15、在线查询回答技术解析

在线查询回答技术及PRist+索引解析

在线查询回答技术解析

1. 引言

在处理不确定数据的概率排名查询时,高效的查询回答方法至关重要。本文将详细介绍几种常见查询类型的回答方法,包括 PT - k 查询、Top - (k, l) 查询和 Top - (p, l) 查询,以及一种快速构建索引的方法 PRist+。

2. PT - k 查询回答
2.1 示例说明

考虑不确定元组,对于一个 PT - k 查询,其中 k = 3,p = 0.45。我们只需查看包含 p = 0.45 的概率区间 b3 = (0.4, 0.6]。在 b3 的 U - 列表中,t3.U3 = 3 且 t4.U3 = 3,这意味着 Pr3(t3) > 0.6 且 Pr3(t4) > 0.6,所以 t3 和 t4 可直接加入答案集,无需计算其精确的 top - k 概率。在 b3 的 L - 列表中,t2.L3 = 4,即 Pr4(t2) ≤ 0.4,因此 t2 可被剪枝。最后,只需计算 t1 的 top - 3 概率,由于 Pr3(t1) = 0.5,t1 也可加入答案集,最终答案为 {t1, t3, t4}。

2.2 查询评估步骤
  • 步骤 1:边界确定
    使用推论 5.4 来确定元组 t 的 top - k 概率是否位于区间 bi 内。
    推论 5.4:设 T 是由 PRist 索引的不确定元组集合,粒度参数为 h。对于元组 t ∈ T 和正整数 k,如果 bi (1 ≤ i ≤ h) 是概率区间,使得 t.Li < k < t.Ui,则 (i - 1) / h < Prk(t) ≤
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值