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高维多媒体数据索引算法研究

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毕业论文范文题目：高维多媒体数据索引算法研究，论文范文关键词：高维多媒体数据索引算法研究
高维多媒体数据索引算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：跟着数据采集制造设备的日益遍及,人们越来越便利地出产图像、图形、音频、视频、动画跟三维模型等多媒体数据,这些多媒体数据存在异构、非构造化、高维跟动态变更等特点,给后续处理例如分类、聚类、发掘、懂得跟查问检索带来宏大艰苦。基于内容检索方法的呈现为多媒体数据查找开辟了一条新的道路,而高维数据索引是加速类似性检索的关键技巧之一,也是多媒体跟数据库范畴的研究热点跟难点。本文就（略..）是对高维索引进行深刻研究,并获得了必定成果。重要包含以下两个方面:1.对基于高维索引构造M-tree的KNN查问算法跟范畴查问算法的近似化,分辨提出基于M-tree构造的AKNNQ算法跟ARQ算法。M-tree构造固然利用过滤机制过滤不必要的分支,大大减少了打算量,但当维数较高时,机能还是急速降落。而近似检索则被认为是合适高维的算法,所以对基于M-tree的查问算法的近（本文此处忽略..）似化能更好的实用高维数据,以精度换取效力。ARQ算法扩大了查问的过滤的前提,更大程度上的过滤分支,减少不必要的打算。AKNNQ算法也改进的过滤前提,还对最小优先子树按某种规矩排序,更快的收敛动态的查问半径,最后通过分析实验数据,证明了近似检索算法的有效性。2.对PI近似高维构造核心点选取方法的优化跟选取数量确切定,提出维数辨别方法以高效的查问。PI高维索引构造预打算数据（文章此处忽略..）集对锚对象(permutant)集间隔次序,对数据库进行猜测规整,只有正确打算少量数据就到得到大部分的正确成果。其中permutant的选取很大程度上影响了索引构造的机能,而PI构造中的随机选取方法并不能保障效力的坚固性,而permutant选取的数量也是影响效力跟正确率的一个很大因素,permutant选取越多正确率越高,但同时其效力大大降落,而选取的越少效力进步了,但（本文此处忽略..）其正确率又得不到保障。本文就针对这两个问题作了研究,基于最佳的permutant两两之间的间隔尽可能远的假设提出了permutant的多少种选取方法,并在实验中验证了不同选取方法的可行性跟有效性。最后提出了维数辨别方法,得到最优的permutant选取数量,实验数据表明此方法在得到一个可接收的正确率下,确保选取的permutant数量起码,效力最高。

以上为本篇毕业论文范文高维多媒体数据索引算法研究的介绍部分。

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