一种改进的WKNN匹配算法

在WiFi室内定位方法中,基于接收信号强度(RSSI)离线指纹数据库的加权K最邻近点(WKNN)算法得到了深入研究,但目前的WKNN算法未考虑实测数据维度高、无效缺省数据多等特点,不利于匹配定位精确度的提高。为此,在对实测RSSI指纹向量按照由大到小进行排序的基础上,只选取大于设定RSSI阈值的有效RSSI指纹数据进行后续的匹配;按照欧式距离的统计量自适应调整K值;按照欧式距离的均值,调整高斯权重系数。实验结果表明,与未改进的WKNN算法相比,改进后的WKNN算法定位精确度更高。

基于KNN图层区分的优化式着色算法

针对灰度图像彩色化技术应用于彩色图像二次着色时往往忽略掉原始图像所带的色彩信息的问题,提出了一种基于KNN图层区分的优化式着色算法。与现有的优化式着色方法相比,该方法一方面采用基于KNN的图像前背景区分算法获得图层区分的图像,生成新的权值函数;另一方面将图层区分结果引入优化式着色方法,并对图像着色。实验结果表明,算法能有效解决物体边界处发生颜色渗漏的问题,得到颜色分布精确的图像。在相同输入前提下,算法可以得到更好的着色结果。

邻居搜索问题在CUDA上基于KD-TRIE方法的优化与实现

介绍如何在CUDA上搭建KD—TRIE，并对其进行搜索，使其能适应解决邻居搜索问题．实验结果表明，当搜索半径较小（如整个空间直径的0．01和0．001），数据规模较大（如10^6）时，使用KD-TRIE进行搜索的效果最佳，与蛮力算法相比可以达到加速比5000～15000倍的效果；当搜索半径较大时，加速比会相应减少．采取优化措施，可以提高加速比．

基于MapReduce和双层倒排网格索引的kNN算法

随着卫星定位技术和移动互联网技术的飞速发展,地理空间数据来源变得更加多源异构.面对海量地理空间数据,如何快速有效地找到目标周围的兴趣点变得异常重要.依据空间k近邻(kNN)查询算法,提高效率的关键在数据索引和数据块存储结构设计,通过引入云计算的MapReduce编程模型,设计了一种面向MapReduce的地理空间数据双层倒排网格索引,利用CircularTrip算法实现了目标点近邻查询计算,最终获得距离目标点最邻近的数据点集.实验结果表明,该索引方法较单层倒排网格索引下的kNN查询效率有明显提高,且数据量越大效率提升越明显,此法适合大规模并行计算.

基于改进KNN算法的AVS到H.264/AVC快速转码方法

尽管音视频编码标准(Audio and Video Coding Standdard,AVS)的编码性能可以与H.264相媲美,但是H.264的应用范围更加广泛,因此视频由AVS标准转码成H.264标准具有很大的应用前景。目前,主流的转码方法是将AVS的分块模式与H.264的分块模式映射的方式降低转码复杂度,但是技术之间的差异导致这两种标准之间的分块模式并不是一一映射的关系,因此会导致编码效率大幅度降低。提出一种基于改进KNN(K最邻近节点)算法的AVS到H.264/AVC快速转码方法。充分利用了AVS码流中的各种信息,通过改进的KNN算法建立了中间信息和H.264分块模式之间的映射模型。根据AVS中运动矢量信息的差异自适应确定H.264可能的分块模式,实验结果表明上述问题得到有效解决,该算法在保证H.264编码效率的前提下大幅降低了转码复杂度。

基于电源线和位置指纹的室内定位技术

该文提出将室内环境不可或缺的电源线作为天线,通过在电源线上注入宽带高频信号构造室内空间的位置指纹,进而实现室内空间精确定位。首先介绍了电源线上宽带高频信号注入模块的实现技术,以及室内空间位置指纹的构造方法;其次,介绍了基于朴素贝叶斯分类算法的室内定位原理;最后,通过实验分析证明在多训练样本情况下,基于朴素贝叶斯分类算法的定位算法比基于K最邻近点(KNN)分类算法的定位算法有更好的定位准确率和时间迁移适应能力。

基于中医证候学的糖尿病肾病患者肾小球滤过率评估方法的探索

目的探索糖尿病肾病患者基于中医证候学评估肾小球滤过率(glomerular filtration rate,GFR)的可能性及其方法。方法基于"十一五"国家科技支撑计划《中医全程干预糖尿病肾病进程综合方案研究》的1872例研究数据,采用散点图矩阵、安德鲁斯曲线分析、平行坐标图等计算机可视化技术,探求GFR与性别、年龄、身高、体重,以及气虚、血虚、阴虚、阳虚、血瘀、湿浊、痰湿的中医证候积分等11个因素间的关系。将病例分为1400例的组1和472例的组2。基于组1的数据,使用两种方法进行GFR的估算:(1)对11个因素进行线性回归,并根据回归结果进行GFR估算。(2)以病例为单位,纳入11个因素,使用组1病例建立数据库,使用K最邻近结点算法(k-nearest neighbor,KNN),进行GFR估算。基于组2的数据,采用散点图、偏差分析、Bland-Altman作图法及ROC曲线进行验证一致性评价。结果 (1)GFR与性别、年龄、身高、体重以及7个中医证候等因素之间存在特定联系。(2)散点图显示,KNN法分布于±30%范围内的点较之回归方程明显增多。两种评估方法偏差的30%符合率均达到50%以上。回归方程和KNN法偏差的30%符合率分别达到58.1%和69.3%。Bland-Altman作图显示,KNN法估算结果的偏差分布较为均匀,数据相对集中,波动范围小于回归方程估算值。用于诊断肾功能不全时,KNN法的ROC曲线下面积达到0.847。结论基于中医证候学对糖尿病肾病患者的GFR进行评估是可行的。KNN法效果优于回归法,在数据量足够大时,更有利于中医证候学的研究。

并行多媒体数据库中基于内容的高效检索的数据分配方法的研究

一种可按比例放大到带高维元数据描述特征的大型多媒体数据库,并且能提供基于内容的快速检索(CBR)的方法在许多应用领域变得越来越重要。为实现这个目标,通过通用的并行无共享架构实现。通过假设一个聚类过程并根据对CBR的复杂程度分析,提出了一种以最佳聚类数和节点数为特点的数据分配方法。通过在不同的高维数合成数据库方面进行实验对其进行了验证,并实现了对全K最邻近查询处理算法。