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题名一种基于FP阵列技术的频繁模式挖掘算法
被引量：2
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作者
谭军
卜英勇
杨勃
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机构
中南林业科技大学计算机学院
中南大学机电工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第7期208-210,共3页
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基金
国家自然科学基金项目(50474052)资助
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文摘
在FP-growth算法中,为了产生条件FP树,必须扫描FP树两次。提出一种新颖的FP阵列技术,将FP-tree数据结构与FP阵列有效地结合起来,直接从FP阵列得到频繁项的计数,从而省略了第一次扫描,节省了时间。尤其对于稀疏数据库,该算法在执行时间上比原FP-growth算法具有更优的性能。
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关键词
频繁模式增长算法
频繁模式树
稀疏数据库
FP阵列
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Keywords
FP-growth algorithm, FP-tree, Sparse databases, FP-array
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名云计算环境下模糊舰船图像局部特征提取方法研究
被引量：2
- 2
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作者
陈虹
陈林琳
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机构
南通科技职业学院
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2019年第24期178-180,共3页
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基金
2018年南通市本级财政科技资金资助项目(JC2018135).
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文摘
为弥补SIFT算法在匹配精度上存在的不足,设计云计算环境下的模糊舰船图像局部特征提取方法。在云计算服务框架中,实现矢量描述子的分类操作,完成云计算环境下的舰船图像节点匹配处理。在此基础上,按照舰船图像的局部特征构造需求,建立模糊图像的稀疏数据库,再根据必要特征提取量的计算结果,实现新型模糊舰船图像局部特征提取方法的顺利应用。对比实验结果表明,与SIFT算法相比,应用新型局部特征提取方法后,舰船图像模糊匹配精度最大值接近75%,传统提取遗留问题得到妥善解决。
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关键词
舰船图像
局部特征提取
服务框架
矢量描述子
稀疏数据库
必要提取量
匹配精度
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Keywords
ship image
local feature extraction
service framework
vector descriptor
sparse database
necessary extraction amount
matching accuracy
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U674.7
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名一种稀疏数据库设计方法
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作者
时曦
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机构
贵州大学计算机科学系
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出处
《贵州大学学报（自然科学版）》
1997年第2期117-119,共3页
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基金
贵州大计算机科学系基金
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文摘
本文提了一种稀疏数据库设计方法。
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关键词
数据库模式
稀疏数据库
设计方法
关系数据库
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Keywords
database schema, sparse database, design method
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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