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基于并行小波算法的多模态数据近似匹配模型构建
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作者 刘丽丽 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2024年第1期124-130,共7页
针对近似匹配过程易受数据冗余性、异构成分等的影响,提出了基于并行小波算法的多模态数据近似匹配模型。该模型首先采用并行小波算法剔除多模态数据中的噪声,避免噪声对匹配过程产生影响;其次采用张量分解的聚类算法将不同相似度的数... 针对近似匹配过程易受数据冗余性、异构成分等的影响,提出了基于并行小波算法的多模态数据近似匹配模型。该模型首先采用并行小波算法剔除多模态数据中的噪声,避免噪声对匹配过程产生影响;其次采用张量分解的聚类算法将不同相似度的数据划分到不同类簇中,以消除不同类簇的数据差异度;最后将预处理后的数据输入到基于空间方向近似性的数据匹配模型中,通过计算参考数据与待匹配数据之间的空间方向近似度、编辑距离完成多模态数据的近似匹配。实验结果表明,所提方法的匹配查准率高、查全率高、匹配时间短。 展开更多
关键词 双输入-输出的并行结构 数据差异度 张量分解 空间方向近似性 匹配相似度
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