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论文研究 数据划分优化的并行k means算法.pdf

上传者: 2020-07-22 20:10:46上传 PDF文件 661.47KB 热度 16次
音频具有数据量大、维数高等特点,直接进行音频检索会造成“特征维数灾难”,因此有必要从音频提取最能表现音频特征的音频帧。提出一种基于模糊粗糙集模型(Fuzzy Rough Set Model,FRSM)的音频数据约简算法,根据隶属度对音频数据进行模糊离散,基于知识表达能力约简属性,以等价划分计算具有等同分类能力的知识核。实验结果表明,该算法能够得到最小约简,并且最大程度地保持音频特征,提高检索效率。
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