复合特征的眼睛中心定位 被引量：4

1

作者 徐国庆 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第10期3598-3601,共4页

为实现在正面人脸中定位眼睛中心点,提出复合特征算法。在整体人脸图像主动表观模型的基础上,引入局部表观模型,使全局AAM的最优结果进一步转换到眼睛局部区域的最优定位,结合在线的肤色纹理特征,使用扇形区域积分定位内外眼角点,实现... 为实现在正面人脸中定位眼睛中心点,提出复合特征算法。在整体人脸图像主动表观模型的基础上,引入局部表观模型,使全局AAM的最优结果进一步转换到眼睛局部区域的最优定位,结合在线的肤色纹理特征,使用扇形区域积分定位内外眼角点,实现眼睛边界点的在线精确定位。使用积分图的特征梯度定位虹膜区域的边界,用圆形参数进行虹膜边缘检测,实现眼睛虹膜区域的精确定位。实验结果表明,该算法可以鲁棒地确定眼睛中心,对于实时视频等低分辨率图像能够较好地实现定位。 展开更多

关键词 人机交互 局部表观模型 复合投影 眼睛定位 在线特征

下载PDF 职称材料

聚酯切片端羧基含量偏高在线特征及检查应对 被引量：3

2

作者 邓柯 《聚酯工业》 CAS 2001年第2期49-51,共3页

关键词 涤纶 聚酯切片 端羧基 含量 在线特征

下载PDF 职称材料

基于公开数据的特殊人群在线活动特征挖掘 被引量：1

3

作者 刘楚楚 吕欣 《大数据》 2018年第5期15-28,共14页

通过采集百度贴吧中的相关数据,从时间、文本、网络3个维度分析不同人群的在线活动特征,探索社会特殊人群的活动规律和心理状态。研究发现,艾滋病人群在线活动更规律,在线活动的主要目的是了解病情知识、记录日记,对本类型贴吧的关注很... 通过采集百度贴吧中的相关数据,从时间、文本、网络3个维度分析不同人群的在线活动特征,探索社会特殊人群的活动规律和心理状态。研究发现,艾滋病人群在线活动更规律,在线活动的主要目的是了解病情知识、记录日记,对本类型贴吧的关注很集中;男同性恋人群活跃时间晚,大多是为了娱乐交友,对本类型贴吧的关注具有很强的偏好性。总体上,艾滋病人群对自身病情十分关心,但男同性恋人群的艾滋病防护意识还不强。 展开更多

关键词 特殊人群 艾滋病 男同性恋 在线特征 复杂网络

下载PDF 职称材料

低分辨图像眼睛精确定位方法 被引量：1

4

作者 徐国庆 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第11期3501-3503,3512,共4页

针对低分辨率图像中的人眼定位问题,提出一种融合主动表观模型和在线肤色纹理特征的低分辨图像中精确定位眼睛的方法。该方法通过在线人脸的肤色模板,结合眼睛局部区域的纹理特征,同时引入眼睛拟合模型,对上下眼睑边缘和眼角点进行精确... 针对低分辨率图像中的人眼定位问题,提出一种融合主动表观模型和在线肤色纹理特征的低分辨图像中精确定位眼睛的方法。该方法通过在线人脸的肤色模板,结合眼睛局部区域的纹理特征,同时引入眼睛拟合模型,对上下眼睑边缘和眼角点进行精确拟合定位。考虑到虹膜区域的低分辨特点,使用圆形区域积分计算虹膜的精确位置,实现对虹膜中心点的精确定位。实验结果表明,该算法在低分辨率图像特别是网络摄像头采集的视频人脸图像中能够鲁棒实现眼睛区域的精确定位。 展开更多

关键词 人脸对齐 在线特征 关键点检测 眼睛定位 眼睛参数拟合

下载PDF 职称材料

关于利用空间相关性预测风速的评述 被引量：50

5

作者 薛禹胜 陈宁 +3 位作者 王树民 文福拴 林振智 汪震 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期161-169,共9页

归纳了空间相关性风速预测的现状;引入条件相关性及相应的可信相关度概念,以代替常规的相关性;基于大数据思维,提出将数据驱动与因果驱动相结合的预测框架。从历史数据中挖掘相关性,利用空间相关性增加风速预测的数据源,部分克服历史数... 归纳了空间相关性风速预测的现状;引入条件相关性及相应的可信相关度概念,以代替常规的相关性;基于大数据思维,提出将数据驱动与因果驱动相结合的预测框架。从历史数据中挖掘相关性,利用空间相关性增加风速预测的数据源,部分克服历史数据缺失的困难;利用大时滞的空间相关性,有助于预测下游风速的突变。最后,依托该框架展望了空间相关性风速预测的前景。 展开更多

关键词 风速预测 空间相关性 动态特征 离线分类建模 在线特征匹配

下载PDF 职称材料

利用空间相关性的超短期风速预测 被引量：31

6

作者 陈宁 薛禹胜 +3 位作者 丁杰 陈振龙 王维洲 汪宁渤 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期124-130,共7页

风速的空间相关性有助于提高其预测质量,特别是在风速突变的情况下。将"离线分类建模,在线匹配模型"的预测思路应用到利用空间相关性的超短期风速预测之中:通过历史数据的时序分析,识别其中各风电场风速存在空间相关性的时段... 风速的空间相关性有助于提高其预测质量,特别是在风速突变的情况下。将"离线分类建模,在线匹配模型"的预测思路应用到利用空间相关性的超短期风速预测之中:通过历史数据的时序分析,识别其中各风电场风速存在空间相关性的时段;按其时序特征及其他的条件特征,将观察时窗内的风速序列划分为不同演化形态的样本子集;在离线环境下,分别根据各类形态的训练样本子集优化其专用的预测模型及参数;在线应用时,则根据当下窗口内风速序列的演化形态及相关的条件特征,按匹配所得模型及参数,根据参考风电场的实测数据预测目标风电场的风速。以实际的历史数据验证了所述方法的有效性。 展开更多

关键词 风速预测 空间相关性 动态特征 离线分类建模 在线特征匹配

下载PDF 职称材料

背景变化鲁棒的自适应视觉跟踪目标模型 被引量：12

7

作者 王建宇 陈熙霖 +1 位作者 高文 赵德斌 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第5期1001-1008,共8页

提出了视觉跟踪任务中目标动态建模的一种方法.该方法首先针对跟踪序列中的当前帧图像观测进行Haar变换,从而得到图像的过完备特征描述;然后根据Fisher准则,评价每个Haar特征对目标和当前背景的区分能力,目标模型由那些区分能力最强的H... 提出了视觉跟踪任务中目标动态建模的一种方法.该方法首先针对跟踪序列中的当前帧图像观测进行Haar变换,从而得到图像的过完备特征描述;然后根据Fisher准则,评价每个Haar特征对目标和当前背景的区分能力,目标模型由那些区分能力最强的Haar特征构成.在跟踪过程中,采用卡尔曼滤波算法预测目标下一时刻的可能位置,从而根据目标的图像观测和目标下一时刻可能的位置附近的背景图像观测,对Haar特征的区分能力进行动态评价.通过保留区分能力强的特征,同时淘汰区分能力弱的特征,维护目标模型的强可区分性和低计算复杂性.该方法的主要策略是,在最大程度地保持可区分性的前提下,减少计算的复杂性.实验结果表明,在存在诸多不确定性因素的真实长序列视频上,该跟踪方法能够实时地完成复杂的目标跟踪任务. 展开更多

关键词 视觉目标跟踪 在线特征选择 目标模型 HAAR特征 卡尔曼滤波

下载PDF 职称材料

基于邻域粗糙集的高维类不平衡数据在线流特征选择 被引量：17

8

作者 陈祥焰 林耀进 王晨曦 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期726-735,共10页

在许多实际应用中,数据经常呈现高维不平衡特征,特征还根据需求在不同时间段动态生成.基于此种情况,文中提出基于邻域粗糙集的高维类不平衡数据的在线流特征选择算法.算法设计基于小类重要度的粗糙依赖度计算公式,同时,提出在线相关性... 在许多实际应用中,数据经常呈现高维不平衡特征,特征还根据需求在不同时间段动态生成.基于此种情况,文中提出基于邻域粗糙集的高维类不平衡数据的在线流特征选择算法.算法设计基于小类重要度的粗糙依赖度计算公式,同时,提出在线相关性分析、在线冗余度分析、在线重要度分析三种策略,用于选择在大类和小类之间具有高可分离性的特征.在7个高维类不平衡数据集上的实验表明,文中算法可以有效选择一个较好的特征子集,性能较优. 展开更多

关键词 在线特征选择 高维不平衡数据 邻域粗糙集 粗糙依赖度

下载PDF 职称材料

质子交换膜燃料电池容错控制方法综述 被引量：12

9

作者 张雪霞 蒋宇 +2 位作者 黄平 郭雪庆 陈维荣 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期1431-1444,共14页

质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)作为一种高效、环保的能量转换装置,具有广阔的工业应用前景。然而,多辅助系统和运行时涉及多物理场耦合现象的特征,使PEMFC易发生水管理、热管理、反应物饥饿等各类故障... 质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)作为一种高效、环保的能量转换装置,具有广阔的工业应用前景。然而,多辅助系统和运行时涉及多物理场耦合现象的特征,使PEMFC易发生水管理、热管理、反应物饥饿等各类故障,且故障难以控制。为及时有效地消除故障并稳定输出性能、提高耐久性,拥有实时在线特征及诊断精度高等优点的容错控制方法被应用于优化PEMFC的运行。容错控制分为故障诊断和控制重构两部分。该文对基于模型和基于非模型的故障诊断方法进行综述,并总结了各自的优缺点。随后,从结构框图角度介绍控制器调节模块以及决策模块的功能和必要性,并综述了现有研究中容错控制在PEMFC的应用。最后,总结了PEMFC领域现有研究需做出的改进以及容错控制的发展前景。 展开更多

关键词 质子交换膜燃料电池 容错控制 实时在线特征 故障诊断 控制重构

下载PDF 职称材料

基于在线特征选择的实时压缩跟踪 被引量：11

10

作者 毛征 袁建建 +2 位作者 吴珍荣 曲劲松 李红岩 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期730-736,共7页

针对原始压缩跟踪算法无法自适应选择特征易导致目标丢失或者漂移这一现象,提出一种基于在线选择特征的实时压缩跟踪算法。首先,在初始化阶段生成两个互补的投影矩阵,利用该投影矩阵提取特征构造候选特征池。然后,通过特征置信度度量策... 针对原始压缩跟踪算法无法自适应选择特征易导致目标丢失或者漂移这一现象,提出一种基于在线选择特征的实时压缩跟踪算法。首先,在初始化阶段生成两个互补的投影矩阵,利用该投影矩阵提取特征构造候选特征池。然后,通过特征置信度度量策略实时从候选特征池中选择置信度较高的特征,并融合所选特征对应的置信度构造分类器。最后,利用该分类器对候选样本做二元分类处理,获得最高分类器响应值的样本作为最后跟踪结果;而上一帧跟踪结果用来在线更新特征池和分类器为后续跟踪做准备。本算法在多个公共测试视频序列与原始压缩跟踪算法进行了对比,结果表明其跟踪精度和鲁棒性方面得到了改善,对于320pixel×240pixel大小的视频平均处理帧速为25frame/s,满足实时跟踪要求。 展开更多

关键词 在线特征选择 压缩感知 子区域特征 实时压缩跟踪

下载PDF 职称材料

基于最大决策边界的高维类不平衡数据在线流特征选择 被引量：8

11

作者 林耀进 陈祥焰 +1 位作者 白盛兴 王晨曦 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期820-829,共10页

数据的特征空间常随时间动态变化,而训练样本的数量固定不变,数据的特征空间在呈现超高维特点的同时通常伴随决策空间的类别不平衡问题.对此,文中提出基于最大决策边界的高维类不平衡数据在线流特征选择算法.借助邻域粗糙集模型,在充分... 数据的特征空间常随时间动态变化,而训练样本的数量固定不变,数据的特征空间在呈现超高维特点的同时通常伴随决策空间的类别不平衡问题.对此,文中提出基于最大决策边界的高维类不平衡数据在线流特征选择算法.借助邻域粗糙集模型,在充分考虑边界样本影响的基础上,定义自适应邻域关系,设计基于最大决策边界的粗糙依赖度计算公式.同时,提出三种在线特征子集评估指标,用于选择在大类和小类之间具有强区分能力的特征.在11个高维类不平衡数据集上的实验表明,在相同的实验环境及特征数量下,文中算法综合性能较优. 展开更多

关键词 在线特征选择 高维类不平衡数据 自适应邻域 邻域粗糙集

下载PDF 职称材料

在线模板的人脸特征点对齐 被引量：7

12

作者 徐国庆 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第11期4021-4026,共6页

为提高实时人脸对齐的精度和效率,在AAM关键点对齐算法基础上,提出融合在线多帧特征信息的特征点更新实时人脸对齐方法。利用前帧已对齐的特征点信息,快速计算本帧运动矢量,作为本帧对齐初始位置,使本帧对齐迭代的初始点充分接近最优解... 为提高实时人脸对齐的精度和效率,在AAM关键点对齐算法基础上,提出融合在线多帧特征信息的特征点更新实时人脸对齐方法。利用前帧已对齐的特征点信息,快速计算本帧运动矢量,作为本帧对齐初始位置,使本帧对齐迭代的初始点充分接近最优解,避免大范围搜索容易陷入的局部极小问题;人脸检测的初始化过程仅在完全丢失或第一帧初始化时进行一次,后续帧在前帧基础上更新位置,提高跟踪速度;针对人脸运动过快出现的块匹配失效问题,使用多分辨率块搜索算法,在各级图像上进行块对齐,在大范围的快速移动条件下,仍然能够实现特征点匹配。在实时网络摄像头条件下进行跟踪实验。实验结果表明,提出的特征点更新算法能够实时跟踪快速的人脸移动,并在较少的迭代次数内实现人脸对齐。 展开更多

关键词 人机交互 人脸对齐 在线特征点更新 主动表观模型 主方向滤波

下载PDF 职称材料

基于在线特征库的非侵入式负荷特征提取方法

13

作者 王谱宇 耿路路 +3 位作者 刘兴江 程含渺 方凯杰 张小平 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3489-3499,I0012,共12页

负荷特征是指负荷设备运行过程中具备某种统计规律的特殊标识,而包含负荷特征的数据库则是实现非侵入式负荷监测与分解的基本依据。对于纯阻性负荷设备,研究人员利用其运行状态切换过程中功率产生跃变的特点,可以准确提取相应状态下的... 负荷特征是指负荷设备运行过程中具备某种统计规律的特殊标识,而包含负荷特征的数据库则是实现非侵入式负荷监测与分解的基本依据。对于纯阻性负荷设备,研究人员利用其运行状态切换过程中功率产生跃变的特点,可以准确提取相应状态下的负荷特征。然而,对非纯阻性设备,其负荷特征提取存在以下2个问题。问题1)运行状态切换过程中功率变化不显著,无法精准定位状态投切时刻点;问题2)负荷设备存在功率缓变化的运行状态,导致对应状态下的负荷特征不唯一,无法手动提取。为了解决非纯阻性设备负荷特征提取中存在的上述问题,提出一种基于在线特征库的非侵入式负荷特征提取方法,该方法分为2个阶段。第一阶段:基于负荷设备运行过程中的稳态周期电流数组建立在线特征库,通过改进Pearson相似系数构建滑窗函数,得到负荷设备运行时的周期电流数组与在线特征库的相似性,并同步判断在线特征库冗余性,实现负荷设备状态数据分割;第二阶段:计算在线特征库的特征矩阵,对特征矩阵进行K-means聚类分析,融合相似在线特征库,形成负荷设备的状态特征库,从而实现负荷设备特征电流数组的提取。在私人数据集和PLAID数据集上的测试结果证明,所提负荷特征提取方法在不同的用电场景下均有较好的鲁棒性。所提方法可大幅减少负荷特征提取阶段的人工参与,有利于缓解因负荷设备种类过多导致的负荷特征提取烦琐的问题,为后续建立负荷特征数据库提供了便利。 展开更多

关键词 状态检测 负荷特征 周期电流数组 在线特征库 K-MEANS算法

下载PDF 职称材料

基于次相关特征和邻域互信息的在线多标记特征选择算法

14

作者 程雨轩 毛煜 +2 位作者 张小清 曾艺祥 林耀进 《山东大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期70-81,共12页

为了充分地挖掘被单一度量指标算法忽略但对分类结果有利的特征,提出了基于次相关特征和邻域互信息的在线多标记特征选择算法,通过计算得到的新到达特征的重要性以及相关度,分析其显著性的区别,将特征区分为显著特征以及次相关特征。利... 为了充分地挖掘被单一度量指标算法忽略但对分类结果有利的特征,提出了基于次相关特征和邻域互信息的在线多标记特征选择算法,通过计算得到的新到达特征的重要性以及相关度,分析其显著性的区别,将特征区分为显著特征以及次相关特征。利用邻域交互信息对新到达的特征与已选特征集合进行冗余性分析,剔除依赖度较低的特征,以此逐步提升特征子集的质量。构建了基于全局的线性和非线性关系的度量指标,并以此来计算特征的局部相关度,有效地挖掘次相关特征。充分考虑特征空间中次相关特征存在的问题,将次相关特征从特征集合中剥离并单独保存,使之在冗余分析阶段不会因显著特征对度量指标敏感度高所产生的影响而被剔除出特征集合。建立了特征选择指标,利用迭代策略根据指标进行特征选择。实验结果表明,该算法具有很好的有效性和稳定性。 展开更多

关键词 在线特征选择 多标记学习 邻域熵 邻域互信息 次相关特征

原文传递

基于抗噪声邻域粗糙集的在线流特征选择算法 被引量：1

15

作者 曾艺祥 林耀进 +1 位作者 李育林 王晨曦 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第7期1494-1499,共6页

在开放动态环境当中,特征是动态生成的,特征在不同时间戳内流入特征空间称为流特征.然而,在一些基于传统的邻域粗糙集流特征选择算法中,噪声点会对特征的依赖度计算造成影响.基于此,本文提出了基于抗噪声邻域粗糙集的在线流特征选择算法... 在开放动态环境当中,特征是动态生成的,特征在不同时间戳内流入特征空间称为流特征.然而,在一些基于传统的邻域粗糙集流特征选择算法中,噪声点会对特征的依赖度计算造成影响.基于此,本文提出了基于抗噪声邻域粗糙集的在线流特征选择算法.首先,充分考虑噪声点的影响,定义一种抗噪声的邻域关系,并设计基于抗噪声邻域的依赖度计算公式.进一步,考虑到特征对不同类别所提供的信息不同,结合类别正域,提出了一种新的在线相关性分析方法和冗余分析方法.在8个数据集上的实验研究表明,所提算法得到的特征子集优于一些在线流特征选择算法. 展开更多

关键词 在线特征选择 流特征 邻域粗糙集 邻域关系

下载PDF 职称材料

风速时间序列的符号化描述 被引量：5

16

作者 陈宁 薛禹胜 +3 位作者 丁杰 马进 董朝阳 刘玮 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期33-38,共6页

利用统计分析技术,对已知的时间序列外推,可以克服短期风速预测中缺乏因果关系的困难。但在选择外推模型、参数及学习样本等方面存在主观认识模糊性的挑战。为降低主观认识模糊性对分类预测效果的影响并提高样本分类效率,提出按变化特... 利用统计分析技术,对已知的时间序列外推,可以克服短期风速预测中缺乏因果关系的困难。但在选择外推模型、参数及学习样本等方面存在主观认识模糊性的挑战。为降低主观认识模糊性对分类预测效果的影响并提高样本分类效率,提出按变化特征来定义符号,以及用符号串描述风速时间序列的粗粒化概念。在此基础上,引入趋势特征,完善风速时间序列的符号化过程,提出单元窗口特征和趋势特征相结合的两层符号化方法。利用甘肃酒泉风电基地一年的实际数据验证了该粗粒化方法的有效性。 展开更多

关键词 风速预测 有条件的相关性 时间序列符号化 离线分类建模 在线特征匹配

下载PDF 职称材料

面向分类的流特征在线特征选择算法 被引量：4

17

作者 尤殿龙 郭松 +3 位作者 赵春慧 原福永 申利民 陈真 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期321-332,共12页

在线流特征选择通过实时过滤无关特征和冗余特征,实现流特征空间降维.针对已有算法,如Alpha-investing分类精度低、SAOLA选择特征数多和OSFS在低冗余高相关数据集下运行时间长的问题,提出了一种面向分类的流特征在线特征选择算法——OSF... 在线流特征选择通过实时过滤无关特征和冗余特征,实现流特征空间降维.针对已有算法,如Alpha-investing分类精度低、SAOLA选择特征数多和OSFS在低冗余高相关数据集下运行时间长的问题,提出了一种面向分类的流特征在线特征选择算法——OSFIC.算法运用四层过滤框架,通过无条件独立过滤不相关新特征、单条件下互信息过滤冗余新特征和候选特征集合中的部分冗余特征,最后通过多条件独立过滤候选特征集中的剩余冗余特征,最终得到分类标签的近似马尔可夫毯.为了分析OSFIC的性能,选择了NIPS 2003和Causality Workbench中的数据集,从预测精度、特征数量、运行时间和AUC方面与已有基准算法进行比较.实验表明,OSFIC平均分类精度比Alpha-investing提升4.41%.在保证精度的前提下,平均特征数量比SAOLA减少41.9%,运行时间比OSFS减少91.59%.最后,在真实的应用场景下验证了OSFIC的有效性. 展开更多

关键词 在线特征选择 流特征 互信息 条件独立 近似马尔可夫毯

下载PDF 职称材料

基于邻域搜索的在线特征大数据分类方法 被引量：4

18

作者 李越颖 《微电子学与计算机》 2021年第9期61-66,共6页

针对现有算法在处理海量数据集时处理效率低的问题,提出一种基于邻域搜索的在线特征选择(neighborhood search for online feature selection, NSOFS)并行大数据分类方法.在Map阶段,将大数据集进行分块,针对动态未知特征空间,通过萤火... 针对现有算法在处理海量数据集时处理效率低的问题,提出一种基于邻域搜索的在线特征选择(neighborhood search for online feature selection, NSOFS)并行大数据分类方法.在Map阶段,将大数据集进行分块,针对动态未知特征空间,通过萤火虫算法和模拟退火算法的优化,对于在线特征进行邻域搜索,选择最佳特征集,将获得的特征集作为Reduce阶段输入特征,然后使用内核支持向量机(Kernel Support Vector Machine, KSVM)对数据分类.实验结果表明:所提方法在精确率、召回率、F值和时间等性能方面优于其他现有方法. 展开更多

关键词 在线特征选择 邻域搜索 模拟退火算法 萤火虫算法 MAPREDUCE

下载PDF 职称材料

面向大数据的在线特征提取研究 被引量：4

19

作者 许烁娜 曾碧卿 熊芳敏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第9期239-242,共4页

在大数据环境下,当利用机器学习算法对训练样本进行分类时,训练数据的高维度严重制约了分类算法的性能。文中应用L1准则的稀疏性,提出了一种在线特征提取算法,并用该算法对训练实例进行分类。利用公开数据集对算法的性能进行了分析,结... 在大数据环境下,当利用机器学习算法对训练样本进行分类时,训练数据的高维度严重制约了分类算法的性能。文中应用L1准则的稀疏性,提出了一种在线特征提取算法,并用该算法对训练实例进行分类。利用公开数据集对算法的性能进行了分析,结果表明,提出的在线特征提取算法能准确地对训练实例进行分类,因而能更好地适用于大数据环境下的数据挖掘。 展开更多

关键词 大数据 机器学习 在线特征提取 算法

下载PDF 职称材料

FeaDB:基于内存的多版本在线特征存储

20

作者 高歌 胡卉芪 《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期65-76,共12页

特征管理是搭建人工智能数据管道中的重要一环.特征存储要求在模型训练和推理阶段提供有效版本的特征推送服务.为响应这一需求,特征存储需要为特征实时更新和版本管理提供保证,以协同上游的特征摄取,为模型服务系统提供数据动力.在人工... 特征管理是搭建人工智能数据管道中的重要一环.特征存储要求在模型训练和推理阶段提供有效版本的特征推送服务.为响应这一需求,特征存储需要为特征实时更新和版本管理提供保证,以协同上游的特征摄取,为模型服务系统提供数据动力.在人工智能辅助决策的在线预测任务中,为了提供更好的用户体验,模型服务系统需要实时响应决策请求,实时特征检索面临更低延迟的挑战.聚焦这一挑战,开发基于内存的多版本在线特征存储FeaDB.使用时间序列建模特征,并提供特征版本管理语义,满足特征从生产到消费的版本管理需求;采用追加写方式保证实时特征加载性能,设计基于版本的索引减少读延迟;为进一步减小特征消费延迟,提出版本快照机制,实验证明采用快照读机制增加了特征集版本的检索效率. 展开更多

关键词 人工智能数据管理系统 多版本存储 在线特征存储

下载PDF 职称材料