检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于hash编码的超光谱遥感图像分类

基于Hash编码的超光谱遥感图像分类

作者：张倩南京信息工程大学

学位级别：硕士

随着技术手段和传感器性能的提高,越来越大量的超光谱卫星遥感数据被产生了出来。人们迫切需要找到一种能够处理这种大量遥感图像数据的机器学习算法。另一方面,hash学习技术在近年来成为了一种被广泛使用的处理大数据的机器学习手段。... 详细信息

随着技术手段和传感器性能的提高,越来越大量的超光谱卫星遥感数据被产生了出来。人们迫切需要找到一种能够处理这种大量遥感图像数据的机器学习算法。另一方面,hash学习技术在近年来成为了一种被广泛使用的处理大数据的机器学习手段。本文首先提出了一种基于分段hash编码的维度缩减方法,并将这种方法用于超光谱遥感图像分类中,在保持足够高精度的前提下,这种方法可以大大缩短计算时间。接下来,本文基于分段hash编码技术与图像块描述的方法,提出了基于块的hash分类算法,并成功地应用于四种不同的超光谱遥感图像数据集的分类。对四种超光谱遥感图像分类的性能评估结果表明,本文提出的方法在分类准确率方面可以和普通的基于图像块描述的分类方法相媲美。在计算效率方面远优于普通的基于图像块描述的分类方法。进一步,为了验证本文分类方法的性能优势,我们系统地比较了四种方法在分类精度和计算速度方面的性能差异,包括传统像素的分类算法、分段hash算法、基于块的方法,以及基于块的hash分类算法。最后,我们讨论了模型参数、不同的hash函数对算法的影响。总而言之,基于块hash的分类算法不仅具有良好的性能,较低的计算复杂度,而且在实际的超光谱遥感图像处理中可以达到较高的精度。进一步,本论文提出的方法具有一定的普遍性,它不仅可以应用到超光谱遥感图像处理中,还可以应用于更广泛的机器学习问题中。

关键词：超光谱图像 hash编码机器学习图像处理支持向量机

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

一种评价hash编码策略性能的方法

计算机应用研究 1996年第5期13卷 31-32页

作者：李之棠程鹏华中理工大学计算机系

在Ｈａｓｈ编码策略中，如何使Ｈａｓｈ表中地址冲突最小是我们所感兴趣的。合适的Ｈａｓｈ函数可以使冲突最小，本文论述了完美Ｈａｓｈ函数及一般Ｈａｓｈ函数的性能评价方法，由此，可选择合适的Ｈａｓｈ函数。

关键词：数据结构 hash编码编码

数据库管理系统文字型数据的类hash编码技术与准顺序式紧缩存储结构

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机应用研究 1992年第6期9卷 18-21,30页

作者：张育民西安医科大学第一临床医学院计算机中心 710061

文字数据即字符串,它与图形、图像、声音以及其他形式的数据一样,属于非数值数据。在微型机的数据库应用中,对这类数据通常需要压缩(紧缩)存储,否则若照搬数据库原结构存储将会产生存储空间的冗余。本文介绍在关系式数据库Foxbase(dBASE... 详细信息

文字数据即字符串,它与图形、图像、声音以及其他形式的数据一样,属于非数值数据。在微型机的数据库应用中,对这类数据通常需要压缩(紧缩)存储,否则若照搬数据库原结构存储将会产生存储空间的冗余。本文介绍在关系式数据库Foxbase(dBASE)应用环境下所设计的一套旨在提高系统存储性能的技术与结构——hash编码技术和顺序式紧缩存储结构。由于在实现时结合Foxbase(dBASE)环境对传统的hash技术以及顺序式紧缩结构进行了一些必要的修改,故此非正式地称它们为“类hash编码技术(Similar hash Coding Technique)”与“准顺序式紧缩存储结构(Quasi—Sequential Condensed Storage Structure)”。另外,本文还给出了类hash技术的编码/解码以及准顺序式紧缩文件数据的存取算法,讨论了此项设计对系统效率的影响。

关键词：数据库文字数据 hash编码存储

基于hash编码的多目标航迹重合度算法研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

舰船电子对抗 2024年第6期47卷 65-69,83页

作者：李高云雷陈奕李福林张伟吴腾亚中国电子科技集团公司第二十九研究所四川成都610036 重庆工程学院四川重庆400056

未来战争是体系化的群体博弈,因而对多目标协同关系的挖掘成为了厘清战场的重要研究方向。剖析了传统空间航迹关系分析算法,以及其面临航迹点要求插值平滑、积分运算量大、点迹对齐困难等挑战。同时鉴于大数据时代,海量数据挖掘算法的... 详细信息

未来战争是体系化的群体博弈,因而对多目标协同关系的挖掘成为了厘清战场的重要研究方向。剖析了传统空间航迹关系分析算法,以及其面临航迹点要求插值平滑、积分运算量大、点迹对齐困难等挑战。同时鉴于大数据时代,海量数据挖掘算法的复杂度直接关系到能否工程化应用,提出了基于hash编码的多目标航迹重合度算法,仅需剖分编码和代数简便运算即可。在工程实践中检验了该算法的可行性和有效性,旨在为电磁大数据挖掘算法研究提供技术参考。

关键词：电磁大数据 hash编码重合度航迹挖掘

一种基于图划分和图像搜索引擎的图像标注改善算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机研究与发展 2011年第7期48卷 1246-1254页

作者：刘峥马军山东大学计算机科学与技术学院济南250101 山东经济学院计算机科学与技术学院济南250014 山东省数字媒体技术重点实验室济南250014

提出了一种基于图划分和图像搜索引擎的图像标注改善算法,通过对待标注图像的候选标注词进行去噪处理,提高标注的准确性.算法的核心思想是将候选标注词作为图的顶点,将标注词间的相关度作为边的权值,从而把图像标注改善问题转换为图划... 详细信息

提出了一种基于图划分和图像搜索引擎的图像标注改善算法,通过对待标注图像的候选标注词进行去噪处理,提高标注的准确性.算法的核心思想是将候选标注词作为图的顶点,将标注词间的相关度作为边的权值,从而把图像标注改善问题转换为图划分问题.用2个参数对标注词间的相似度进行加权处理后计算出边的权值:参数1是根据图像搜索引擎返回结果计算出的候选标注词与待标注图像视觉特征之间的相关度;参数2是候选标注词在待标注图像所属页面中的重要程度,此参数仅适用于Web图像.然后,用启发式最大割算法对构造出的图进行二划分,最后从划分出的2个顶点集中选择其一作为最终标注.实验结果表明,对比已有方法,使用本算法对非Web图像和Web图像进行标注改善后,最终的标注结果都更加准确.

关键词：图像标注改善图划分 hash编码海明距离图像视觉特征

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Triplet-CNN的三维模型检索

基于Triplet-CNN的三维模型检索

作者：于洪伟吉林大学

学位级别：硕士

三维模型数据拥有比二维图像数据更多的视觉信息,所以三维模型数据具有丰富的使用价值。在生物、医疗、游戏、电影特效制作等诸多领域都有三维模型的应用,三维建模技术的高速发展,加快了三维模型数量的增长。为了减少重新建模带来的成... 详细信息

三维模型数据拥有比二维图像数据更多的视觉信息,所以三维模型数据具有丰富的使用价值。在生物、医疗、游戏、电影特效制作等诸多领域都有三维模型的应用,三维建模技术的高速发展,加快了三维模型数量的增长。为了减少重新建模带来的成本开销,同时提高生产效率,我们可以利用已经构建好的三维模型数据,那么我们将不得不面临一个挑战:如何从三维模型库中搜索到目标模型,这已经成为了人们关注的热门问题。手绘草图是人机交互的一种普遍方法,那么使用草图作为检索系统的输入更符合人们的行为习惯,这就产生了基于草图检索三维模型的研究课题。由于三维模型结构过于繁琐以及草图对物体表示的不确定性,都给草图检索三维模型带来了不小的困难。当前草图检索三维模型方法主要围绕特征进行研究,多数方法使用的视觉特征编码缺少学习能力,进而导致特征表达能力不强,而且特征维数过高,影响检索速度。以草图为输入的三维模型检索属于跨域匹配问题,不能直接匹配。了解到草图检索三维模型存在的问题后,本文将卷积神经网络、度量学习、hash编码等技术结合在一起,提出了一种解决方法,首先,面对识别草图和投影图的问题,本文利用卷积神经网络强大的特征学习能力,提取草图和三维模型投影图的深层特征,增加特征的区分性和表达能力。其次,草图与三维模型投影图不能直接计算相似度,而度量学习具有学习样本间相似度的能力,可以挖掘草图与投影图的深层联系。最后,在大规模三维模型数据库上的检索问题,hash技术在检索任务中被广泛使用,为了在大规模数据集上应用本文算法,本文也引进hash编码技术,目的是提高检索速度。

关键词：草图三维模型度量学习卷积神经网络 hash编码

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于元数据管理的半结构化数据安全转换方法

自动化仪表 2022年第3期43卷 65-68,74页

作者：赵小凡李情广东电网广州供电局广东广州510000

为了提升半结构化数据的安全转换能力、降低数据转换输出误码率(BER),提出基于元数据管理的半结构化数据安全转换方法。构建云存储动态半结构化数据的hash编码模型,采用动态随机码元调制方法,分析云存储动态半结构化数据的参数统计特征... 详细信息

为了提升半结构化数据的安全转换能力、降低数据转换输出误码率(BER),提出基于元数据管理的半结构化数据安全转换方法。构建云存储动态半结构化数据的hash编码模型,采用动态随机码元调制方法,分析云存储动态半结构化数据的参数统计特征量。采用模糊自相关融合调度方法,构建云存储动态半结构化数据的直觉模糊度对偶集。采用统计分析和概率密度特征采样的方法,构建云存储动态半结构化数据分簇聚类融合模型。采用元数据管理和参数模糊度辨识,实现半结构化数据安全转换和多属性群决策。根据分组交换的方法,实现云存储动态半结构化数据动态分析和聚类。结合信息聚类和自适应学习方法,实现半结构化数据安全转换和编码控制。仿真结果表明,采用该方法进行半结构化数据安全转换的准确性较高、数据输出误码率较低、融合性较好,提高了半结构化数据的安全传输能力。

关键词：元数据管理半结构化数据安全转换 hash编码数据转换