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曹志宇

作品数:4 被引量:62H指数:2
供职机构:兰州交通大学电子与信息工程学院更多>>
发文基金:兰州交通大学“青蓝”人才工程基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 2篇欧式距离
  • 2篇聚类
  • 2篇XML查询
  • 2篇MEANS算...
  • 2篇查询
  • 1篇聚类中心
  • 1篇加权
  • 1篇加权欧式距离
  • 1篇XML
  • 1篇XML查询语...
  • 1篇MEANS
  • 1篇查询优化
  • 1篇查询语言
  • 1篇初始聚类中心
  • 1篇XQUERY

机构

  • 4篇兰州交通大学

作者

  • 4篇李元韬
  • 4篇曹志宇
  • 2篇张忠林
  • 1篇李敬文

传媒

  • 2篇兰州交通大学...
  • 1篇太原科技
  • 1篇郑州大学学报...

年份

  • 3篇2010
  • 1篇2009
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
基于加权欧式距离的k_means算法研究被引量:35
2010年
传统的k_means算法将欧式距离作为最常用的距离度量方法.针对基于欧式距离计算样本点与类间相似度的不足,用"相对距离"代替"绝对距离"可以更好地反映样本的实际分布,提出一种在领域知识未知的情况下基于加权欧式距离的k_means算法.针对公共数据库UCI里的数据实验表明改进后的算法能产生质量较高的聚类结果.
张忠林曹志宇李元韬
关键词:聚类加权
基于权重编辑距离的XML查询被引量:1
2010年
针对XML文本文档信息查询中查询准确率不高的情况,本文提出一种基于权重树间编辑距离的XML查询方案,通过计算关键词内容权重和树间编辑距离结构权重,可以找到最能代表用户查询意图的相关文档.实验结果表明,与传统的查询方法相比,改进后查询有比较高的准确率,具有良好的效果.
李元韬曹志宇李敬文
快速查找初始聚类中心的K_means算法被引量:24
2009年
传统的k_means算法对初始聚类中心十分敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动,容易陷入局部最优.为消除这种敏感性,针对k_means算法,提出了一种新的基于数据样本分布选取初始聚类中心的方法,对公共数据库UCI里面的数据实验表明改进后的k_means算法能产生质量较高的聚类结果,并且消除了对初始输入的敏感性.
曹志宇张忠林李元韬
关键词:聚类欧式距离聚类中心
XML查询语言XQuery的分析与研究被引量:2
2010年
随着XML日益广泛的应用,XML的查询语言XQuery变得尤为重要。阐述了XML的查询语言XQuery,设计并实现了一个基于XQuery的XML查询系统,同时介绍了它的结构框架和执行过程,提出了对其查询优化的具体方案。
李元韬曹志宇
关键词:XMLXQUERY查询优化
共1页<1>
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