络的传输能耗是急需解决的问题。本文的主要研究工作如下：(1)分析了陈等人提出的方案,指出该方案只研究了网络中单个查询的处理情况,对多个查询之间的相似性却没做考虑。但是,事实上随着用户的增多,基站难免会同时存在多个查询,而这些查询经常会同时收集热点地区的数据,这就造成查询之间的数据冗余。针对多查询之间存在数据冗余这个问题,本文提出了一个基于多查询相似性的节能优化方案,该方案利用多查询处理函数和平均最短路径[s]的方法有效的处理了查询之间的冗余数据,减少了网络中数据的传输量,达到了能量的最大化利用。(2)在windows操作系统下利用vc+对本文设计的方案进行仿真模拟,实验结果证明在基站同时存在多个查询时,利用本方案进行相似查询处理消耗的能量要比不进行相似处理消耗的能量小很多,更有利于延长无线传感器网络的寿命。

关键词：无线传感器网络多查询相似查询处理节点能量

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基于视角特征学习的多查询车辆重识别研究

基于视角特征学习的多查询车辆重识别研究

作者：张超斌安徽大学

学位级别：硕士

车辆重识别任务是指给定一张感兴趣的目标车辆图像,通过车辆的外观特征在其它摄像头拍摄到的图像或视频中正确检索出来。近年来,随着交通基础设施建设的完善和人工智能的发展,为了充分发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管... 详细信息

车辆重识别任务是指给定一张感兴趣的目标车辆图像,通过车辆的外观特征在其它摄像头拍摄到的图像或视频中正确检索出来。近年来,随着交通基础设施建设的完善和人工智能的发展,为了充分发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平,运用车辆重识别等技术建设智慧交通系统十分必要。但由于车辆的刚体结构和工业化生产的特点,每辆车各个面的外观特征都不相同且同一型号的车外观又非常相似,这给车辆重识别带来了巨大的挑战。现有的车辆重识别方法在进行车辆查询的过程中主要使用单张车辆图像,而单张车辆图像所包含的车辆表征信息十分有限,严重阻碍了车辆重识别在复杂监控网络中的性能。因此本文提出了一个更现实、更容易达到的任务,称为多查询车辆重识别,并对此展开研究。它利用车辆多张不同视角的图像作为查询图像来克服单张查询图像的视角限制,以更丰富的车辆表征信息实现更高的重识别精度,具体研究内容如下:(1)针对现有车辆重识别数据集所囊括摄像头数量的不足和其中每辆车在视角信息多样性上的限制,本文构造了一个新的多查询车辆重识别数据集。该数据集采集了6142个城市交通摄像头下的23637张车辆图像,包含了车辆丰富的视角信息和跨摄像头数量,为多查询车辆重识别提供了更真实、更具有挑战性的场景。同时,针对车辆多视角图像特征在内容上的互补性,本文还设计了一种基于多视角特征互补的多查询车辆重识别方法。该方法通过融合车辆不同视角的图像特征获取车辆整体特征,并在整体特征的指导下优化车辆单视角局部特征,增强单视角特征异质性的同时降低冗余性。同时,在多查询测试阶段根据查询图像与图库图像之间的视角相似度自适应融合图像表征,以降低查询图像与图库图像之间的视角差异,提高识别精度。(2)针对不同视角下车辆的显著性特征区域存在的差异性,本文设计了一种基于视角条件编码的多查询车辆重识别方法。该方法首先通过将车辆的视角信息编码嵌入车辆外观特征的学习过程中,使模型关注车辆特定视角下的细节信息,从而学习到更具有鉴别力的特征。其次,在多查询测试阶段,根据查询图像与图库图像之间的视角相似性分配查询特征权重,以减少查询过程中因视角差异带来的干扰。此外,为了解决多查询车辆重识别中可能出现的车辆视角缺失的问题,该方法设计了一个跨视角特征恢复模块,通过学习已知视角和缺失视角特征之间的相关性来恢复缺失视角的车辆特征。最后,针对车辆重识别现有指标对跨场景度量的缺失,该方法设计了平均跨场景度量评价指标,重点关注检索结果中来自不同场景下的正样本图像,弥补了现有车辆重识别度量指标对模型跨场景能力评价的不足。本文在构建的多查询车辆数据集上进行了充分的实验,证实了文中方法的良好性能和数据集的科研价值,以及所设计的平均跨场景度量在多查询车辆重识别评估中的有效性。

关键词：车辆重识别多查询视角条件编码互补性数据集

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无线传感器网络Top-k多查询技术研究

无线传感器网络Top-k多查询技术研究

作者：魏朋佩内蒙古科技大学

学位级别：硕士

随着社会进步和科技发展，无线传感器网络的应用不断向前迈进，学科之间的交叉点越来越多，无线传感器网络就是这样一个集合了多学科的研究领域。随着无线传感器网络的发展壮大，人们越来越强烈的意识到信息的重要性。人们关注的并不是... 详细信息

随着社会进步和科技发展，无线传感器网络的应用不断向前迈进，学科之间的交叉点越来越多，无线传感器网络就是这样一个集合了多学科的研究领域。随着无线传感器网络的发展壮大，人们越来越强烈的意识到信息的重要性。人们关注的并不是无线传感器网络中感知数据查询是怎么实现的，而是关心获取的感知数据蕴含的信息。当然，并不是所有的信息都是有用的，如果我们想要高效节能就只需要获得比较有意义的信息就可以满足用户需求了。实际应用当中会出现同一时间段中多个用户一起发出的查询请求或者一个用户发出连续多个查询请求。如果每个请求都通过遍历整个网络来获得，那么势必会增加网络信道的传输负担，加快消耗节点能量的速度，从而引起网络生命周期的缩短。针对这种问题提出了Top-k多查询算法来减缓能量消耗。首先总结分析了无线传感器网络中数据管理及查询处理的研究现状，分析了现有的Top-k查询技术和多查询优化技术的优点和不足。其次，结合需要解决的问题和无线传感器网络以数据为中心的特点，提出一种首先在用户层面采用Top-k查询进行条件约束，然后在网内处理部分采用了一种新的剪枝过滤技术进一步减少网络中数据的传输量的方法。当接收到Top-k请求以后对其进行预处理，按照k值的不同以及约束条件的不同对查询进行分类，然后结合同一时间窗口内的数据在短时间不变的原则，进行网内的剪枝过滤。该方法在保证查询结果准确的情况下，在一定程度上减少了数据的传输消耗以及节点的能量消耗，延长了网络的生命周期。通过真实数据集的实验对Top-k多查询算法ETOP进行测试，实验结果表明，该算法从传输消耗和能量消耗方面都要明显的优于FILA算法能很好的实现高效节能的查询处理。

关键词：无线传感器网络 Top-k 多查询

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高效且支持多查询的离群点检测方法研究

高效且支持多查询的离群点检测方法研究

作者：李佳凡大连海事大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的进步,数据挖掘这一学术领域正在日益发展,离群点检测作为其重要组成部分之一,目的是找出异常的数据信息。迄今为止,离群点检测的相关技术已经在网络安全、社会分析等诸多领域中被应用。在离群点检测系统中,随着上层业... 详细信息

随着互联网技术的进步,数据挖掘这一学术领域正在日益发展,离群点检测作为其重要组成部分之一,目的是找出异常的数据信息。迄今为止,离群点检测的相关技术已经在网络安全、社会分析等诸多领域中被应用。在离群点检测系统中,随着上层业务的不断拓展,系统在同一时间段内所接收到的查询请求不断增多,而处理的时效性要求也不断提高,这也对离群点检测算法的性能提出更高的要求。而现有的离群点检测算法绝大多数都是面向单个查询,这使得系统在短时间内处理大量查询请求时的性能不佳,降低了用户的使用体验感。因此,本文主要针对离群点检测的多查询问题展开了相关研究,主要贡献点如下:(1)提出了一种面向单查询的高效离群点检测算法——RODAQ(R-tree Outlier Detection Algorithm-Single Query)。首先,该算法对传统的空间索引R树进行扩展,即为R树中的每个结点添加了密度属性,并提出了一种估算数据点离群度的新型方法。然后将离群点在空间中的存在特性与扩展后的R树索引相结合,通过从R树中选出较小密度的结点,并优先计算该结点内离群度较大的数据点,能够快速地在初始时确定一个较好的阈值实现过滤。与此同时为了提高过滤的效果,将采用新型的批量过滤定理帮助实现过滤,从而加快检测的效率。(2)在RODAQ算法的基础上,提出了一种面向多查询的高效离群点检测算法——RODAQ(R-tree Outlier Detection Algorithm-Multiple Query)。首先将用户给定的多个查询任务进行分组,保证分组内的查询任务尽可能多地共享重复计算的部分,加快多查询处理的检测速度,并减少内存浪费;然后对于组内的多个查询任务进行查询处理操作,直到所有查询分组全部处理结束。RODAQ算法通过深入分析实现了多个查询之间的共享机制,经过一次处理可以完成多个检测任务,使用户的需求量得到满足并加快检测速度。(3)分别用真实数据集和人工合成数据集从多个方面验证本文提出的RODAQ算法和RODAQ算法。实验结果表明,与现有的相关算法相比较,无论是在面向单查询还是面向多查询进行处理时,本文提出的算法在运行效率上均有提高,而且具有良好的实用价值。

关键词：离群点检测多查询 R树过滤阈值数据挖掘

面向Ziv-Lempel压缩文本的多查询处理技术

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面向Ziv-Lempel压缩文本的多查询处理技术

作者：曲东东北大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的飞速发展和信息化的推进,全球的数据量正在以指数的趋势迅猛增长,而不断增长的数据集对数据查询提出很多新问题,对计算机内存的要求也越来越高,很多情况下,数据集已经无法完全被载入计算机内存了。因此,近些年来对数据... 详细信息

随着计算机技术的飞速发展和信息化的推进,全球的数据量正在以指数的趋势迅猛增长,而不断增长的数据集对数据查询提出很多新问题,对计算机内存的要求也越来越高,很多情况下,数据集已经无法完全被载入计算机内存了。因此,近些年来对数据压缩以及在压缩数据上进行查询逐渐成为一个全新的研究热点。另外,查询又分单一查询和多查询。在压缩数据上的单一查询已有很多人在这方面做出了突出的贡献,然而在压缩数据上的多查询处理技术至今仍是空白,但是这一处理技术在拼写检查、指纹识别、信息检索、生物计算等诸多领域中都扮演着重要的角色,因此,研究高效的面向压缩数据的多查询处理技术迫在眉睫。本文研究了在Ziv-Lempel压缩文本上的多查询处理技术,开创了这一领域的先例,为后人进行压缩数据上的多查询处理技术的研究奠定了一定的基础。由于大规模系统应用中部分查询之间具有相关性特性,根据这一特性,针对Ziv-Lempel压缩数据,提出了一种多查询处理技术。通过分析多查询之间的相关性,提出了新的公共子串定义,让公共子串满足一定的长度和出现次数。提出提取公共子串的算法以及有效地过滤重复或者存在包含关系的公共子串。基于提取的公共子串,在压缩文本中快速定位多个查询,构造候选集,并加以校验。这种利用公共子串代表多个查询的方法可以大大减少查询代价,从而提高多查询处理技术的效率。最后,在真实数据集上评估了提出的多查询处理技术的性能。实验结果显示,提取公共子串的方法能够快速、高效地获得公共子串集合,过滤掉冗余的公共子串。同时,多查询处理技术能够提供快速、高效的查询性能。

关键词：压缩文本多查询查询相关性公共子串性能

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基于跨分辨率和多查询的车辆重识别研究

基于跨分辨率和多查询的车辆重识别研究

作者：章卫军安徽大学

学位级别：硕士

车辆重识别任务是指在无车牌信息的情况下,仅通过待查询车辆的视觉特征去图库集或者视频集中匹配特定车辆图像,这项任务在城市交通管理、公路安全监控和智能停车场管理等领域有着广泛的应用,并取得了一系列进展。然而,在一些复杂的交通... 详细信息

车辆重识别任务是指在无车牌信息的情况下,仅通过待查询车辆的视觉特征去图库集或者视频集中匹配特定车辆图像,这项任务在城市交通管理、公路安全监控和智能停车场管理等领域有着广泛的应用,并取得了一系列进展。然而,在一些复杂的交通场景下,由于摄像头拍摄车辆时的距离和角度不同,将会导致车辆图像的分辨率和视角差异比较大,这会对车辆重识别任务的结果产生较大影响。为此,本文提出了跨分辨率和多查询车辆重识别任务,并对此展开研究。具体的研究内容如下:(1)针对传统的车辆重识别方法在跨分辨率问题上的限制,本工作提出了关键点引导网络用于解决跨分辨率车辆重识别问题。该方法首先通过高斯关键点定位模块来提供更加准确的车辆关键点定位信息,并通过将不可见关键点聚集到固定点来消除不可见关键点带来的负面影响。之后,该方法利用双向关键点引导模块将提取出的关键点信息根据视角来构建注意力模块,并渐进引导超分辨和视角对齐过程,以此来解决查询集和图库集图像之间的分辨率差异,以及同一车辆间的视角差异问题。最后通过引进双路的教师学生蒸馏网络来缓解超分辨率和高分辨率图像间的异质性,并通过设计一个蒸馏损失来缩小两种图像间的特征分布。(2)针对现有的车辆重识别数据集在车辆视角差异性上的局限性,本文构建了一个新的多查询车辆重识别数据集HFVeRi。该数据集采集于合肥市市区的交通场景中,共包含800个车辆样本,80000张车辆图像。HFVeRi采取了多查询划分,即查询集图像包含多张,且视角不同。此外该数据集对车辆的类型、视角和颜色属性信息进行了标注。同时,本工作还设计了一种基于属性嵌入的多视角融合网络用于解决多查询车辆重识别任务。该方法首先设计了一个属性嵌入模块,通过将车辆的类型、视角和颜色属性特征嵌入到视觉特征中,以解决因外观相似而导致的类间差异性小的挑战。之后,通过视角融合模块将不同视角的车辆特征进行融合来提高信息的表达能力,以此解决因视角差异而导致的类内差异性大的挑战。经过充分的实验,本文发现,在HFVeRi多查询数据集,以及VeRi-776和Vehicle ID这些公开的车辆重识别数据集上,本文所提出的方法都是有效的,而且也证明了本文所提出数据集的科研价值。

关键词：车辆重识别跨分辨率关键点多查询属性嵌入

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无线传感器网络多查询的节能优化

微型机与应用 2011年第6期30卷 56-58页

作者：申少辉王晓明暨南大学计算机系广东广州510632

提出了一个无线传感器网络多查询的节能优化方案。该方案通过建立相似查询判断算法把多查询中的相似查询分为一组,并在每一组找一个能使传输能耗达到最小的中继节点作为处理节点。组内节点的数据都传送到该处理节点,并由该节点利用数据... 详细信息

提出了一个无线传感器网络多查询的节能优化方案。该方案通过建立相似查询判断算法把多查询中的相似查询分为一组,并在每一组找一个能使传输能耗达到最小的中继节点作为处理节点。组内节点的数据都传送到该处理节点,并由该节点利用数据处理函数处理数据,然后再传到基站。这样就减少了网络中数据的传输量,从而有效地节省了网络的能量,达到能量的最大化利用。

关键词：无线传感器网络多查询相似查询处理节点能量