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基于分区抽样的近似查询处理方法研究

基于分区抽样的近似查询处理方法研究

作者：周云亮北方工业大学

学位级别：硕士

近年来数据量的快速增长使得更多的用户选择使用基于大规模分布式存储架构的应用系统来存储数据。由于数据规模大,准确查询分析这些数据并及时返回结果仍然是不小的技术挑战。通过使用近似查询处理方法,可以牺牲一部分查询结果的准确性... 详细信息

近年来数据量的快速增长使得更多的用户选择使用基于大规模分布式存储架构的应用系统来存储数据。由于数据规模大,准确查询分析这些数据并及时返回结果仍然是不小的技术挑战。通过使用近似查询处理方法,可以牺牲一部分查询结果的准确性,获取更快的查询响应。基于行级别抽样的方法是最常见的近似查询处理方法。这种方法直接应用在分布式存储环境下,会导致几乎全部分区都需要被读取,存在读取数据延迟过高的问题。而如果直接按分区进行随机抽样,又会由于样本不具有代表性,导致查询误差较高。为此,本文基于分区抽样思路,研究了基于分区聚类和机器学习算法的分区选择和近似查询方法,主要研究内容如下:(1)为了解决大数据环境下分区随机抽样方法带来的查询精度不足问题,提出基于分区聚类的近似查询方法。该方法分为离线预处理和在线计算两个阶段。离线预处理主要计算并保存分区特征信息。在线查询时,首先使用选择性估计跳过不参与查询的分区,其次利用分区特征信息进行分区聚类,再通过分区随机抽样方法进行在线近似查询。使用基于TPC-H标准数据集进行了聚合查询效果验证。实验结果表明,与随机抽样相比,该方法的查询相对误差降低了7%至10%,在读取少于20%的数据时就可以达到低于5%的查询误差。同时,数据集各分区预计算特征的所占用的存储空间小于数据集空间的0.04%。(2)针对分区聚类无法捕捉分区对查询的贡献度的问题,提出基于机器学习算法的分区样本选择方法。该方法基于历史查询执行信息,为每一类查询使用机器学习方法预训练模型并存储。模型训练使用查询结果和分区特征信息作为输入,以查询所对应的最佳分区选择作为输出。实验结果表明,相比于直接使用基于分区聚类的近似查询方法,该方法能够进一步降低2%-5%的查询误差。(3)基于上述研究成果,设计并实现了近似查询原型系统。介绍了系统的整体架构和关键模块的实现,展示了系统运行情况,验证了系统的有效性。

关键词：近似查询处理分区抽样特征计算聚类

面向精神分裂障碍的fNIRS特征计算与脑网络研究

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面向精神分裂障碍的fNIRS特征计算与脑网络研究

作者：郑淑珍兰州大学

学位级别：硕士

精神分裂障碍是一种重性精神类疾病,在世界卫生组织关于精神疾病的排行榜中,精神分裂障碍位列榜首,成为对人类危害最大的精神疾病。然而目前临床上对精神分裂障碍的检测存在早期患者就诊率低、治疗周期长和终身治愈率低等问题,另一方面... 详细信息

精神分裂障碍是一种重性精神类疾病,在世界卫生组织关于精神疾病的排行榜中,精神分裂障碍位列榜首,成为对人类危害最大的精神疾病。然而目前临床上对精神分裂障碍的检测存在早期患者就诊率低、治疗周期长和终身治愈率低等问题,另一方面,临床上对精神分裂障碍的诊断过于依赖医生的主观经验,缺少基于有效生理评价指标的客观化辅助手段。针对以上问题,本文提出一种将功能近红外光谱成像（functional NearInfrared Spectroscopy,fNIRS）技术与信息技术相结合的精神分裂障碍评估模型,以前额叶血氧浓度信号作为评估被试精神状态的生理指标,研究精神分裂障碍患者和健康被试在正性、中性和负性三种情感刺激下血氧信号的差异性特征,然后利用机器学习和深度学习算法对精神分裂障碍患者进行识别研究,为临床上精神分裂障碍的诊断提供了新的研究思路。论文的主要工研究工作汇总如下:（1）基于fNIRS的血氧信号采集系统的构建。以三种情绪效价（正性、中性和负性）的情感词作为刺激材料,使用fNIRS设备记录被试在情感词刺激下前额叶血氧浓度信号的变化情况,得到精神分裂障碍患者和健康被试在三种刺激下的前额叶22通道血氧浓度数据。（2）基于fNIRS时域特征的精神分裂障碍识别研究。首先通过激活分析的方法,研究精神分裂障碍患者和健康被试前额叶激活状况的差异。然后利用三种情感词语刺激下的血氧浓度信号,分别提取时域统计特征和基于矢量的相位特征,对精神分裂障碍患者和健康人两种类型的特征进行比较分析,探究精神分裂障碍的fNIRS异常特征指标,最后我们将差异性特征作为特征向量,利用机器学习模型,对精神分裂障碍患者和健康被试进行分类识别。实验结果表明:在使用统计特征对精神分裂障碍患者和健康被试进行分类时,标准差和曲线下面积两个指标的组合取得了较好的分类结果,负性刺激下SVM的分类准确率为76.1%,F1-分数为75.2%;在使用基于矢量的相位特征进行分类时,脑血容量（ΔCBV）和氧交换量（ΔCOE）两个指标的组合取得好的分类结果,负性刺激下SVM的分类准确率为94.7%,F1-分数为94.7%。（3）fNIRS脑网络研究及基于时空融合特征的精神分裂障碍检测。首先通过计算22个通道含氧血红蛋白信号皮尔逊相关系数的方法,构建精神分裂障碍患者和健康被试在三种刺激下的脑网络,通过对脑网络属性的比较分析精神分裂障碍患者和健康被试脑网络结构的差异性。最后将功能连接矩阵作为fNIRS信号的空间特征,以特征拼接的方式将时域统计特征和空间特征进行融合,使用神经网络的模型探索基于fNIRS时空融合特征的精神分裂障碍识别算法。实验结果表明,使用融合特征进行分类时可以较好地区分精神分裂障碍患者和健康被试,最高的识别准确率达到了91.5%。

关键词：功能近红外光谱成像技术精神分裂障碍特征计算脑网络基于矢量的相位分析

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基于层次分析的微博短文本特征计算方法

通信学报 2016年第12期37卷 50-55页

作者：邹学强包秀国黄晓军马宏远袁庆升中国科学院信息工程研究所北京100093 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100029 中国科学院大学北京100049 北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876

为了建立用户精准兴趣模型以有效发现具有相似兴趣的用户群,提出了一种针对微博的短文本特征计算方法用于聚类算法,提升聚类效果以更好地挖掘微博用户的相似兴趣集合。该方法融合了微博转发数、评论数、点赞数等多个关键指标来度量微博... 详细信息

为了建立用户精准兴趣模型以有效发现具有相似兴趣的用户群,提出了一种针对微博的短文本特征计算方法用于聚类算法,提升聚类效果以更好地挖掘微博用户的相似兴趣集合。该方法融合了微博转发数、评论数、点赞数等多个关键指标来度量微博短文本特征的重要性。同时,引入层次分析技术,改进了传统的tf-idf特征计算方法,并利用经典文本聚类算法进行实验。实验结果表明,改进后的短文本特征计算方法与传统的tf-idf特征计算方法相比,在类内集中度和类间分散度上取得了更好的效果。

关键词：层次分析特征计算文本聚类短文本

小电阻接地系统弧光接地故障建模与特征计算方法

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供用电 2022年第6期39卷 27-32,39页

作者：李响张炜祺赵瑞锋欧阳卫年梁永亮广东电网有限责任公司佛山供电局广东佛山528000 山东大学电气工程学院山东济南250061

中性点经小电阻接地系统接地故障电流较大,电弧接地时易形成稳定弧光,有必要建模并定量计算对应故障特征。传统方法通过引入电弧黑盒模型求解各时刻电弧电导,实时计算量大且不易定量得出可被继电保护利用的故障特征。针对该问题,结合电... 详细信息

中性点经小电阻接地系统接地故障电流较大,电弧接地时易形成稳定弧光,有必要建模并定量计算对应故障特征。传统方法通过引入电弧黑盒模型求解各时刻电弧电导,实时计算量大且不易定量得出可被继电保护利用的故障特征。针对该问题,结合电弧黑盒模型研究基础与复奇频电压源串联电弧等效模型,建立小电阻接地系统弧光接地故障等值分析电路,给出对应故障特征计算方法与各出线、中性点零序电流解析表达式,分析小电阻接地系统弧光接地故障特征。通过仿真计算验证所提建模与计算方法的有效性,相关特征可为后续弧光接地保护算法研究提供支撑。

关键词：小电阻接地系统电弧模型接地故障等值电路特征计算

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基于计算机视觉的无精蛋特征计算方法研究

数学的实践与认识 2011年第5期41卷 85-90页

作者：马秀莲杨冬风黑龙江八一农垦大学信息技术学院黑龙江大庆163319

针对避免无精蛋的孵化,更准确的对其特征参数进行智能量化计算,提出了基于计算机视觉检测无精蛋的特征无损计算技术.该技术以避免人工检查确定种蛋是否受精存在的精度低、效率低、随意性大等缺陷,充分利用数据图像处理技术获得出无精蛋... 详细信息

针对避免无精蛋的孵化,更准确的对其特征参数进行智能量化计算,提出了基于计算机视觉检测无精蛋的特征无损计算技术.该技术以避免人工检查确定种蛋是否受精存在的精度低、效率低、随意性大等缺陷,充分利用数据图像处理技术获得出无精蛋的轮廓边缘特征和量化计算处理.实验结果表明,该方法鲁棒性好、简单高效具有较强的实用性是一种解决无精蛋特征参数智能计算的新途径.

关键词：无精蛋计算机视觉边缘检测特征计算

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融合视觉深度的特征计算与水下目标跟踪

中国图象图形学报 2014年第4期19卷 534-540页

作者：王慧斌程勇陈哲河海大学计算机与信息学院南京211100

目的受水下复杂光学环境以及水下运动目标特性影响,水下视频图像中难以获取准确的目标特征,也难以准确预测目标空间尺寸,使得目标跟踪过程中跟踪窗偏移量较大且无法准确地包络目标区域。提出一种新的以视觉深度信息为核心的目标特征计... 详细信息

目的受水下复杂光学环境以及水下运动目标特性影响,水下视频图像中难以获取准确的目标特征,也难以准确预测目标空间尺寸,使得目标跟踪过程中跟踪窗偏移量较大且无法准确地包络目标区域。提出一种新的以视觉深度信息为核心的目标特征计算和跟踪方法。方法首先,基于暗原色先验计算视觉深度信息,提取目标的空间位置特征;然后,基于深度信息对水下图像进行去光幕及色彩恢复,增强图像目标特征;最后,在贝叶斯滤波框架下对水下目标进行跟踪,同时结合目标深度信息及尺度变化规律自适应调整跟踪窗口大小。结果实验结果表明,本文方法能够根据视觉深度信息准确计算目标特征并优化跟踪窗口,实现对水下目标的自适应跟踪。结论本文提出了一种新的水下目标跟踪方法,以视觉深度信息计算为核心。实验结果验证了该方法在水下目标自适应跟踪方面的鲁棒性,可适用于各种非线性非高斯水下目标跟踪框架中。

关键词：水下目标跟踪视觉深度信息特征计算贝叶斯滤波

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分层特征计算和错误控制的层次分类方法

计算机科学 2010年第10期37卷 165-168,180页

作者：吴碧军李涓子金鑫清华大学计算机系北京100084

中文新闻信息分类标准中,类别数量大。在将其应用于新闻分类时,会出现训练模型大、训练时间长,尤其是当部分类别改变时需要全部重新训练等问题。由于分类标准中类别之间存在层次关系,因此层次分类方法可以作为解决方案。研究层次化的中... 详细信息

中文新闻信息分类标准中,类别数量大。在将其应用于新闻分类时,会出现训练模型大、训练时间长,尤其是当部分类别改变时需要全部重新训练等问题。由于分类标准中类别之间存在层次关系,因此层次分类方法可以作为解决方案。研究层次化的中文新闻分类方法,并从以下两方面改善层次化分类方法的效果:1)分层的新闻特征计算,解决了层次分类中新闻在分类类别下的特征向量的不同表示的问题;2)错误控制,解决了在上一层分类错误的情况下新闻不会分到正确的类别上的情况。实验结果表明,层次分类方法的效果比平面分类的准确度提高了约4%,进行多次特征权重计算的层次分类方法比普通的层次分类的准确度提高了约3%,同时进行错误控制的分类效果比普通层次的分类效果提高了大概3%。

关键词：层次分类支持向量机中文信息分类标准特征计算错误控制

基于FNN的非线性形变植物叶片病斑识别与特征计算技术研究

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基于FNN的非线性形变植物叶片病斑识别与特征计算技术研究

作者：关海鸥大庆石油学院

学位级别：硕士

本文对植物叶片非线性形变的病害图像的病斑识别与特征计算技术进行研究,利用图像处理、神经网络及植物病理学知识相融合,实现了对非线性失真的植物叶片的数字图像进行校正,病害区域识别,病斑区域特征的提取和计算。针对植物叶片图像... 详细信息

本文对植物叶片非线性形变的病害图像的病斑识别与特征计算技术进行研究,利用图像处理、神经网络及植物病理学知识相融合,实现了对非线性失真的植物叶片的数字图像进行校正,病害区域识别,病斑区域特征的提取和计算。针对植物叶片图像的非线性失真形式,提出双线性映射方程来恢复失真图像原来的空间关系,利用最近邻插值法进行图像的灰度插值,完成对失真图像的校正。利用植物病斑区域识别分割的技术,提出了在输出层采用线性清晰化方式的五层的模糊神经网络模糊推理系统。采用梯度下降的误差反向传播法进行参数辨识,针对BP算法学习收敛速度慢且易陷入局部极小的不足,提出一种遗传算法和梯度下降的误差反向传播法相融合技术的学习算法,充分利用了遗传算法的全局搜索最优性和梯度下降的误差反向传播局部搜索最优性有机结合一种较优秀的网络学习算法。依据植物病害智能诊断的条件因素,利用图像平滑技术的滤波方法对病斑图像完成预处理后,能够实现对几何、颜色、纹理诊断依据的特征提取和计算。针对其特征矢量处于特征空间,提出隐含层的量子神经元为反正切函数的三层量子神经网络的植物病害诊断模型,样本数据中的不确定性在给定梯度下降学习算法的训练过程中被自适应的确定。本研究的植物病害无损智能诊断关键技术在马铃薯早疫病的诊断中取得了显著效果。

关键词：植物叶片图像校正模糊神经网络病斑识别特征计算病害诊断

Helmholtz方程在三层平板光波导中的特征计算

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Helmholtz方程在三层平板光波导中的特征计算

作者：周巧仙浙江大学

学位级别：硕士

本文主要提出了一种在上下无界的平板光波导区域中计算Helmholtz方程的特征问题的有效数值解法。对于求解无界多层均匀的光波导特征问题，以往的方法首先是简单地设立假的边界条件将无界的求解区域有界化，如设这些边... 详细信息

本文主要提出了一种在上下无界的平板光波导区域中计算Helmholtz方程的特征问题的有效数值解法。对于求解无界多层均匀的光波导特征问题，以往的方法首先是简单地设立假的边界条件将无界的求解区域有界化，如设这些边界条件为第一、第二或第三类边界条件。这种做法只是将原方程特征问题粗糙地近似化，所以无论是对此近似问题进行精确求解还是离散方程后进行数值计算，解的偏差会变得很大，导致解的逼近效果变差。产生偏差的主要原因在于这样的边界条件实际上并不符合无界区域中光波传播的特性。因此，人们在边界处改进化引入让波向外传播的条件，即所谓“Outgoing Condition”，从而将无界的求解区域有界化，并根据包层与芯层之间的界面条件，建立关于特征值的非线性方程。由于求解非线性方程一般采用迭代法，如牛顿法，所以其收敛性严重依赖于迭代初始值;然而，选取合适的初始值使迭代法收敛在数值计算上是一件非常困难之事。因此，本文采取从Helmholtz方程出发，引入完美的匹配层（PML）将无界的求解区域有界化，将方程离散化（包括层与层之间的界面条件及上下边界条件），得到一复矩阵，利用非对称广义Rayleigh商迭代具有良好的局部收敛性和快速收敛的特点，构造多重广义Rayleigh商迭代的方法来计算矩阵特征值逼近方程特征值，并对计算误差做了一定的分析。数值模拟计算结果表明，利用这种方法，不仅可以近似求出Helmholtz方程在无界光波导中的传播模的特征分布，而且可以大大改善数值求解的精确度，又具有易于数值计算的优点，如保持三对角矩阵运算，极大地减少了存储空间和计算量。

关键词：平板光波导 Helmholtz方程特征计算数值解法