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相似重复记录识别是数据清理中的一个关键问题。文章针对常用的多趟邻接排序法提出了两点改进：一是在多趟排序识别过程中直接合并有重叠的相似记录集，取消了最后计算传递闭包的环节；二是利用关键字按字典序排序的特
提出一种基于聚类的无限传感器网络相对定位算法，包括3个步骤，即将网络分簇、各簇建立局部坐标系并计算簇内节点自身在局部坐标系内位置以及各局部坐标系合并成全局坐标系。仿真结果表明，与SDGPSN算法相比，
本文通过引入新息相关法，提出了一种基于新息相关性自调整的交互多模型算法。该方法首先利用模型概率识别出最可能近似真实模式的模型，而后针对该模型应用新息相关法滤波，在系统的数学模型和噪声的统计模型不精确的
随着计算机软、硬件的进步，人们利用信息技术产生和搜集数据的能力大幅度提高。作为数据挖掘的重要研究课题之一，时间序列的挖掘与预测近几年发展迅速。本文对时间序列的分段线性化表示进行了研究，采用新的
提出一种基于局部与全局搜索相结合的粒子群算法。该算法结合全局和局部PSO算法的优点，摆脱局部极优点的束缚，保持前期搜索速度快的特性，提高全局搜索能力。仿真实验表明，与标准微粒群优化算法相比，该算法的全
本文通过引入新息相关法，提出了一种基于新息相关性自调整的交互多模型算法。该方法首先利用模型概率识别出最可能近似真实模式的模型，而后针对该模型应用新息相关法滤波，在系统的数学模型和噪声的统计模型不精确的