检索结果-南通市图书馆

计算机学报 2010年第10期33卷 1943-1952页

作者：王艳秋徐传飞于戈谷峪陈默东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 医学影像计算教育部重点实验室(东北大学) 沈阳110819

真实世界中,常存在很多障碍物,影响空间对象到查询点的可见性及距离,可见k近邻查询查找距查询点最近的k个可见对象,是时空查询领域的一类重要算法.由于度量设备误差以及通信开销的限制等因素,空间对象位置不确定因素广泛存在.文中拟对... 详细信息

真实世界中,常存在很多障碍物,影响空间对象到查询点的可见性及距离,可见k近邻查询查找距查询点最近的k个可见对象,是时空查询领域的一类重要算法.由于度量设备误差以及通信开销的限制等因素,空间对象位置不确定因素广泛存在.文中拟对不确定对象执行可见k近邻查询,提出了概率可见k近邻(PVkNN)查询,即查找前k个成为查询点最近邻居概率最大的节点.为了高效地执行这一查询,文中提出了k-界限剪枝方法,基于可见质心的紧缩过滤以及对不可见对象的剪枝策略,从空间角度过滤掉不符合条件的对象.为避免对候选集合中每个对象的概率都进行精确计算,从概率角度提出了根据概率上下限来对候选集合进行进一步的求精方法,采用近似采样技术来获取可见区域的比例,实现了对PVkNN的高效计算.采用真实和模拟数据集设计实验,充分验证了算法的效率和精度.

关键词：概率可见k近邻查询不确定对象空间剪枝概率上下限求精

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基于显著连续序列研究及其在金融行业中应用

基于显著连续序列研究及其在金融行业中应用

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作者：黄高玮上海交通大学

学位级别：硕士

随着互联网的发展,数据和数据库技术不断更新,各行各业都积累了数目庞大的数据,但这些数据仍然停留在数据的层面,还未上升到价值层面。人们好比守着“宝库”却无法利用它,所以越来越重视对数据的深入挖掘技术,希望能够通过对大数据的分... 详细信息

随着互联网的发展,数据和数据库技术不断更新,各行各业都积累了数目庞大的数据,但这些数据仍然停留在数据的层面,还未上升到价值层面。人们好比守着“宝库”却无法利用它,所以越来越重视对数据的深入挖掘技术,希望能够通过对大数据的分析能够提炼出有价值的信息。金融数据中存在大量的时序数据,从中得到有效的价值信息是众多学者当前研究的主要内容,而目前通过数据挖掘显著连续序列研究的一个热点和难点,研究结论具有广阔的前景使用。发掘显著连续序列可以帮助科研人员在多次实验中发掘可疑的实验现象,也可以帮助银行、证券等行业从业人员通过显著连续序列准确的判断行业走势。本文主要研究了显著连续序列在金融行业的应用。金融行业时序数据具有高频、非平稳、伪周期性的特点,在现有的金融行业数据挖掘模型的基础上,充分了解了其优点和不足之处,在此基础上提出了将显著时间序列应用在金融行业高频数据的思想,并基于案例推理的思想,通过引入LEBS算法的概念和方法为金融时序数据预测提出了一种基于伪周期显著连续序列的挖掘方法,并在此基础上给出了利用动态伪周期区间和空间剪枝的思想实现了显著连续序列挖掘方法(ISLPS),实验证明ISLPS算法在显著连续序列挖掘上是有效的,从而认为显著时间序列在金融领域具有较好的应用。最后,本文将提出的显著连续序列挖掘算法(ISLPS)应用到大数据分析平台证券指标系统进行实践,实验结果表明显著连续序列挖掘算法在实际生产中产生的应用价值,证明了显著连续序列挖掘研究意义和价值。

关键词：时序数据显著连续序列动态伪周期空间剪枝金融数据

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“最后一公里”物流优化算法设计与实现

“最后一公里”物流优化算法设计与实现

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作者：雷林飞电子科技大学

学位级别：硕士

本文针对最后一公里配送问题中的一种变种问题进行了深入研究。最后一公里配送问题的研究在近几年得到了大量的关注,不仅仅是因为互联网的快速发展催生了大量的电商包裹配送需求,还因为移动互联网的普及让Online-to-Offline（O2O）这一... 详细信息

本文针对最后一公里配送问题中的一种变种问题进行了深入研究。最后一公里配送问题的研究在近几年得到了大量的关注,不仅仅是因为互联网的快速发展催生了大量的电商包裹配送需求,还因为移动互联网的普及让Online-to-Offline（O2O）这一类包裹配送需求也急剧上升。对于电商包裹来说,该类包裹最大的特点为每个包裹的体积重量差距很大,且城市中每个网点每天的配送需求非常巨大。而O2O包裹一般包括鲜花,蛋糕的配送等,这一类包裹通常在同一城市中进行同城配送,即要求服务提供者提供运力,在同城的起点和终点之间进行往返配送,并且这类包裹的客户通常会要求在指定时间内完成配送,即这类包裹拥有时间窗约束。这两类包裹的特点对运力提供者提出了非常大的挑战,包括运力的规划和协调。本文为了解决上述的问题与挑战提出了一类种问题变体,该变体对电商包裹以及020包裹进行调度配送,本文提出的这个问题是由配送即服务（Delivery-as-a-Service）这一概念所驱动的,该概念目标在于建立统一的基础设施,使用同一车队来为不同种类的商品货物提供标准配送服务。我们把这一问题建模成多仓库多车程的车辆路径规划问题（Multi-Depot Multi-Trip Vehicle Routing Problem,MD-MT-VRP）与带有时间窗约束的成对取货送货问题（Paired Pickup and Delivery Problem with Time Window,PPDPTW）的混合模型。为了解决这个MD-MT-VRP与PPDPTW的混合问题,我们建立了这一问题的混合整数规划（Mixed-Integer Programming,MIP）模型,来求得这一问题在小规模实例下的最优解。而在大规模问题实例下,我们提出了一种混合领域搜索策略来有效地结合了自适应大领域搜索（Adaptive Larger Neighborhood Search,ALNS）和禁忌搜索（Tabu Search）算法。我们根据该问题的特性,加入了大量的新设计的算子来提高算法搜索的多样性,寻找并利用了该问题的辅助信息来证明了多个搜索上、下界,从而提出两阶段剪枝策略来极大地加速了提出算法的局部搜索过程。我们在多个数据集上进行大量的数值实验,包括小规模以及接近现实情况规模的数据集,对算法的表现和行为进行了分析,实验结果表明我们的混合方法能够达到近似最优的表现,并且与ALNS和禁忌搜索算法相比表现出了明显的优越性。我们还在其他相似问题的数据集上进行了大量实验,来考察本文提出算法的泛化性能。

关键词：多仓库多车程车辆路径规划问题带时间窗约束的取货送货问题混合局部搜索空间剪枝

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多类型反向最近邻查询的研究

多类型反向最近邻查询的研究

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作者：曾令智广西大学

学位级别：硕士

随着空间数据库的广泛应用和计算资源的不断开发,人们对基于位置服务LBS(location-based Services)的期望也越来越高,这意味着LBS必须能处理更复杂的查询。最近邻NN(nearest neighbor)查询和反向最近邻RNN(reverse nearest neighbor)查... 详细信息

随着空间数据库的广泛应用和计算资源的不断开发,人们对基于位置服务LBS(location-based Services)的期望也越来越高,这意味着LBS必须能处理更复杂的查询。最近邻NN(nearest neighbor)查询和反向最近邻RNN(reverse nearest neighbor)查询是LBS中两个非常重要的查询。其中NN查询是查找离查询点距离最近的点集,而RNN查询依托于NN查询,其查询结果集中的每一个点都将查询点作为最近邻,即查询点是结果集中所有点的最近邻。RNN查询通常用于一些市场分析和商业决策系统。反向最近邻查询技术能提供决策支持,因此具有很大的商业价值。传统的RNN查询没有考虑多个特征类型影响的情况,因此在一些商业决策系统中的运用受到的限制,有时甚至不能满足用户的个性化需求。而现有的多类型反向最近邻MTRNN(multiple types reverse nearest neighbor)查询虽然考虑多个特征类型但却忽略了它们之间的影响因素,也不能真实地反映实际情况。因此,对MTRNN查询做进一步的扩展和完善将是十分有意义的。本文在分析总结MTRNN查询算法优缺点基础上,进一步做了以下的研究工作：1.针对现有的MTRNN查询算法没有高效的过滤策略,并且没考虑各特征类型之间的影响因素的问题,提出了一个基于特征类型影响因子的带权多类型反向最近邻WMTRNN(weighting multiple types reverse nearestneighbor)查询方法。它采用R-tree索引结构并结合了闭区域和开区域剪枝策略,更能适应LBS的特征要求。仿真实验结果表明,WMTRNN查询算法在合理的时间内能得到准确的查询结果,新的过滤策略在大数据环境下的过滤效果比较显著。2.针对确定对象的MTRNN查询难以满足当今计算环境下的个性化要求和复杂的应用场景的问题,研究了关于不确定对象的概率多特征类型反向最近邻PMTRNN(Probability multiple types reverse nearest neighbor)查询方法。它基于离散型随机变量概率模型,采用空间剪枝和概率剪相结合的剪枝策策。仿真实验表明,查询算法能在合理的时间内完成不确定数据库(不确定对象生成的数据库)上的MTRNN查询,查询效率与不确定对象的区域大小、每个不确定对象的实例个数、概率阀值和概率剪枝深度有较大关系。

关键词：基于位置的服务反向最近邻查询空间剪枝概率剪枝

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