文档名：基于并行小波算法的多模态数据近似匹配模型构建
摘要：针对近似匹配过程易受数据冗余性、异构成分等的影响,提出了基于并行小波算法的多模态数据近似匹配模型.该模型首先采用并行小波算法剔除多模态数据中的噪声,避免噪声对匹配过程产生影响;其次采用张量分解的聚类算法将不同相似度的数据划分到不同类簇中,以消除不同类簇的数据差异度;最后将预处理后的数据输入到基于空间方向近似性的数据匹配模型中,通过计算参考数据与待匹配数据之间的空间方向近似度、编辑距离完成多模态数据的近似匹配.实验结果表明,所提方法的匹配查准率高、查全率高、匹配时间短.
Abstract：Approximatematchingisanindispensablelinkinthenormaluseofmultimodaldatatechnology,buttheprocessofapproximatematchingisvulnerabletodataredundancy,heterogeneouscomponentsandotherissues.Firstly,parallelwaveletalgorithmisusedtoeliminatethenoiseinmultimodaldatatoavoidtheimpactofnoiseonthematchingprocess.Secondly,tensordecompositionclusteringalgorithmisusedtodividethedatawithdifferentsimilarityintodifferentclusterstoeliminatethedatadifferenceofdifferentclusters.Finally,thepreprocesseddataisinputintothedatamatchingmodelbasedonspatialdirectionapproximation,Theapproximatematchingofmultimodaldataiscompletedbycalculatingthespatialdirectionapproximationandeditingthedistancebetweenthereferencedataandthedatatobematched.Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodhashighmatchingprecision,highrecallandshortmatchingtime.
作者：刘丽丽Author：LIULili
作者单位：黑龙江中医药大学药学院,哈尔滨150036
刊名：吉林大学学报（信息科学版）
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2024, 42(1)
分类号：TP312
关键词：双输入-输出的并行结构 数据差异度 张量分解 空间方向近似性 匹配相似度
Keywords：dualinputoutputparallelarchitecture datadifference tensordecomposition spatialdirectionapproximation matchingsimilarity
机标分类号：TP391TP181F270.7
在线出版日期：2024年4月3日
基金项目：黑龙江省自然科学基金资助项目基于并行小波算法的多模态数据近似匹配模型构建[
期刊论文] 吉林大学学报（信息科学版）--2024, 42(1)刘丽丽针对近似匹配过程易受数据冗余性、异构成分等的影响,提出了基于并行小波算法的多模态数据近似匹配模型.该模型首先采用并行小波算法剔除多模态数据中的噪声,避免噪声对匹配过程产生影响;其次采用张量分解的聚类算法将不...参考文献和引证文献
参考文献
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