导读:本文包含了双层近邻算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:近似近邻检索,组合量化,GPU,高维索引
双层近邻算法论文文献综述
邓理睿,包涵,陈靓,全成斌,赵有健[1]（2019）在《高维空间近邻检索的双层组合量化GPU加速算法》一文中研究指出在大规模视频、图像、文本检索等许多实际应用中,高维空间内海量数据的索引及近邻检索一直是难点和关键问题之一.传统的K-D树等树形索引方法在高维空间中容易陷入"维度灾难",而主流的哈希散列方法(如局部敏感哈希)空间复杂度较高,在大规模数据下难以应用.本文总结了近年来基于向量量化的检索算法的相关研究,提出了一种基于GPU优化的高维数据近似近邻检索算法,在组合量化算法的基础上融合双层索引树结构与局部子空间最优化思想,在提高算法准确率的同时针对GPU模型优化算法,极大改善了检索性能,在单张GPU上实现了十亿量级高维数据的高效近似近邻检索.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年02期）
邢志伟,何川,罗谦,蒋祥枫,刘畅[2]（2019）在《基于双层K近邻算法航站楼短时客流量预测》一文中研究指出航站楼离港客流量在短时期内呈现准周期性规律变化,易受航班计划、天气等多种因素影响,表现出复杂的非线性特点。为了实现航站楼短时客流量的准确预测,在传统K近邻(KNN)算法基础上增加了航班计划状态模式匹配方法,以航班计划包含的多维属性作为特征选取相似历史运营日作为预测基准向量,建立基于航站楼短时客流量预测的双层K近邻模型。通过实例分析,与ARIMA模型和传统K近邻模型等进行比较,证明双层K近邻模型预测误差更小,精度更高,模型拟合度相对传统K近邻模型提高了8%～10%,为航站楼短时客流量精确预测提供了一种新的解决思路。(本文来源于《北京航空航天大学学报》期刊2019年01期）
侯晓宇,胡思宇,杨毅[3]（2014）在《双层K近邻短时预测算法参数分析及验证》一文中研究指出双层K近邻算法在K近邻算法的基础上,增加了状态模式匹配步骤,从而提高了K近邻算法的预测精度。本文利用北京RTMS实际数据,从预测精度及运算效率2方面进行分析,最终标定了适用于RTMS数据的双层K近邻短时预测算法参数,并对标定参数进行了验证,从而提升了算法的实用性。(本文来源于《2014第九届中国智能交通年会优秀论文集》期刊2014-11-11）
侯晓宇,吴萌,李要娜[4]（2014）在《基于双层K近邻算法的短时交通流预测》一文中研究指出双层K近邻算法在K近邻算法的基础上,增加了模式匹配步骤,从而提高了K近邻算法的预测精度。鉴于此,利用双层K近邻算法,对北京市微波检测器数据进行分析,进而标定算法的最优参数。同时定义了预测算法的滞后性,并将双层K近邻算法与自适应预测算法的滞后性进行了对比,从预测精度及滞后性两方面验证了双层K近邻算法的适用性。(本文来源于《交通标准化》期刊2014年07期）
买志玉,朱彦松[5]（2009）在《基于主动诊断推荐的双层K-最近邻算法》一文中研究指出在对传统K-最近邻算法改进的基础上,结合主动诊断推荐系统的特点,提出了双层K-最近邻算法,并以"我佳健康体检管理系统"为例,实现了客户诊断的快速推荐.(本文来源于《中原工学院学报》期刊2009年04期）
双层近邻算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
航站楼离港客流量在短时期内呈现准周期性规律变化,易受航班计划、天气等多种因素影响,表现出复杂的非线性特点。为了实现航站楼短时客流量的准确预测,在传统K近邻(KNN)算法基础上增加了航班计划状态模式匹配方法,以航班计划包含的多维属性作为特征选取相似历史运营日作为预测基准向量,建立基于航站楼短时客流量预测的双层K近邻模型。通过实例分析,与ARIMA模型和传统K近邻模型等进行比较,证明双层K近邻模型预测误差更小,精度更高,模型拟合度相对传统K近邻模型提高了8%～10%,为航站楼短时客流量精确预测提供了一种新的解决思路。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
双层近邻算法论文参考文献
[1].邓理睿,包涵,陈靓,全成斌,赵有健.高维空间近邻检索的双层组合量化GPU加速算法[J].小型微型计算机系统.2019
[2].邢志伟,何川,罗谦,蒋祥枫,刘畅.基于双层K近邻算法航站楼短时客流量预测[J].北京航空航天大学学报.2019
[3].侯晓宇,胡思宇,杨毅.双层K近邻短时预测算法参数分析及验证[C].2014第九届中国智能交通年会优秀论文集.2014
[4].侯晓宇,吴萌,李要娜.基于双层K近邻算法的短时交通流预测[J].交通标准化.2014
[5].买志玉,朱彦松.基于主动诊断推荐的双层K-最近邻算法[J].中原工学院学报.2009