相似性搜索,similarity search
1)similarity search相似性搜索
1.Mapping the raw time series data to a modality space effectively is a critical problem in time seriessimilarity search.将时序数据有效地映射到特征空间是时间序列相似性搜索的一个关键问题。
2.This paper proposes a new algorithm ofsimilarity search.时间序列的相似性搜索是时间序列知识发现的重要方面。
3.Time seriessimilarity search is of growing importance in many applications.对时间序列的相似性搜索在很多新的数据库应用中的地位变得越来越重要。
英文短句/例句
1.Similarity Search in Data Stream with Adaptive Segmental Approximations基于适应性分段估计的数据流相似性搜索
2.Research on Sequential Pattern Mining and Time Series Similarity Search;序列模式挖掘及时间序列相似性搜索研究
3.Research on Graph Similarity Search Based on Frequent Sub-patterns基于频繁子模式的图形相似性搜索研究
4.Research and Application on Similarity Search Algorithm in graph database图数据库中的相似性搜索算法研究与应用
5.Research on the Similarity-Based Representation and Pattern Search of Time Series;面向相似性的时间序列表示与搜索方法研究
6.Algorithm of KNNS based on angular similarity一种基于角相似性的k-最近邻搜索算法
7.A New Method of XML Similarity Measurement and Search Technology Based on Vector Space;一种新的基于向量空间的XML文档相似性度量方法及搜索技术
8.Improved Algorithm of Fast Similar Time-subsequence Search相似时间子序列快速搜索的改进算法
9.P2P Search Mechanism Based on Cosine Similarity Grouping基于余弦相似度分组的P2P搜索机制
10.RQIC:An Efficient Similarity Searching Algorithm on Time SeriesRQIC:一种高效时序相似搜索算法
11.Automatic Image Annotation and Fast Similarity Search in Image Retrieval;图像检索中自动标注与快速相似搜索技术研究
12.Measuring Similarity of Large Software Systems Based on Metric Space Range Search;基于向量空间范围搜索的大型软件相似度检测
13.Short-term Electricity Price Forecasting Based on Analogue Search and RBF Neural Network;基于相似搜索和RBF神经网络的短期电价预测
14.Forecasting next-day system marginal prices based on analogue searching and artificial neural network;基于相似搜索和神经网络的次日边际电价预测
15.Electricity price forecasting based on similarity search & weighted regression;基于相似搜索和加权回归技术的短期电价预测
16.Based on the feature analysis of multi\|target in the long distance, a new multi\|target recognition algorithm based on conformability degree is introduced in the cursory searching process and the precision searching process.在分析远距离多目标特性的基础上,提出了一种基于相似度的粗精双搜索多目标识别算法。
17.Polyphase Periodic Sequence and Search of Better Sequence Series;多相序列及其具有良好的相关特性的序列搜索
18.Electricity Market Price Spike Forecasting Based on Neural Network and Similarity searching Techniques;基于神经网络和相似搜索技术的电力价格钉预测方法
相关短句/例句
graph similarity searching图相似性搜索
3)similarity search相似搜索
1.Electricity Market Price Spike Forecasting Based on Neural Network and Similarity searching Techniques;基于神经网络和相似搜索技术的电力价格钉预测方法
2.Electricity price forecasting based onsimilarity search & weighted regression;基于相似搜索和加权回归技术的短期电价预测
3.PPR basedsimilarity search for gas monitoring data;基于PPR的煤矿瓦斯监测数据相似搜索方法
4)analogue searching相似搜索
1.Forecasting next-day system marginal prices based onanalogue searching and artificial neural network;基于相似搜索和神经网络的次日边际电价预测
2.With an aim at the special characteristics of weekend SMP, the mathematical model for foresting weekend SMP in electric power market is established by using theanalogue searching and artificial neural network(ANN), and the forecasting model is also achieved by means of the neural network toolbox in Matlab 6.针对周末边际电价的特殊性,采用相似搜索和人工神经网络(ANN)建立了预测周末电力市场边际电价的数学模型,并运用Matlab6。
5)Similarity search相似度搜索
1.Similarity search is the foundation of data mining in time series,while constructing a robust dynamic time warping distance is the first step.针对相似度搜索是时间序列数据挖掘的基础,构造鲁棒的动态时间弯曲距离是相似性研究的关键,考虑时间序列特征点的重要意义,引入一种时间序列波动点的抽取方法,采用二叉特征树结构对原序列进行再表达。
6)Similaritysearch for text文本相似搜索
延伸阅读
群落相似性群落相似性similarity of community可以更明确地描述种组成相似特征。常用的有杰卡特(P.Jaecard，1901)、索雷申(T.Sorensen，1948)、库列津斯基(5.T.Kulezynski，1927)和芒福德(M.D.Mountford，1962)等的相似性系数。设丈为生境A和生境B共有的种数，a为生境A含有的全部种数，b为生境B含有的全部种数，则:①杰卡特群落相似性系数: G=j八a+b一户;②索雷申群落相似性系数: CS=Zj八a+b);③库列津斯基群落相似性系数:。一冬cs一j八。+b); ‘④芒福德群落相似性系数:C材=Zj/(Zab一(a+b)j〕上述杰卡特群落相似性系数(G)和索雷申群落相似性系数(Cs)的最大值为1，库列津斯基群落相似性系数(C砂的最大值为0.5;芒福德群落相似性系数(C耐)的最大值为co。当两个群落所含有的种完全相同，其系数为最大值;当两个群落所含有的种完全不同，其系数均为O。自O至最大值之间表示两个群落的相似程度。优势种相似上述的群落相似性系数得出的指标虽不尽相同，但原则一致，其特征值仅限于比较群落间所含有的种的相似性。但两群落的外貌是否相似，常常以优势种的相似程度为特征。因此，布雷和柯蒂斯(J.R.Bray and C.T.Curtis，1957)根据上述群落相似性系数，结合优势种的相似程度进行描述，即在生境A和B中，以全部种的个体总数aN和bN代替索雷申群落相似性系数计算式中的口和b，取两生境中共有种的种群数量的低值(例如种1在生境A中种群数为47，在生境B中种群数为50，则取47为计算值)的总和方明弋替;’，其相似性系数CB为:CB=2.1’N尹(口N+云N)。计算结果同样以O至l之间的数值表示两个群落之间的相似程度。(庞雄飞)群落相似性(similarity of eommunity)群落特性之一，是不同群落结构特征的相似程度。常用群落相似性系数(eoeffieient of similarity)表示。可用以比较不同空间昆虫群落结构的异同。共有种相似假如A、B、C三个群落的种类数从本一致，群落A与B具有多数共有种，群落B与C仅有少数共有种，可以认为群落A与B的相似性较大，群落B与C的相似性较小。种组成相似在物种构成相近似的群落中，不宜单纯依据共有种的数量比较其相似程度，用群落中种类总数及共有种数的综合性指标—群落相似性系数，
