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Design of quantum VQ iteration and quantum VQ encoding algorithm taking O(√N) steps for data compression 被引量:2
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作者 庞朝阳 周正威 +1 位作者 陈平形 郭光灿 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2006年第3期618-623,共6页
Vector quantization (VQ) is an important data compression method. The key of the encoding of VQ is to find the closest vector among N vectors for a feature vector. Many classical linear search algorithms take O(N)... Vector quantization (VQ) is an important data compression method. The key of the encoding of VQ is to find the closest vector among N vectors for a feature vector. Many classical linear search algorithms take O(N) steps of distance computing between two vectors. The quantum VQ iteration and corresponding quantum VQ encoding algorithm that takes O(√N) steps are presented in this paper. The unitary operation of distance computing can be performed on a number of vectors simultaneously because the quantum state exists in a superposition of states. The quantum VQ iteration comprises three oracles, by contrast many quantum algorithms have only one oracle, such as Shor's factorization algorithm and Grover's algorithm. Entanglement state is generated and used, by contrast the state in Grover's algorithm is not an entanglement state. The quantum VQ iteration is a rotation over subspace, by contrast the Grover iteration is a rotation over global space. The quantum VQ iteration extends the Grover iteration to the more complex search that requires more oracles. The method of the quantum VQ iteration is universal. 展开更多
关键词 data compression vector quantization Grover's algorithm quantum VQ iteration
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The Compression Algorithm for the Data Acquisition System in HT-7 Tokamak
2
作者 朱琳 罗家融 +1 位作者 李贵明 岳冬利 《Plasma Science and Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2003年第5期1939-1944,共6页
HT-7 superconducting tokamak in the Institute of Plasma Physics of the Chinese Academy of Sciences is an experimental device for fusion research in China. The main task of the data acquisition system of HT-7 is to acq... HT-7 superconducting tokamak in the Institute of Plasma Physics of the Chinese Academy of Sciences is an experimental device for fusion research in China. The main task of the data acquisition system of HT-7 is to acquire, store, analyze and index the data. The volume of the data is nearly up to hundreds of million bytes. Besides the hardware and software support, a great capacity of data storage, process and transfer is a more important problem. To deal with this problem, the key technology is data compression algorithm. In the paper, the data format in HT-7 is introduced first, then the data compression algorithm, LZO, being a kind of portable lossless data compression algorithm with ANSI C, is analyzed. This compression algorithm, which fits well with the data acquisition and distribution in the nuclear fusion experiment, offers a pretty fast compression and extremely fast decompression. At last the performance evaluation of LZO application in HT-7 is given. 展开更多
关键词 data compression algorithm HT-7 tokamak
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A Ka-band Solid-state Transmitter Cloud Radar and Data Merging Algorithm for Its Measurements 被引量:8
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作者 Liping LIU Jiafeng ZHENG Jingya WU 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 2017年第4期545-558,共14页
This study concerns a Ka-band solid-state transmitter cloud radar, made in China, which can operate in three different work modes, with different pulse widths, and coherent and incoherent integration numbers, to meet ... This study concerns a Ka-band solid-state transmitter cloud radar, made in China, which can operate in three different work modes, with different pulse widths, and coherent and incoherent integration numbers, to meet the requirements for cloud remote sensing over the Tibetan Plateau. Specifically, the design of the three operational modes of the radar(i.e., boundary mode M1, cirrus mode M2, and precipitation mode M3) is introduced. Also, a cloud radar data merging algorithm for the three modes is proposed. Using one month's continuous measurements during summertime at Naqu on the Tibetan Plateau,we analyzed the consistency between the cloud radar measurements of the three modes. The number of occurrences of radar detections of hydrometeors and the percentage contributions of the different modes' data to the merged data were estimated.The performance of the merging algorithm was evaluated. The results indicated that the minimum detectable reflectivity for each mode was consistent with theoretical results. Merged data provided measurements with a minimum reflectivity of -35 dBZ at the height of 5 km, and obtained information above the height of 0.2 km. Measurements of radial velocity by the three operational modes agreed very well, and systematic errors in measurements of reflectivity were less than 2 dB. However,large discrepancies existed in the measurements of the linear depolarization ratio taken from the different operational modes.The percentage of radar detections of hydrometeors in mid- and high-level clouds increased by 60% through application of pulse compression techniques. In conclusion, the merged data are appropriate for cloud and precipitation studies over the Tibetan Plateau. 展开更多
关键词 data merging algorithm operational mode Ka-band radar cloud Tibetan Plateau pulse compression technique
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A Bit-level Text Compression Scheme Based on the ACW Algorithm
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作者 Hussein Al-Bahadili Shakir M. Hussain 《International Journal of Automation and computing》 EI 2010年第1期123-131,共9页
This paper presents a description and performance evaluation of a new bit-level, lossless, adaptive, and asymmetric data compression scheme that is based on the adaptive character wordlength (ACW(n)) algorithm. Th... This paper presents a description and performance evaluation of a new bit-level, lossless, adaptive, and asymmetric data compression scheme that is based on the adaptive character wordlength (ACW(n)) algorithm. The proposed scheme enhances the compression ratio of the ACW(n) algorithm by dividing the binary sequence into a number of subsequences (s), each of them satisfying the condition that the number of decimal values (d) of the n-bit length characters is equal to or less than 256. Therefore, the new scheme is referred to as ACW(n, s), where n is the adaptive character wordlength and s is the number of subsequences. The new scheme was used to compress a number of text files from standard corpora. The obtained results demonstrate that the ACW(n, s) scheme achieves higher compression ratio than many widely used compression algorithms and it achieves a competitive performance compared to state-of-the-art compression tools. 展开更多
关键词 data compression bit-level text compression ACW(n) algorithm Huffman coding adaptive coding
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Zstandard中LZ77压缩算法的高效匹配策略设计与实现
5
作者 韦芳宇 陈天韵 +2 位作者 周洋 谢雨来 王芳 《计算机研究与发展》 北大核心 2026年第3期597-614,共18页
在信息时代背景下,数据规模的急剧增长与压缩应用场景的多样化,对压缩策略的灵活性和效率提出了更高要求。LZ77算法是典型的无损压缩方法,广泛应用于Zstandard(ZSTD)等主流压缩工具中。然而,更高的压缩率指标要求应用更大的历史窗口与... 在信息时代背景下,数据规模的急剧增长与压缩应用场景的多样化,对压缩策略的灵活性和效率提出了更高要求。LZ77算法是典型的无损压缩方法,广泛应用于Zstandard(ZSTD)等主流压缩工具中。然而,更高的压缩率指标要求应用更大的历史窗口与更复杂的压缩策略,导致在实现ZSTD中的LZ77算法存在缓存频繁未命中与延迟匹配效率低下的问题。为此,提出2项优化策略:其一,多级区域搜索策略(multi-level region search strategy,MLRS),通过引入匹配区域分级与访问阈值控制机制灵活调整搜索深度,限制匹配过程中的数据访问范围,缓解缓存压力;其二,基于扩展搜索的延迟匹配策略(extended searchbased lazy matching strategy,ESLM),通过复用搜索路径并采用近似替代技术,降低冗余计算的同时提升匹配效率。上述优化策略基于ZSTD level 12配置在鲲鹏920服务器平台上实现并完成验证。实验结果表明:MLRS在多种数据集上能够显著降低压缩过程中的末级缓存未命中率,将压缩率保持在94.65%~99.58%的同时,使压缩吞吐量提升至原方案的118.34%~149.50%;ESLM可将压缩吞吐量提升至原方案的113.49%~117.46%,且在多数数据集上进一步提高压缩比;当两者联合应用时,压缩速度可提升至原方案的134.53%~171.17%,同时维持94.18%~99.80%的压缩率。 展开更多
关键词 数据压缩 LZ77算法 缓存优化 延迟匹配 吞吐量优化
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基于随机森林与Q-learning融合的多元电力数据存储优化决策方法
6
作者 叶学顺 贾东梨 +2 位作者 周俊 唐英 贾梓豪 《科学技术与工程》 北大核心 2026年第3期1065-1074,共10页
大规模和多样的电力数据存储面临效率低和内存容量不足的瓶颈问题。数据索引和数据压缩等传统数据存储优化方法各有优劣势,如何有效应用于电力数据存储是目前研究的难点。为了解决这个问题,提出了一种融合随机森林和Q-learning的多元电... 大规模和多样的电力数据存储面临效率低和内存容量不足的瓶颈问题。数据索引和数据压缩等传统数据存储优化方法各有优劣势,如何有效应用于电力数据存储是目前研究的难点。为了解决这个问题,提出了一种融合随机森林和Q-learning的多元电力数据存储优化决策方法。该方法中的关键技术包括:首先提出了基于改进随机森林算法的存储优化策略决策模型,引入信息增益方法,综合评价数据存储时对数据库的数据访问频率、查询时间、存储速度以及数据冗余率等因素影响,做出数据直接存储、数据索引存储和数据压缩存储的存储优化方法策略决策;其次提出了基于改进Q-learning算法的数据存储算法决策模型,引入多尺度学习机制、优先经验放回机制和正负向奖励机制,决策数据索引存储时适用的索引算法以及数据压缩存储时适用的数据压缩算法。本方法有效融合了数据索引与数据压缩的技术优势,大幅提升数据存储效率并节约存储空间,为大规模多元电力数据管理提供新的解决方案。 展开更多
关键词 随机森林算法 Q-learning算法 数据存储优化方法 数据索引算法 数据压缩算法
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面向数据网络运维的智能告警数据压缩算法
7
作者 范铭 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2026年第1期46-53,共8页
【目的】随着网络规模与复杂性的激增,传统网络运维技术在处理海量告警数据时面临准确性低、噪声干扰严重、根因定位困难等挑战。现有Apriori与FP-Growth等关联规则算法因缺乏对告警数据相关性及层级根因的深入分析,导致压缩效率低下且... 【目的】随着网络规模与复杂性的激增,传统网络运维技术在处理海量告警数据时面临准确性低、噪声干扰严重、根因定位困难等挑战。现有Apriori与FP-Growth等关联规则算法因缺乏对告警数据相关性及层级根因的深入分析,导致压缩效率低下且误报率较高。通过引入图卷积神经网络(graph convolutional network,GCN),设计了一种智能告警压缩算法,以解决传统方法在数据关联性挖掘、噪声抑制及多层级根因分析中的不足,从而提升了网络运维的智能化水平与告警处理效率。【方法】首先,针对告警数据的异构性与冗余性,提出基于滑动时间窗口的动态预处理机制,通过时间同步规则与去冗余操作,构建高精度告警事务库。其次,将预处理后的告警序列转化为图结构数据,利用节点特征矩阵与邻接矩阵表征告警事件及其关联关系。在此基础上,设计多层图卷积神经网络模型,通过局部卷积聚合邻域节点特征,结合归一化技术解决图结构数据的不平衡性,并引入ReLU激活函数增强非线性特征提取能力。模型参数设置包括输入特征维度、隐藏层结构、Adam优化器及Dropout机制,以平衡模型复杂度与泛化性能。最后,基于真实网络故障数据集,对比分析GCN与ResNet、Apriori、FP-Growth算法的性能差异。【结果】实验结果表明,本文算法在告警准确度与运行时间上均显著优于传统方法。具体而言,当数据量增至6000条时,GCN算法的告警准确度超过92%,较Apriori(83%)、FP-Growth(87%)和ResNet(84%~94%)算法表现更优且波动更小。在运行效率方面,GCN算法的平均处理时间与FP-Growth接近(当数据量超过1000条时相差不足5%),并显著低于ResNet算法。此外,GCN算法通过捕捉告警数据的非线性关联与层级根因,有效抑制了噪声干扰,验证了其在复杂网络环境中的鲁棒性。【结论】基于图卷积神经网络的告警压缩算法,通过深度融合告警数据的时空特征与拓扑关联,实现了高精度、低冗余的告警信息提取。对比传统方法,该算法在准确度与效率上均展现出显著优势,为网络运维的智能化转型提供了可靠的技术支撑。未来工作将聚焦于模型轻量化设计与实时性优化,以进一步适应大规模动态网络场景的需求。 展开更多
关键词 网络告警 数据冗余 告警误报 数据压缩 Apriori算法 FP-GROWTH算法 根因分析 关联关系
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基于PSO-K-means聚类压缩感知的用电量数据修复方法
8
作者 张心怡 刘绪杰 林穿 《电工电气》 2026年第2期7-12,共6页
随着电力系统智能化发展,用电数据的完整性需要对负荷预测与调度提出更高要求。针对传统K-means算法存在初始聚类中心敏感、易陷入局部最优的缺陷,以及用电数据缺失问题,提出了一种改进聚类算法与压缩感知的联合修复方法,并设置了低缺... 随着电力系统智能化发展,用电数据的完整性需要对负荷预测与调度提出更高要求。针对传统K-means算法存在初始聚类中心敏感、易陷入局部最优的缺陷,以及用电数据缺失问题,提出了一种改进聚类算法与压缩感知的联合修复方法,并设置了低缺失率、高缺失率以及连续缺失率的数据缺失场景进行实验验证。通过粒子群优化算法(PSO)实现全局最优聚类中心搜索,利用轮廓系数和CH指数验证PSO-K-means算法的聚类性能;基于PSO-K-means算法对用电数据的聚类结果采用同类数据均值预填充缺失时段,将同类数据构建的时间序列进行压缩感知重构。结果表明,在设置的三种场景中,相较其他方法,所提方法在决定系数和均方根误差指标上都更加优异,显著提升数据修复精度,为智能电网数据质量优化提供了创新技术路径,有效支撑电力系统精准调度与运行。 展开更多
关键词 PSO-K-means算法 压缩感知 用电量数据 数据修复
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A New Compression Scheme for Secure Transmission
9
作者 M.Baritha Begum Y.Venkataramani 《International Journal of Automation and computing》 EI CSCD 2013年第6期578-586,共9页
Encryption techniques ensure security of data during transmission. However, in most cases, this increases the length of the data, thus it increases the cost. When it is desired to transmit data over an insecure and ba... Encryption techniques ensure security of data during transmission. However, in most cases, this increases the length of the data, thus it increases the cost. When it is desired to transmit data over an insecure and bandwidth-constrained channel, it is customary to compress the data first and then encrypt it. In this paper, a novel algorithm, the new compression with encryption and compression (CEC), is proposed to secure and compress the data. This algorithm compresses the data to reduce its length. The compressed data is encrypted and then further compressed using a new encryption algorithm without compromising the compression efficiency and the information security. This CEC algorithm provides a higher compression ratio and enhanced data security. The CEC provides more confidentiality and authentication between two communication systems. 展开更多
关键词 data compression encryption algorithm compression with encryption and compression (CEC) algorithm Huffmancoding run length coding bits per character (BPC).
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基于时间比率-航速-航向的船舶轨迹压缩方法
10
作者 刘畅 曹鲁芳 +2 位作者 杨雨露 林彬 张仕泽 《交通运输工程学报》 北大核心 2025年第1期172-183,共12页
考虑船舶航迹中包含的时间、位置、航速与航向等信息,提出一种全面考虑时空运动特性的船舶轨迹压缩方法;针对船舶自动识别系统(AIS)数据中的对地航速和对地航向分别提出航速及航向压缩算法以提取轨迹运动数据;为保留时间信息和空间数据... 考虑船舶航迹中包含的时间、位置、航速与航向等信息,提出一种全面考虑时空运动特性的船舶轨迹压缩方法;针对船舶自动识别系统(AIS)数据中的对地航速和对地航向分别提出航速及航向压缩算法以提取轨迹运动数据;为保留时间信息和空间数据,引入时间比率算法;通过综合这3种算法,提出时间比率-航速-航向(TSH)压缩算法,并根据压缩率和长度损失率实现了TSH算法参数的自适应确定;为验证方法的有效性,以威海、老铁山和长江水域的AIS数据作为研究对象,与道格拉斯-普克(DP)算法、改进DP算法进行对比。试验结果表明:TSH算法能够更精细地提取船舶轨迹的特征点,从而保留时空和运动行为,其中,单条轨迹压缩结果显示,经TSH算法压缩后的轨迹与原始轨迹之间的豪斯多夫距离比DP算法和改进DP算法分别降低1.6和1.1倍,多属性对称分割路径距离(MSSPD)较改进DP算法降低1.9倍,更好地保留了船舶轨迹的原始特征;整体轨迹压缩结果显示,对于威海、老铁山和长江水域,TSH算法在豪斯多夫距离上较DP算法分别降低2.1、2.2和1.7倍,较改进DP算法分别降低1.4、1.5和1.1倍,在MSSPD指标上分别低于改进DP算法1.3、1.1和1.2倍,进一步证明TSH压缩算法对船舶航行行为保留的有效性。经验证,所提出的TSH算法在较高压缩率下展现出更好的轨迹重构能力。 展开更多
关键词 船舶自动识别系统 船舶轨迹数据 AIS数据 船舶轨迹压缩 TSH算法 TS算法
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教务系统归档数据的集中式数据压缩算法的探讨
11
作者 陈杰华 《科技资讯》 2025年第21期37-41,共5页
探讨了我国高等教育信息化建设中教务系统数据归档的设计要求、压缩技术及其解压缩算法。首先,阐述了教务系统数据归档的目的和范围。其次,介绍了常用的数据压缩技术,包括集中式压缩算法和分布式压缩算法,重点探讨了集中式数据压缩算法... 探讨了我国高等教育信息化建设中教务系统数据归档的设计要求、压缩技术及其解压缩算法。首先,阐述了教务系统数据归档的目的和范围。其次,介绍了常用的数据压缩技术,包括集中式压缩算法和分布式压缩算法,重点探讨了集中式数据压缩算法及其在高校教务系统中的应用。最后,讨论集中式解压缩算法及其解压缩过程,以及解压后数据的校验工作。结果表明,对教务数据进行归档、压缩与解压缩,不仅确保了数据的完整性、安全性和可重复检索性,还显著提高了数据的存储效率和处理速度,为高校的长期发展奠定了坚实的数据基础。 展开更多
关键词 教务系统 数据归档 集中式数据压缩算法 数据压缩技术 数据管理
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基于压缩感知的快速Bregman地震数据重建方法 被引量:2
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作者 孙小东 李傲伟 +4 位作者 秦宁 蒋润 王敬伊 赵亮 孙耀庭 《中国石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期62-68,共7页
受地面环境、设备及成本等因素的影响,野外采集的地震数据往往存在缺失道,快速有效地重建缺失地震数据十分重要。针对缺失道的地震数据,根据压缩感知理论,提出一种快速Bregman方法的地震数据重建方法,并采用多尺度、多方向曲波变换作为... 受地面环境、设备及成本等因素的影响,野外采集的地震数据往往存在缺失道,快速有效地重建缺失地震数据十分重要。针对缺失道的地震数据,根据压缩感知理论,提出一种快速Bregman方法的地震数据重建方法,并采用多尺度、多方向曲波变换作为稀疏基。通过Bregman方法将求解L1范数问题分解为一系列子问题,引入快速迭代收缩阈值方法(FISTA)高效、准确地求解子问题,从而实现对缺失数据的高质量重构。结果表明,基于压缩感知的快速Bregman方法可以对构造复杂的地震数据进行高效的重建,并且提高迭代计算的重建精度。对于缺失地震数据的重建,所提方法在效率和精度方面均高于LBM和FISTA方法。 展开更多
关键词 地震数据重建 压缩感知 快速Bregman方法 快速迭代收缩阈值 曲波变换
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基于新型加速因子的联合地震数据重建
13
作者 庞洋 张华 +7 位作者 王钰 卢刚臣 张品 杨熙熙 闫少鹏 戴圆 高科宁 王文华 《地震学报》 北大核心 2025年第6期852-869,共18页
联合加速线性Bregman方法(ALBM)和阈值迭代法(ISTA)提出一种快速高精度联合地震数据重建方法,并采用具有多尺度、方向性、稀疏性和各向异性特征的曲波变换作为稀疏基,以解决地震数据预处理流程中缺失道的重建问题。该方法充分发挥了ALB... 联合加速线性Bregman方法(ALBM)和阈值迭代法(ISTA)提出一种快速高精度联合地震数据重建方法,并采用具有多尺度、方向性、稀疏性和各向异性特征的曲波变换作为稀疏基,以解决地震数据预处理流程中缺失道的重建问题。该方法充分发挥了ALBM在迭代初期从未阈值化的曲波系数中保留更多的有效信号,从而使得收敛速度更快的优势,以及ISTA在后期能够将微弱有效信号进行恢复,从而使得重建精度更高的优势。为了进一步发挥该算法的优势,本文提出了新型加速因子,并对其的取值作了详细的讨论,该参数作为迭代过程中的关键参数,随着迭代次数由1到2逐渐增大,控制着每次迭代参与的未阈值化的曲波系数的数量。理论模拟显示,新型加速因子相对于传统线性加速因子和典型加速因子,可以进一步提高重建的精度和速度,并具有较强的抗噪性。最后将该方法应用在某深海A区块的地震资料重建中,取得了较好的效果,满足实际生产的需求。 展开更多
关键词 地震数据重建 压缩感知 联合算法 加速因子
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基于动态网络感知的OTN网络数据压缩算法研究
14
作者 吕丽娟 封东飞 +6 位作者 张驰 房嘉诚 江晖 张泽乾 李招明 朱明强 郝永宏 《移动通信》 2025年第5期44-48,共5页
为解决工业互联网、5G与物联网发展下OTN的带宽紧张问题,提出基于动态网络状态感知的数据压缩算法,融合差异化编码、时间戳优化、HEVC动态调整技术。通过模拟工业通信环境为依托,采用时间序列与高清视频数据验证得出所提算法序列数据压... 为解决工业互联网、5G与物联网发展下OTN的带宽紧张问题,提出基于动态网络状态感知的数据压缩算法,融合差异化编码、时间戳优化、HEVC动态调整技术。通过模拟工业通信环境为依托,采用时间序列与高清视频数据验证得出所提算法序列数据压缩率为62%、视频数据压缩率为82%,兼具高数据质量与低延迟,能提升OTN带宽利用率、传输效率,降低成本,对相关领域网络优化意义重大,后续将优化计算效率、拓展应用场景。 展开更多
关键词 光传输网络 数据压缩算法 动态网络感知
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多通道高速通信数据改进LZW压缩算法仿真
15
作者 严承启 李锦明 《计算机仿真》 2025年第3期289-293,共5页
多通道高速通信传输的数据量大,需要快速、高效地对其处理和压缩。但大多数压缩技术在数据压缩过程中编码程序设计不合理,导致数据压缩结果不理想。因此,设计一种多通道高速通信数据改进串表(Lemple-Ziv-Welch,LZW)压缩算法。采用动态... 多通道高速通信传输的数据量大,需要快速、高效地对其处理和压缩。但大多数压缩技术在数据压缩过程中编码程序设计不合理,导致数据压缩结果不理想。因此,设计一种多通道高速通信数据改进串表(Lemple-Ziv-Welch,LZW)压缩算法。采用动态编码方式更换传统特定位宽编码方式,根据数据情况合理调整各码字长度;使用有限状态熵编码优化字符匹配方案,通过码流状态找出变长码字与字典的索引,提升字符匹配效率,解决短序列编码存在压缩性能低问题;采用哈希函数、平均搜索长度改进字典搜索方式,即按照关键字得出各节点存储位置,提升字符串的搜索速度。实验结果表明,改进方法的数据压缩比保持在0.2以内,且压缩精度高,能降低压缩流程的复杂度,可推广使用。 展开更多
关键词 通信数据 改进压缩算法 冗余数据 动态编码 码字长度 字符
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一种面向无线传感器网络的高能效数据传输机制 被引量:1
16
作者 王海涛 《传感技术学报》 北大核心 2025年第4期724-731,共8页
无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)适合部署于复杂恶劣的物理环境中提供目标监测和态势感知服务,但传感器节点通常依靠电池供电,高效使用节点能量以延长网络寿命至关重要。针对无线传感器网络中众多传感器节点采集和传输的... 无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)适合部署于复杂恶劣的物理环境中提供目标监测和态势感知服务,但传感器节点通常依靠电池供电,高效使用节点能量以延长网络寿命至关重要。针对无线传感器网络中众多传感器节点采集和传输的数据量大且冗余度高的实际状况,为了尽可能减少不必要的数据传输能耗,提出了一种综合利用网络聚类分簇和数据压缩感知的高能效数据传输机制——EETICC。首先,基于改进的K-Medoids聚类算法将随机部署的传感器节点合理组织成分簇结构,使得簇内节点分布更加合理并使节点能耗更为均衡;然后,簇头采用压缩感知对簇内节点采集的原始数据进行压缩处理,并将处理后的稀疏数据通过簇间多跳转发传输至基站;最终,基站可通过适当的重构算法对接收的数据进行精准恢复。仿真实验结果表明,与其他几种典型的数据传输策略相比,EETICC在多项常用的性能指标上均表现更优,显著减少了节点能耗,延长了网络生存时间。 展开更多
关键词 无线传感器网络 数据传输 分簇算法 压缩感知 网络寿命
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A New Parallel-by-Cell Approach to Undistorted DataCompression Based on Cellular Automatonand Genetic Algorithm 被引量:1
17
作者 顾静 帅典勋 《Journal of Computer Science & Technology》 SCIE EI CSCD 1999年第6期572-579,共8页
In this paper, a new parallel-by-cell approach to the undistorteddata compression based on cellular automaton and genetic algorithm is presented.The local compression rules in a cellular automaton are obtained by usin... In this paper, a new parallel-by-cell approach to the undistorteddata compression based on cellular automaton and genetic algorithm is presented.The local compression rules in a cellular automaton are obtained by using a geneticevolutionary algorithm. The correctness of the hyper-parallel compression, the timecomplexity, and the relevant symbolic dynamic behaviour are discussed. In comparison with other traditional sequential or small-scale parallel methods for undistorteddata compression, the proposed approach shows much higher real-time performance,better suitability and feasibility for the systolic hardware implementation. 展开更多
关键词 data compression genetic algorithm cellular automaton PARALLELPROCESSING
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A Survey of Bitmap Index Compression Algorithms for Big Data 被引量:5
18
作者 Zhen Chen Yuhao Wen +6 位作者 Junwei Cao Wenxun Zheng Jiahui Chang Yinjun Wu Ge Ma Mourad Hakmaoui Guodong Peng 《Tsinghua Science and Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第1期100-115,共16页
With the growing popularity of Internet applications and the widespread use of mobile Internet, Internet traffic has maintained rapid growth over the past two decades. Internet Traffic Archival Systems(ITAS) for pac... With the growing popularity of Internet applications and the widespread use of mobile Internet, Internet traffic has maintained rapid growth over the past two decades. Internet Traffic Archival Systems(ITAS) for packets or flow records have become more and more widely used in network monitoring, network troubleshooting, and user behavior and experience analysis. Among the three key technologies in ITAS, we focus on bitmap index compression algorithm and give a detailed survey in this paper. The current state-of-the-art bitmap index encoding schemes include: BBC, WAH, PLWAH, EWAH, PWAH, CONCISE, COMPAX, VLC, DF-WAH, and VAL-WAH. Based on differences in segmentation, chunking, merge compress, and Near Identical(NI) features, we provide a thorough categorization of the state-of-the-art bitmap index compression algorithms. We also propose some new bitmap index encoding algorithms, such as SECOMPAX, ICX, MASC, and PLWAH+, and present the state diagrams for their encoding algorithms. We then evaluate their CPU and GPU implementations with a real Internet trace from CAIDA. Finally, we summarize and discuss the future direction of bitmap index compression algorithms. Beyond the application in network security and network forensic, bitmap index compression with faster bitwise-logical operations and reduced search space is widely used in analysis in genome data, geographical information system, graph databases, image retrieval, Internet of things, etc. It is expected that bitmap index compression will thrive and be prosperous again in Big Data era since 1980s. 展开更多
关键词 Internet traffic big data traffic archival network security bitmap index bitmap compression algorithm
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电子信息资源Blowfish算法加密仿真研究
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作者 买合布拜·肖开提 雪拉提·司马义 +1 位作者 薛高倩 刘璐璐 《计算机仿真》 2025年第2期267-270,279,共5页
在信息加密和解密过程中,数据冗余和共同管理问题会导致密钥泄露的可能性增加,进而降低信息资源的安全性,为提升电子信息资源的安全性,提出了一种基于改进Blowfish算法的电子信息资源加密方法。基于主成分分析法对电子信息资源数据展开... 在信息加密和解密过程中,数据冗余和共同管理问题会导致密钥泄露的可能性增加,进而降低信息资源的安全性,为提升电子信息资源的安全性,提出了一种基于改进Blowfish算法的电子信息资源加密方法。基于主成分分析法对电子信息资源数据展开压缩,以去除其中的冗余数据。利用Blowfish算法对压缩后的电子信息资源数据展开密钥扩展和数据加密,同时为解决Blowfish算法中密钥共同管理而导致的易泄露问题,采用RSA加密算法对密钥展开加密,以完成Blowfish算法的改进,提高信息加密性能。实验结果表明,该方法的数据压缩效果较好、数据加密的安全性高。 展开更多
关键词 BLOWFISH算法 电子信息资源加密 数据压缩 RSA加密算法
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考虑模型轻量化技术的数据处理方法
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作者 谭昆 苗文成 +1 位作者 田琨 丁胜夺 《微型电脑应用》 2025年第8期304-308,共5页
针对我国石油应用监控图像数据过大,导致石油应用监控系统主机运行压力过大的问题,设计一个基于轻量化技术的数据处理系统。利用卷积神经网络(CNN)算法对收集的石油应用监控图像数据进行轻量化操作,实现对石油应用监控图像所有数据压缩... 针对我国石油应用监控图像数据过大,导致石油应用监控系统主机运行压力过大的问题,设计一个基于轻量化技术的数据处理系统。利用卷积神经网络(CNN)算法对收集的石油应用监控图像数据进行轻量化操作,实现对石油应用监控图像所有数据压缩的目的。所提系统使用长短期记忆(LSTM)算法对CNN算法进行改进,使CNN算法的前向传播和反向传播获取的特征数据结合,进一步实现CNN将自身提取的图像特征和新提取的图像特征结合,加强图像特征提取的精准度,保证关键特征数据的提取。通过试验,所提系统技术核算的数据的误差率在可接受范围内,为其他技术研究奠定基础。 展开更多
关键词 轻量化技术 数据压缩 卷积神经网络算法 长短期记忆算法
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