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基于最小哈希的网络单信道重复数据剔除算法 被引量:1
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作者 邬剑飞 周路明 刘小强 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2023年第2期367-373,共7页
剔除重复数据是保证网络高效运行不可缺少的步骤,但该过程易受信号强度、网络装置、路由器性能等问题的干扰。为此,提出基于最小哈希的网络单信道重复数据剔除算法。首先利用哈希算法中的散列函数对网络单信道数据实行聚类处理,然后采... 剔除重复数据是保证网络高效运行不可缺少的步骤,但该过程易受信号强度、网络装置、路由器性能等问题的干扰。为此,提出基于最小哈希的网络单信道重复数据剔除算法。首先利用哈希算法中的散列函数对网络单信道数据实行聚类处理,然后采用带有监督判别的投影算法对聚类后的数据进行降维处理,最后采用代数签名预估数据,保证数据之间的计算开销最小,再构造最小哈希树生成校验值,在更新去重标签的同时,通过双层剔除机制完全剔除单信道中的重复数据。实验结果表明,该算法的执行时间短,且计算和存储开销较小。 展开更多
关键词 散列函数 原始聚类中心 近邻局部图 约束目标函数 代数签名 哈希树 网络信道
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基于蚁群算法的方向特征分割方法
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作者 吴冰 马贺敏 成文俊 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2008年第1期92-95,共4页
针对翅脉特征的有效提取问题,根据蝶翅图像具有方向性的特点,提出了方向小波变换与蚁群算法相结合的分割方法。该方法首先采用Morlet方向小波变换对不同方向的翅脉边缘进行检测、提取。通过分析这些边缘点的特征参数,确定初始聚类中心... 针对翅脉特征的有效提取问题,根据蝶翅图像具有方向性的特点,提出了方向小波变换与蚁群算法相结合的分割方法。该方法首先采用Morlet方向小波变换对不同方向的翅脉边缘进行检测、提取。通过分析这些边缘点的特征参数,确定初始聚类中心。基于所设置的初始聚类中心,再利用蚁群算法对蝶类翅脉图像进行分割。仿真实验表明,该方法可以将各方向翅脉特征检测出来,是一种有效的方向特征分割方法。 展开更多
关键词 翅脉特征 蚁群算法 方向小波 初始聚类中心
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