詹海生
- 作品数：28 被引量：101H指数：4
- 供职机构：西安电子科技大学计算机学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学机械工程电子电信更多>>
- 产品数据管理的关键技术被引量：28
- 2000年
- 论述了产品数据管理技术的产生背景和研究内容 ,提出产品数据管理系统的功能组成与结构模型 ,研究了产品信息库模型、系统集成工具、系统可适应性、产品信息一致性维护等产品数据管理关键技术及其发展方向 .
- 邵晓东詹海生孙文焕
- 关键词：产品数据管理并行工程计算机集成制造系统
- 面向高维数据集的近邻顺序查询方法
- 2010年
- 对顺序索引方法进行了研究,提出一种基于向量近似的高维顺序索引结构,该结构顺序访问部分文件就能完成k近邻查询。在查询过程中依据投影值来终止查询过程,依据距离来排除不匹配的数据。为进一步降低数据访问率,采用椭圆体聚类算法对数据集进行划分。新索引结构支持以多个顺序访问过程完成k近邻查询,能够同时降低查询过程中的I/O开销和CPU开销。在大型高维图像特征库上的实验表明,新的高维索引结构的查询性能优于其他高维索引方法。
- 崔江涛肖斌詹海生
- 关键词：高维索引K近邻查询
- 一种新的三角网格联接关系压缩方法
- 三角网格的联接关系压缩是几何压缩的关键.本文提出了一种基于扇形价的单分辨率三角网格联接关系的无损压缩方法,通过将三角网格中的三角形组织成顺序相连的扇形带,再根据扇形带中扇形的价对扇形带进行编码,从而得到整个三角网格联接关...
- 詹海生李广鑫周利华
- 关键词：三角网格
- 文献传递
- 一种自适应字长的中文词库的构建方法
- 中文搜索引擎中的词库是提高文本信息存储与查找效率的关键。本文以异或哈希算法为基础,根据对不同字长词出现概率的统计结果,利用词条的机内编码和汉字笔画数,把不同字长的词散列到不同的哈希值区间,从而将哈希值的冲突率降低到0．0...
- 王启户詹海生周水生
- 关键词：哈希函数
- 文献传递
- 协同创新,凝炼远程教育精品
- 2004年
- 总结了开展远程教育的经验体会，论述了远程教育的特点和优势，剖析了这一教育方式存在的问题，提出了改进的意见和方法。
- 景虹詹海生石武信丁振国
- 关键词：远程教育技术创新
- 一种自适应字长的中文词库的构建方法
- 中文搜索引擎中的词库是提高文本信息存储与查找效率的关键.以异或Hash算法为基础,根据对不同字长词出现概率的统计结果,利用词条的机内编码和汉字笔画数,把不同字长的词散列到不同的Hash值区间.实验结果表明该算法可以将Ha...
- 詹海生王启户
- 关键词：HASH函数
- 文献传递
- 帧存储逐行扫描技术
- 揭示了传统50 Hz隔行扫描电视机存在图像大、面积闪烁和图像细节抖动的根源，提出了克服问题的思路，介绍了帧存储数字场频转换技术和帧存储遂行扫描技术，并分析了具体电路。
- 石武信詹海生
- 关键词：逐行扫描
- 文献传递
- 三角网格的统一单分辨率与多分辨率表示方法
- 2007年
- 通过三角形之间的拓扑相邻关系,将最高分辨率的三角网格划分为广义三角形带的集合,然后利用Hamiltonian三角剖分的性质对广义三角形带进行简化,从而构造三角网格的多分辨率表示.该方法统一了单分辨率网格和多分辨率网格的表示方法,当模型有c个不同分辨率的表示时,其编码效率与c的对数成正比.
- 詹海生周利华
- 关键词：多分辨率表示三角网格
- 训练支持向量机的Huber近似算法被引量：9
- 2005年
- 支持向量机是基于统计学习理论的结构风险最小化原理提出来的一种新的学习算法,它把模式识别问题建模为一个简单约束的高维二次规划问题.该文利用Lagrangian对偶方法,给出此高维二次规划的无约束对偶问题;考虑到该对偶问题是不可微的,利用Huber近似将其近似转化为连续可微的分片二次函数的无约束极小化问题.证明了该分片二次函数的极小点对应原二次规划的ε最优解,而用此极小点可直接算出支持向量和最优超平面.最后针对分片二次函数的特点,提出了Newton型算法,结合精确一维搜索技巧,可以快速求解该问题.数据实验结果仿真表明该算法能够在低存储需求下有效提高大数据量、高维问题的训练学习速度.
- 周水生詹海生周利华
- 关键词：支持向量机HUBER
- 一种新的基于主分量排序的高维索引结构被引量：2
- 2006年
- 利用KL变换的能量集中特性,改进了向量近似方法中的索引结构。在KL变换域上建立近似向量,选择能量最大的分量作为主分量,根据主分量值对近似向量进行顺序排列,并且用B+树存储每个数据页面中主分量值的范围。在k近邻搜索过程中,采用变换域部分失真搜索算法,从初始访问数据页面开始在升序和降序两个方向上顺序访问近似向量。改进的索引结构既保持了顺序访问特性,又大幅度降低了数据页面访问数量。在大型高维图像特征库上的实验表明,新的索引结构不仅降低了搜索过程的I/O时间,而且提高了CPU搜索速度。
- 崔江涛付少锋詹海生周利华
- 关键词：高维索引近邻搜索KL变换
