最近邻分类方法的研究

研究最近邻分类方法,应用S近邻技术的思想建立分类模型,设计一个新的S近邻(shelly nearest neighbor,SNN)分类算法,克服了k近邻(knearest neighbor,kNN)分类算法在最近邻选择上可能存在偏好的问题。通过对传统的k近邻和新构造的S近邻分类算法的思想、关键技术等方面的分析,以及在UCI真实数据集实验上分类准确率的比较,概括出算法适宜的环境条件,并分析可能的原因。最后,总结得出SNN分类算法对距离度量不敏感,且在大数据集上具有更好分类效果的结论。

QENNI:一种缺失值填充的新方法

针对k最近邻填充算法(kNNI)在缺失数据的k个最近邻的选择上可能存在偏好,提出一种新的缺失填充算法:象限近邻填充算法QENNI(quadrant-encapsidated-nearest-neighbor-based imputation),它仅仅使用缺失数据象限方向的最近邻数据填充该缺失值,避免了kNNI中选取的k个最近邻点有偏好这一情况。另外,此算法对于低维数据集可以是无参的,即消除了对参数的依赖。实验结果表明,QENNI算法的填充准确性要优于kNNI算法。

Oracle数据库容灾方案应用与研究

对于核心业务而言,任何宕机、数据丢失等情况无疑都是一场灾难。因此,Oracle数据库提供了非常良好的数据保护和容灾特性供客户使用,即Oracle Data Guard技术。文章从业务对数据保护、故障转移的需求出发,针对最常用的业务场景探究oracle提供的功能和实现机制,并通过实际的项目案例研究Oracle Data Guard的技术和应用。

DTN多播路由算法研究

DTN是从具有延时容忍特性的一类网络中抽象出来的,高延迟、间歇性连接、资源受限等特点给传输协议的设计带来了巨大的挑战。多播服务支持一组用户的数据分发,许多潜在的DTN应用是基于多播方式的,利用多播技术能够提高网络的资源利用率,降低通信成本,节约带宽。首先对DTN及其多播技术进行概述,分析DTN的特点以及DTN多播服务技术应用与发展;其次,深入研究DTN多播路由算法,对现有DTN多播路由算法进行综合比较分析;最后,展望未来进一步的研究工作。