用于光线跟踪的高并行度表面积启发式(SAH)KD树构建

提出一种用于光线跟踪的SAH-KD树构建方法,解决当前KD树并行算法并行度不高且效率低的问题.算法首先对所有图元包围盒在三个维度按坐标轴左值排序,得到三维上有序的包围盒索引.然后使用层次遍历构建KD树,根据每个节点包围盒选择要划分的维度,并在当前层生成所有节点在该维度下的候选划分点序列.最后计算每个节点的空间树,在GPU中计算每个候选点的SAH值,选择每个节点的最小SAH值点进行划分.实验中采用4个常用场景进行测试算法性能,并同时比较了当前高效串行与并行算法,结果证明本文提出的算法在生成同等质量KD树的情况下达到对比串行方法4~6倍以及对比并行方法的1.3~1.5倍的计算速度,并且能在线程数成倍增加时达到相近倍数的加速比.     

基于L2范数的局部保持投影算法

针对传统局部保持投影算法对外点敏感的问题,提出了一种基于L2范数的局部保持投影算法。该算法通过采用L2范数定义目标函数并重新定义了权值矩阵,多次迭代计算投影矩阵得到局部最小值,直至达到收敛条件,进而获得最终的最优投影矩阵;通过利用最优投影矩阵将原始数据投影到最优的投影子空间,降低高维数据维度,同时能够保持原有数据特征。合成数据实验结果表明,与传统局部保持投影算法相比,所提基于L2范数的局部保持投影算法能够有效地降低数据维度,改善了算法对外点的敏感问题,提高了算法的鲁棒性。人脸识别实验结果表明,该算法能够取得较高且较为稳定的人脸识别率,人脸识别率可达80%。     

一种可用于分类型属性数据的多变量决策树算法

针对绝大部分多变量决策树只能联合数值型属性,而不能直接为带有分类型属性数据集进行分类的问题,提出一种可联合多种类型属性的多变量决策树算法(CMDT).该算法通过统计各个分类型属性的属性值在各个类别或各个簇中的频率分布,来定义样本集合在分类型属性上的中心,以及样本到中心的距离.然后,使用加权k-means算法划分决策树中的非终端结点.使用这种结点划分方法构建的决策树可用于数值型数据、分类型数据以及混合型数据.实验结果表明,该算法建立的分类模型在各种类型的数据集上均获得比经典决策树算法更好的泛化正确率和更简洁的树结构.     

二叉排序树结点删除算法的另一种思路

树的应用是数据结构的一个重点内容,而二叉排序树结点删除算法是树的应用的难点内容。二又排序树是指二叉树中任一结点,如有左子树,则左子树各结点的数据城必须小于该结点的数据域;如有右子树,则其右子树备结点的数据域必须不小于该结点的数据域。其特点是对该树进行一次中序遍历,打印出各结点的数据域值,可得到一个非递减序列,所以也可以看作是排序算法的一种。如果要求删除二又排序树的某一个结点,删除之后的树依然是二叉排序树,称为二叉排序树结点的删除。二叉排序树结点删除的算法,目前使用较多的是根据被删除是否二叉排序树…     

一种支持大型多人在线游戏的覆盖网组播生成树算法

提出了一种基于AOI(Area of Interest)域的可调覆盖组播生成树算法AOMST(Adjustable Overlay Multicast Spanning Tree),该算法可用于支持大型多人在线游戏MMOG(Massively Multi-player Online Games).它的基本思想是先将MMOG按照兴趣域划分分区,在每个分区内以结点带宽及时延为可调影响因子构建组播生成树,然后再通过3种不同的结点变换操作来进一步减少组播生成树中的时延.仿真实验表明,AOMST算法是有效的.     

一种基于聚合链的改进FP-Growth算法

提出了一种基于聚合链挖掘频繁模式的改进FP-growth算法.该算法引入聚合链的单链表结构,改进了FP树结构.改进后的FP树是单向的,每个结点只保留指向父结点的指针,节省了树空间;相同项的不同节点的路径信息压缩进聚合链中,避免了生成节点链和条件模式库.用Agrawa方法生成实验数据进行分析,实验结果验证了该算法在时间上的优势.     

基于权重搜索树改进K近邻的高维分类算法

信息采集技术日益发展导致的高维、大规模数据,给数据挖掘带来了巨大挑战,针对K近邻分类算法在高维数据分类中存在效率低、时间成本高的问题,提出基于权重搜索树改进K近邻(K-nearest neighbor algorithm based on weight search tree,KNN-WST)的高维分类算法,该算法根据特征属性权重的大小,选取部分属性作为结点构建搜索树,通过搜索树将数据集划分为不同的矩阵区域,未知样本需查找搜索树获得最"相似"矩阵区域,仅与矩阵区域中的数据距离度量,从而降低数据规模,以减少时间复杂度.并研究和讨论最适合高维数据距离度量的闵式距离.6个标准高维数据仿真实验表明,KNN-WST算法对比K近邻分类算法、决策树和支持向量机(support vector machine,SVM)算法,分类时间显著减少,同时分类准确率也优于其他算法,具有更好的性能,有望为解决高维数据相关问题提供一定参考.     

基于多尺度图像块分类的字典学习算法

针对传统字典学习算法未考虑训练数据集流形结构的问题,提出一种基于KD树分类的多尺度字典学习算法。首先在预处理阶段建立图像高斯金字塔,提取不同尺度下各层图像的角点并建立KD树进行分类,以各类角点为中心截取图像块并生成每层图像的训练数据集来完成各个子字典的学习。在字典训练阶段,提出一种基于局部保持投影的多原子更新算法,在保持字典中各类原子集的流形结构的情况下进行原子更新,高效训练出自适应稀疏字典。对测试图像进行压缩感知重构实验,仿真结果表明,该算法在保证图像重建精度的前提下,显著提高字典学习效率。     

基于模糊度的决策树生成算法

在处理不确定问题中,生成模糊决策树是一种常用的方法.其算法主要包含2个步骤,一个是树的生成条件,主要是确定扩展属性的选择标准,并以此为核心得到生成模糊决策树的启发式算法.另一个则是树的终止条件,否则会造成树的过度拟合的情况.目前,典型的算法中通常利用粗糙模糊依赖度作为选择扩展属性的依据,但是这个依赖函数不具备单调性,从而导致算法有不收敛的可能,基于这个问题,给出了模糊度的定义,重新定义了模糊依赖度和模糊粗糙度,选择模糊依赖度最大的条件属性作为根结点;然后,使用模糊粗糙度作为叶子结点的终止条件;最后,通过实例说明了整个模糊决策树的归纳过程.     

基于最小生成树的R~*-树结点分裂算法

针对R*-树应用到逆向工程领域时遇到的适用性差等问题,提出了一种新的R*-树结点分裂算法.该算法将R*-树索引结点表示为轴向包围盒,依据轴向包围盒外接球间的重叠度计算结点相似度,并将其作为权值构建结点无向连通图,用来求解结点无向连通图的最小生成树.沿最大权值边将最小生成树分裂为2棵子树,并基于结点外接球体积对R*-树结构进行优化,从而实现了R*-树结点分裂.实例表明,R*-树结点分裂算法可处理各种复杂数据的结点分裂问题,能够有效地提高R*-树的构建效率及空间数据的查询效率.     

基于启发式二分策略的属性约简方法

分辨矩阵为属性约简与求核运算提供了一种规范精确的数学模型,通过分辨矩阵模型可方便地获取决策系统全体属性约简.本文基于分辨矩阵运用启发式信息与二分策略扩展结点,设计了一种构造约简树求取全体属性约简的有效算法,该约简树从根结点到叶结点全体路径构成的析取范式与系统分辨函数等价,其极小析取范式所有析取项即为决策系统全体属性约简.该方法适用于满足任意约简准则的分辨矩阵,能够显著地减少搜索空间和保证全体约简求解的完备性,理论分析与实验结果说明了算法的可行性与有效性.     

基于属性间交互信息的预剪枝ID3算法

ID3算法是决策树归纳中普遍而有效的启发式算法.本文针对ID3算法的不足,给出了一个改进版本,它在选择测试属性时不仅要求该属性和类的交互信息较大,而且要求和祖先结点使用过的属性之间的交互性息尽可能小,从而避免了对冗余属性的选择,实现信息熵的真正减少.在生成树的过程中,设定分类阈值,对树进行剪枝,以避免数据子集过小,使进一步划分失去统计意义.实验结果表明,该算法能构造出比ID3算法更优的决策树.     

基于Surfels表示的点模型的布尔运算

为了实现表面面元表示的离散点模型实现布尔运算的算法,提出了一种简单而快速的点模型布尔算法。通过构造适合于邻域搜索的KD树层次结构,实现了快速为点云找其最近相邻点,对面元的内外及相交测试和边界Surfels的自适应划分,用Splating方法绘制点模型。实验表明,该算法运算简单,提高了内外判别的准确性和边界的精度。     

基于离群因子的不确定数据生成算法

基于不确定数据的表示模型, 针对属性级不确定数据, 提出一种不确定数据生成算法AC UDGen（attribute level continuous uncertain data set generation algorithm）. 该算法通过引入离群点检测 LOF（local outlier factor）算法, 用每个数据对象的离群因子作为参数来控制不确定数据对象的扰动范围, 可很好地满足原始数据的分布特征, 解决了目前工作中缺乏原始数据分布特征的问题. 实验结果表明, 该算法生成的不确定数据集具有更好的聚类效果, 并降低了离群点对聚类结果的影响, 使每个数据对象MBR(minimum bounding rectangle)的大小可根据自身的分布特征自适应地变化.     

一种连续U-树抽象状态最佳分裂点选取方法

经典连续 U-树算法使用分布检验来确定抽象状态的最佳分裂点,但选取合适的置信阈值非常困难.提出一种基于最优的最佳分裂点选取方法,该方法将抽象状态的最佳分裂点选取问题转化为一个最优问题,从而规避了置信阈值大小难以确定的问题,并从理论上减少了连续U-树算法的时间复杂度.通过消解协商僵局的学习任务实验验证了它的有效性,表明了算法的性能得到增强.     

不确定数据流上的离群点检测处理

提出了一种快速不确定数据流上的离群点检测算法. 采用分层次划分思想给出了适用于流式数据的索引构建方法,并为索引结构中的叶子结点增加了部分存储信息,使得在数据更新时新流入的数据点可以利用中间结果信息直接完成批量过滤,降低计算成本. 通过分析离群概率值求解的递推规律,给出了一种全新的离群概率值求解方案,该方案可以最大可能地避免全近邻集合的迭代计算,减少了大量的非离群点计算代价,从而加快处理速度. 实验结果表明,快速不确定数据流上的离群点检测算法能够有效地提高检测效率.     

一种新的高维稠密数据隐私保护算法

针对隐私保护数据挖掘中的维数灾难问题,提出一种基于随机投影技术的隐私保护算法.该算法通过定义l投影扰动和Prevent-Ω数据集的概念,构造一种根据投影维数的不同,投影矩阵的稀疏度也相应变化的稀疏投影数据扰动,增加了数据的安全性.实验结果表明,在保护数据隐私的前提下,该算法能有效保证数据挖掘应用中的数据质量.     

面向事务型数据隐私保护的p-剖分l-多样化算法

目前关于隐私保护数据发布的研究大多是面向低维的关系型数据,其相关模型及算法无法直接用于解决稀疏的高维事务型数据发布中可能存在的隐私泄露问题.本文以剖分技术为基础,设计出一个面向隐私保护事务型数据发布的p-剖分l-多样化匿名算法.算法通过计算事务型数据中属性间的均方列联系数将高维属性集剖分成互不相交的p个属性子集,而后对事务型数据进行记录划分,使记录划分后的事务型数据关于p个属性子集满足l-多样化的要求.实验对匿名前后事务型数据的关联规则挖掘结果进行比较分析.理论分析和实验结果表明,本文的算法可安全地实现事务型数据发布的隐私保护,同时保证发布数据的可用性较高.     

求解软时间窗车辆路径问题的一种新方法

车辆路径问题属于组合优化领域中的NP–Hard问题.针对带软时间窗的车辆路径问题,提出了一种区域划分—路径优化的数学模型.首先结合最小支撑树算法能产生全局最优解的优点,将客户划分为若干个子区域.然后再结合贪婪算法简单迅速的特点,对每个子区域中的路径进行优化.实验结果表明,该算法收敛速度快、搜索成功率高.     

数据挖掘中决策树分类算法的研究

决策树方法是数据挖掘中一种重要的分类方法,决策树是一个类似流程图的树型结构,其中树的每个内部结点代表对一个属性的测试,其分支代表测试的结果,而树的每个叶结点代表一个类别。通过决策树模型对一条记录进行分类,就是通过按照模型中属性测试结果从根到叶找到一条路径,最后叶节点的属性值就是该记录的分类结果。