高维时序数据的相似搜索

作者提出了一种针对高维时序数据相似搜索,改进了以前时序数据中的相似搜索只适应于低维的算法。这种方法是基于二元匹配算法,可视为二元匹配算法在高维时序数据的扩展。     

利用调和数列的收敛子列表示有限正有理数

在文献[1]的基础上,给出了任何给定的有限正有理数均可用调和数列收敛子数列表示的必要条件,并在给出等价关系的情况下,对必要条件进一步讨论.     

基于语句特征的音乐哼唱快速检索技术

哼唱检索作为音乐检索的重要方式,由于其有效性和方便性,引起了广泛的关注.本文提出了一种新的基于语句特征的音乐哼唱快速检索技术,可以实现哼唱音乐的快速检索.该技术将音乐数据库和用户提供的哼唱片段,按自然停顿方式划分音乐语句,使用BDTW算法对音乐语句片段进行音高相似性计算,并允许用户根据自己哼唱情况,对匹配条件进行个性化设置,限制数据库音乐片段和查询序列的局部最大差异长度.另外,对音乐库建立支持音乐语句查询的索引结构DIS,减少了检索时间.实验结果表明所提出的检索方法能够快速有效地返回查询结果.     

拓扑空间中序列的聚点集与轨道的ω-极限集

本文在文献[1-8]的基础上对拓扑空间中序列的聚点作了进一步的讨论。不仅获得了相关结论,同时利用所得的结论研究了轨道的ω-极限集,从而进一步加强了轨道的ω-极限集与聚点集之间的联系。     

最长增加子列长度精确渐近性的一般结果

利用最长增加子列长度的中心极限定理和尾概率不等式及Tracy Wisdom分布的性质, 对相当广泛的一类边界函数和拟权函数, 给出其矩完全收敛性的精确渐近性的一般结果.     

采用改进最长公共子序列的人名消歧

将名词、形容词、动名词和命名实体作为文本特征,考虑词序与词频,结合特征项的语义,提出一种基于改进最长公共子序列的文本聚类(LCSC)方法.实验结果表明:相对于传统的余弦值聚类方法,LCSC方法在人名消歧的P-IP指标上,F平均值由74.2%提高到了84.9%;相对于最长公共子序列方法,总体性能也提高了3.7%.     

经典轨迹的相似度量快速算法

针对经典轨迹相似度量的耗时性,利用轨迹压缩算法,提出一种基于最长公共子序列(longest common subsequence, LCS)的相似度量快速算法。首先,对实时轨迹进行压缩,减少轨迹点数。然后,利用经典轨迹的点与实时轨迹线段之间的距离,根据改进的多对1 LCS长度公式,计算经典轨迹与实时轨迹之间的LCS长度。最后,将LCS长度与经典轨迹的点数的比值作为经典轨迹的相似度。实验说明,通过轨迹压缩能够减少60%以上的计算时间。     

带约束最长公共子序列快速算法

带约束最长公共子序列(CLCS)问题有很深的生物学应用背景,常被用来表示同源基因序列相似性的度量,但计算CLCS时间代价很高,最早的CLCS算法的时间复杂度为O(rn4),目前,最快的CLCS算法的时间复杂性为O(rn2).运用对偶原理将带约束最长公共子序列问题转换为带约束最小覆盖集问题,并建立带权的ref树结构,构造包含约束序列的约束覆盖子集,约简带约束覆盖子集并从中搜索关键路径,再通过关键路径构造CLCS,该算法将算法时间复杂度提升到O(nlogn+(q+r)L),r是约束序列的长度,q是两序列序偶的个数,L是两序列的最长公共子序列(LCS)长度.     

关于LL积分的两个定理

本文通过两个引理,给出了有界可测集E上的a.e.有限的可测函数LL可积的一个充分条件和一个必要条件。     

正项级数审敛法的“替换原理”

正项级数审敛法的“替换原理”是对正项级数审敛法的一般性推广。本文还给出了一个任意项级数的“加括弧”判别法。