快速流分类算法研究综述
多路径传输技术研究综述
多路径传输技术研究综述1. 多路径传输技术研究综述随着无线通信技术的快速发展，多路径传输技术已经成为实现高效、可靠通信的关键手段。
多路径传输技术是指通过两条或两条以上的路径同时传输数据信号，以提高数据传输的鲁棒性和吞吐量。
在本综述中，我们将探讨多路径传输技术的研究现状和发展趋势。
多路径传输理论主要研究多路径传输系统中的信号干扰和噪声问题。
通过对多径信号的建模和分析，可以得出信道容量、误码率和信干比等关键性能指标。
这些指标为多路径传输系统的设计和优化提供了理论支持。
为了提高多路径传输系统的性能，研究者们提出了许多多路径传输算法。
这些算法包括：多径功率分配算法、多径定时同步算法和多径信道估计算法等。
这些算法在保证通信质量的前提下，实现了多路径传输系统的优化。
多路径传输系统的实现需要解决硬件和软件方面的挑战，在硬件方面，需要设计高性能的天线、射频前端和基带处理模块。
在软件方面，需要开发高效的信号处理算法和通信协议。
多路径传输系统的实现还需要考虑系统的兼容性、可扩展性和可靠性等因素。
多路径传输技术在许多领域具有广泛的应用前景，如卫星通信、无线局域网、车载网络和物联网等。
在卫星通信中，多路径传输技术可以提高信号的传输质量和可靠性；在无线局域网中，多路径传输技术可以实现多用户同时接入，提高网络容量；在车载网络中，多路径传输技术可以增强车辆间的通信能力，提高道路安全；在物联网中，多路径传输技术可以实现大量设备的互联互通，降低网络能耗。
多路径传输技术作为实现高效、可靠通信的关键手段，其研究和发展对于无线通信领域具有重要意义。
随着技术的不断进步和应用需求的增长，多路径传输技术将面临更多的挑战和机遇，值得我们继续关注和研究。
1.1 多路径传输技术概述多路径传输技术是一种在无线通信系统中实现高效数据传输的方法。
它通过在多个信道上同时发送和接收数据包，以提高数据传输速率和系统容量。
多路径传输技术的核心思想是利用无线信道的特性，如时变性、空间特性等，实现数据的快速传输。
《2024年目标跟踪算法综述》范文
《目标跟踪算法综述》篇一一、引言目标跟踪作为计算机视觉领域中的一项关键技术，近年来在安防、无人驾驶、医疗影像处理等领域得到了广泛的应用。
其目的是通过一系列的图像处理和计算方法，实时准确地检测并跟踪特定目标。
本文将对当前主流的目标跟踪算法进行全面而详细的综述。
二、目标跟踪算法的发展历程早期的目标跟踪算法主要是基于滤波的跟踪算法，如均值漂移法等。
这些算法简单易行，但难以应对复杂多变的场景。
随着计算机技术的进步，基于特征匹配的跟踪算法逐渐兴起，如光流法、特征点匹配法等。
这些算法通过提取目标的特征信息，进行特征匹配以实现跟踪。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的目标跟踪算法成为了研究热点。
三、目标跟踪算法的主要分类与原理1. 基于滤波的跟踪算法：该类算法主要利用目标在连续帧之间的运动信息进行跟踪。
常见的算法如均值漂移法，通过计算当前帧与模板之间的差异来寻找目标位置。
2. 基于特征匹配的跟踪算法：该类算法通过提取目标的特征信息，在连续帧之间进行特征匹配以实现跟踪。
如光流法，根据相邻帧之间像素运动的光流信息来计算目标的运动轨迹。
3. 基于深度学习的跟踪算法：该类算法利用深度学习技术，通过大量的训练数据学习目标的特征信息，以实现准确的跟踪。
常见的算法如基于孪生网络的跟踪算法，通过学习目标与背景的差异来区分目标。
四、主流目标跟踪算法的优缺点分析1. 优点：基于深度学习的目标跟踪算法能够学习到目标的复杂特征信息，具有较高的准确性和鲁棒性。
同时，随着深度学习技术的发展，该类算法的跟踪性能不断提升。
2. 缺点：深度学习算法需要大量的训练数据和计算资源，且在实时性方面存在一定的挑战。
此外，当目标与背景相似度较高时，容易出现误跟或丢失的情况。
五、目标跟踪算法的应用领域及前景目标跟踪技术在安防、无人驾驶、医疗影像处理等领域具有广泛的应用前景。
例如，在安防领域，可以通过目标跟踪技术实现对可疑目标的实时监控；在无人驾驶领域，可以通过目标跟踪技术实现车辆的自主导航和避障；在医疗影像处理领域，可以通过目标跟踪技术实现对病灶的实时监测和诊断。
数据挖掘中的数据分类算法综述
分析Technology AnalysisI G I T C W 技术136DIGITCW2021.021 决策树分类算法1.1 C 4.5分类算法的简介及分析C4.5分类算法在我国是应用相对较早的分类算法之一，并且应用非常广泛，所以为了确保其能够满足在对规模相对较大的数据集进行处理的过程中有更好的实用性能，对C4.5分类算法也进行了相应的改进。
C4.5分类算法是假如设一个训练集为T ，在对这个训练集建造相应的决策树的过程中，则可以根据In-formation Gain 值选择合理的分裂节点，并且根据分裂节点的具体属性和标准，可以将训练集分为多个子级，然后分别用不同的字母代替，每一个字母中所含有的元组的类别一致。
而分裂节点就成为了整个决策树的叶子节点，因而将会停止再进行分裂过程，对于不满足训练集中要求条件的其他子集来说，仍然需要按照以上方法继续进行分裂，直到子集所有的元组都属于一个类别，停止分裂流程。
决策树分类算法与统计方法和神经网络分类算法相比较具备以下优点：首先，通过决策树分类算法进行分类，出现的分类规则相对较容易理解，并且在决策树中由于每一个分支都对应不同的分类规则，所以在最终进行分类的过程中，能够说出一个更加便于了解的规则集。
其次，在使用决策树分类算法对数据挖掘中的数据进行相应的分类过程中，与其他分类方法相比，速率更快，效率更高。
最后，决策树分类算法还具有较高的准确度，从而确保在分类的过程中能够提高工作效率和工作质量。
决策树分类算法与其他分类算法相比，虽然具备很多优点，但是也存在一定的缺点，其缺点主要体现在以下几个方面：首先，在进行决策树的构造过程中，由于需要对数据集进行多次的排序和扫描，因此导致在实际工作过程中工作量相对较大，从而可能会使分类算法出现较低能效的问题。
其次，在使用C4.5进行数据集分类的过程中，由于只是用于驻留于内存的数据集进行使用，所以当出现规模相对较大或者不在内存的程序及数据即时无法进行运行和使用，因此，C4.5决策树分类算法具备一定的局限性。
网络重要流检测方法综述
网络重要流检测方法综述
钱昊;郑嘉琦;陈贵海
【期刊名称】《软件学报》
【年(卷),期】2024(35)2
【摘要】网络的管理与监测是网络领域的重要话题,这一领域的相关技术通常也称为网络测量(network measurement).网络重要流检测(network heavy hitter detection)是网络测量的一项关键技术,也是研究对象.重要流指占用网络资源(如带宽或发送的数据包数量)超过某一给定标准的流,检测重要流有助于快速识别网络异常,提升网络运行效率,但链路的高速化为其实现带来了挑战.按出现时间顺序,可将重要流检测方法划分为两大类:基于传统网络框架的和基于软件定义网络(SDN)框架的.围绕网络重要流检测相关的框架与算法,系统地总结其发展过程与研究现状,并尝试给出其未来可能的发展方向.
【总页数】20页(P852-871)
【作者】钱昊;郑嘉琦;陈贵海
【作者单位】计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于负载流的点加权复杂网络节点重要性评估方法研究
2.网络科学中相对重要节点挖掘方法综述
3.五种重要犬病毒微流控芯片检测方法的建立及应用
4.Seychelles-China Reach Visa Exemption Deal
5.5种口岸重要媒介动物传播病原体微流控芯片检测方法的建立
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最优路径森林分类算法综述
最优路径森林分类算法综述沈龙凤;宋万干;葛方振;李想;杨忆;刘怀愚;高向军;洪留荣【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2018(035)001【摘要】针对快速分类算法中最优路径森林(OPF)分类算法进行了研究,进行了OPF分类算法研究及应用现状的调查.OPF算法是近期兴起的一种基于完全图的分类算法,在一些公共数据集上与支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等算法的对比中,该算法能取得类似或更好的结果,速度更快.该算法不依赖于任何参数、不需要参数优化、不需要对各类别的形状作任何假设,能够处理多类问题,旨在全面系统地介绍OPF算法的研究及应用进展.%This paper did the research on optimal-path forest (OPF) classification algorithm for fast classification algorithm.It investigated the research and application of the OPF classification algorithm.The OPF algorithm is a new classification algorithm based on complete graph.In some public data sets,OPF was compared with support vector machine(SVM) and artificial neural network(ANN),the OPF algorithm could achieve similar or better results,but faster than them.The OPF algorithm does not depend on any parameters,does not need parameter optimization,and also can solve any problems without making any assumptions about the shape of each class.This paper aims to introduce the research status and future research directions of the OPF algorithm to the domestic readers.【总页数】7页(P7-12,23)【作者】沈龙凤;宋万干;葛方振;李想;杨忆;刘怀愚;高向军;洪留荣【作者单位】淮北师范大学计算机科学与技术学院,安徽淮北235000;淮北师范大学计算机科学与技术学院,安徽淮北235000;淮北师范大学计算机科学与技术学院,安徽淮北235000;淮北师范大学计算机科学与技术学院,安徽淮北235000;淮北师范大学计算机科学与技术学院,安徽淮北235000;淮北师范大学计算机科学与技术学院,安徽淮北235000;淮北师范大学计算机科学与技术学院,安徽淮北235000;淮北师范大学计算机科学与技术学院,安徽淮北235000【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.带约束条件的森林防火最优路径算法 [J], 姜广宇;徐爱俊;黄小银;邵建龙;2.带约束条件的森林防火最优路径算法 [J], 姜广宇;徐爱俊;黄小银;邵建龙3.煤矿井下应急逃生最优路径规划算法研究综述 [J], 赵慧敏;李超;曾庆田4.最优路径森林算法原理及其相关反馈应用 [J], 李宏林;朱建彬;徐梦迪5.煤矿井下应急逃生最优路径规划算法研究综述 [J], 赵慧敏[1];李超[1,2];曾庆田[1,2]因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
流数据聚类研究综述
定义 ４考虑演化数据流， 定义 时间衰减 函数：
ｆ ｔ ＝ 。 ＜ ＜１ （） ｃ （ ｃ ） Ｏ
迹， 定义 操作 Ｔａｓｏｍ ＭＮ， 返 回值为 变换 后 轨 迹对 ｒｎｆｒ （，）其
（ ，） Ｍ Ｎ 的真实差 异。
ｗｉｅ数据窗 口新到 Ｂ ｈ ｌ（ 个数据）
｛ Ｕ ｄ ｔ （） ｐａ ｅｓ ；
Ｓ ＝ ｒ ｎ ｆ ｒ （ ， ， ） ’Ｔ ａ ｓｏ ｍ ｓｎ ｄ ；
用 Ｔａ ｓｏｍ ｓ表示对 集合 Ｓ的转换操 作， 回一个 ｒｎｆｒ （ ） 返 ｎ ｎ × 集合为 Ｓ， 素为对应 轨迹对 的最小差 异， 为轨迹的 ’元 ｎ
第一个 以流数据为分析 对象 的聚类算 法是 由 Ｓｄｐｏ ｕｉｔ Ｇｈ 等提 出的 ＳＲＡ ｕａ ＴＥＮ算法 。这种算 法根据分治原理， 用 使
一
，
ｘ ， ｄ ） ｄ （ ＞１ 。 ）
统一流模型： 表示为流集合｛Ｏ（＝ ，， ｎ 和维数为 ｓ ｄｌ２ …，）
ｄ的公共属性维集 ， Ｓ 为定义 ２的单流 。其 中， ＞ｌｄ 。 ｎ ， ＞１ ｎ ｌ ｄ Ｉ一维数据单流模型； ＝，＝： ｎ ｌ ｄ ｌ 多维数据 单流模型； ＝，＞ ：
，
ｗ ｌ ｔ ｅ ｃ ｕｓ ｒｉ ｒ ｅ ｈｉ ｅ ｈ ｌ ｔｅ ｎｇ ｅｓ ａｒｃ ｉｓ ｉ ｉ ｐｏ ａｎ ｃｏ ｅｎ ｈ ｔｓ ｍ ｒｔ ｔ ｎｔ ｔ． Ｔｈｉ ａ ｉｃ ｅ ｄ ｃ ｂ ｔ ｇ ｅｒ ｆ ａｔｕ ｅｓ ｏ ｓ ｒｔ ｌ ｅｓ ｒｉ ｅｓ ｈｅ ｅｎ ａｌ ｅ ｒ ｆ
国外近十年深度学习实证研究综述主题、情境、方法及结果
国外近十年深度学习实证研究综述主题、情境、方法及结果一、概述：二、主题分类：计算机视觉：该主题主要关注图像识别、目标检测、图像生成等任务。
研究者利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），在图像分类、人脸识别、物体检测等任务上取得了显著成果。
自然语言处理：自然语言处理是深度学习的另一重要应用领域。
研究者使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、变压器（Transformer）等模型进行文本生成、情感分析、机器翻译等任务，推动了自然语言处理技术的发展。
语音识别与生成：深度学习在语音识别和语音合成方面也有广泛应用。
研究者利用深度学习模型进行语音特征提取、语音识别和语音合成，提高了语音技术的准确性和自然度。
游戏与人工智能：深度学习在游戏领域的应用也日益增多。
研究者利用深度学习模型进行游戏策略学习、游戏内容生成等任务，提高了游戏的智能性和趣味性。
医疗与健康：深度学习在医疗领域的应用也备受关注。
研究者利用深度学习模型进行疾病诊断、药物研发、医疗影像分析等任务，为医疗健康领域的发展提供了有力支持。
这些主题分类展示了深度学习在不同领域和应用场景中的广泛应用和巨大潜力。
通过对这些主题的深入研究和分析，我们可以更好地理解深度学习的发展趋势和应用前景。
1. 计算机视觉在计算机视觉领域，深度学习技术的应用已经取得了显著的突破。
近年来，卷积神经网络（CNN）成为了该领域的主导模型，特别是在图像分类、目标检测、图像分割等方面。
AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet等模型的出现，不断刷新了图像分类任务上的准确率记录。
主题：计算机视觉的核心任务是让机器能够像人一样“看懂”图像和视频，从而进行自动分析和理解。
深度学习通过模拟人脑神经元的连接方式，构建出复杂的网络结构，实现对图像的高效特征提取和分类。
情境：计算机视觉的应用场景非常广泛，包括人脸识别、自动驾驶、医学影像分析、安全监控等。
在这些场景中，深度学习模型需要处理的数据集往往规模庞大，且存在噪声、模糊等问题，因此模型的鲁棒性和泛化能力成为研究重点。
《2024年数据标注研究综述》范文
《数据标注研究综述》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展，数据标注在机器学习、深度学习等领域扮演着越来越重要的角色。
本文旨在全面梳理数据标注领域的研究现状、方法及挑战，以期为相关研究人员提供参考。
二、数据标注的定义与重要性数据标注是指对原始数据进行加工、整理、标记的过程，以便于机器学习算法对数据进行学习和分析。
数据标注在人工智能领域具有举足轻重的地位，它为机器学习提供了高质量的训练数据，直接影响着机器学习模型的性能和效果。
三、数据标注方法与研究现状1. 手动标注手动标注是最常见的数据标注方法，它依赖于专业人员对数据进行逐一标记。
这种方法虽然准确度高，但耗时耗力，难以应对大规模数据集。
2. 半自动标注半自动标注结合了手动标注和自动标注的优点，通过使用一些辅助工具和技术，减少人工干预，提高标注效率。
3. 自动标注自动标注依靠算法和模型对数据进行自动标记。
随着深度学习等技术的发展，自动标注的准确率逐渐提高，成为数据标注的重要方向。
四、数据标注的应用领域数据标注广泛应用于各个领域，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。
在计算机视觉领域，数据标注用于图像分类、目标检测、语义分割等任务；在自然语言处理领域，数据标注用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
五、数据标注的挑战与未来发展1. 数据质量与多样性数据质量直接影响着机器学习模型的性能。
如何提高数据质量、保证数据多样性是数据标注面临的重要挑战。
2. 标注效率与成本手动标注耗时耗力，难以应对大规模数据集。
如何提高标注效率、降低成本是数据标注研究的关键问题。
未来，可以通过优化算法、采用新技术等方法提高标注效率。
3. 自动化与智能化随着人工智能技术的发展，自动标注和半自动标注的准确率逐渐提高。
未来，数据标注将更加注重自动化和智能化，减少人工干预，提高标注效率。
六、结论本文对数据标注的研究现状、方法及挑战进行了全面梳理。
数据标注在人工智能领域具有举足轻重的地位，未来将更加注重自动化、智能化和高效化。
hsi分类综述 -回复
hsi分类综述-回复文章题目：HSI分类综述：从原理到应用的一步一步解析引言：随着人工智能和计算机视觉的快速发展，图像分类成为一个备受关注和研究的领域。
HSI（Hyper-spectral Imaging）分类作为一种新兴的图像分类技术，对于光谱数据的高效处理和准确分类具有重要意义。
本文将从HSI分类的原理到应用的多个方面进行逐步解析，以帮助读者全面了解这项技术及其潜力。
一、HSI分类的原理解析1.1 HSI分类介绍HSI分类是一种基于光谱信息的高光谱图像分类技术，可以对图像数据进行细致精确地分析和分类。
相比于传统的图像分类方法，HSI分类能够利用图像中多个波段的光谱信息，提供更加丰富的图像特征，从而达到更高的分类准确度。
1.2 HSI分类的基本原理HSI分类的基本原理是将图像数据从三维的光谱空间转化为二维的特征空间，然后利用分类算法对特征空间进行处理和分类。
具体来说，通过提取和选择合适的光谱特征，将高维的光谱数据降维到低维的特征空间中，再使用分类算法进行模型训练和分类任务的完成。
1.3 HSI分类的关键技术在实现HSI分类过程中，有几个关键的技术需要关注：- 光谱信息提取：提取图像中每个像素点的光谱信息，获取不同波段的光谱曲线。
- 光谱特征选择：从光谱数据中选择出具有较高分类能力的光谱特征，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法。
- 分类算法选择：选择适合HSI分类的算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等。
二、HSI分类算法的研究进展2.1 传统HSI分类算法在HSI分类算法的研究中，传统的分类方法主要包括最大似然分类（MLC）、支持向量机分类（SVM）、随机森林分类（RF）等。
这些方法在一定程度上满足了HSI分类的需求，但仍然存在一些问题，例如计算复杂度高、泛化能力差等。
2.2 深度学习在HSI分类中的应用随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始尝试将深度学习方法应用于HSI分类中。
网络流量分类与分析技术研究综述
网络流量分类与分析技术研究综述网络流量是指通过网络传输的数据包的数量和速率。
在互联网时代，网络流量成为了信息传输的重要指标，通过对网络流量的分类和分析可以了解网络的使用情况、发现网络故障、提高网络性能等。
本文将对网络流量分类与分析技术进行综述，并介绍其应用领域和未来发展方向。
一、网络流量分类技术网络流量的分类是通过对流量数据包进行特征提取和识别，将流量划分为不同的类型。
常见的网络流量分类技术包括端口号识别、深度包检测、统计分析等。
1. 端口号识别端口号是TCP/IP协议中用于区分不同应用程序或服务的标识符。
通过识别数据包的源端口号和目的端口号，可以判断该流量所属的应用程序或服务。
例如，源端口号为80表示该流量属于Web浏览器的HTTP请求，而源端口号为443表示该流量属于使用HTTPS协议加密的Web服务。
2. 深度包检测深度包检测是指对数据包的负载进行深入分析，提取出更多的特征信息以进行分类。
深度包检测可以依靠不同的特征进行分类，比如协议头部信息、数据包长度、数据内容等。
通过深度包检测，可以识别出隐藏在加密协议中的流量类型，提高分类的准确性。
3. 统计分析统计分析是指通过对网络流量数据进行统计和分析，从中抽取出特征规律进行分类。
常见的统计方法包括数据包长度分布、时间序列分析、频谱分析等。
通过对流量数据的频率、持续时间、数据量等进行统计，并结合机器学习算法，可以建立分类模型，实现更精确的流量分类。
二、网络流量分析技术网络流量分析是指对网络流量数据进行解析、处理和分析，从中提取出有价值的信息和模式，为网络管理、安全监测、性能优化等提供支持。
常见的网络流量分析技术包括流量分析工具、数据挖掘、机器学习等。
1. 流量分析工具流量分析工具是一类专门用于捕获、存储和分析网络流量的软件工具。
其中最广泛使用的工具是Wireshark，它可以对网络流量进行抓包和分析，提供了丰富的功能和可视化界面，能够展现数据包的各个层级信息，并支持定制化的分析。
概念漂移数据流分类研究综述
关键词 ： 大数据 ； 概念 漂移 ； 增量学 习； 适 应学习 ； 数据 流 ； 机器学 习 中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ 文献标志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ３ ４７ ８ ５ （ ２ ０ １ ２ ） ０ ２ － ０ ０ ９ ５ — １ ０
Ａ ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉｃ ｆ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｄ ａ ｔ ａ ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍｓ ｗｉ ｔ ｈ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｄ ｒ ｉ ｆ ｔ
第 ８卷 第 ２期
２ ０ １ ３年 ４月
智
能
系Байду номын сангаас
统
学
报
Ｖｏ １ ． ８ Ｎｏ． ２ Ａｐ ｒ ． ２ ０１ ３
ＣＡＭ Ｔｒ ａ ｎ ｓ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎｓ ｏ ｎ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ
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ｅ ｎ ｓ ｕ ｒ ｅ ｔ ｈ ｅ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ａ ｒ ｎｉ ｎ ｇ ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎｔ ，ｔ ｈ ｅ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉｃ ｆ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ａ ｔ ａ ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍｓ ｗｉ ｔ ｈ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｄ ｒ ｉ ｔ ｆ ｈ ａ ｓ ｂ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｔ ｓ ｅ ｖ ｅ ｒ ｅ ｃ ｈ ａ ｌ ｌ ｅ ｎ ｇ ｅ ｓ ｔ ｏ ｍａ ｃ ｈｉ ｎ ｅ ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ．Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ａ ｄ ｄ ｒ ｅ ｓ ｓ ｔ ｈｅ ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｎｓ ｒ ，ａ ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｙ ｗａ ｓ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｅ ｄ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ ｆ ｏ ｕ ｒ ａ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｓ：ｔ ｈ ｅ ｉ ｎｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｄ ａ ｔ ａ ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍｓ ａ ｎｄ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐｔ ｄ ｒ ｉ ｔ，ｔ ｆ ｈ ｅ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ａ ｎ ｄ ｆ ｕｔ ｕｒ ｅ ｔ ｒ ｅ ｎ ｄｓ ，ｔ ｈｅ ｍａ ｉ ｎ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｉｅ ｆ ｌ ｄ ｓ，ａ ｎ ｄ ｔ ｈｅ ｎ ｅ ｗ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐｍｅ ｎ ｔ ｓ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｉｅ ｆ ｌ ｄ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉｃ ｆ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ａ ｔ ａ ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍｓ ｗｉ ｔ ｈ ｃ ｏ ｎｃ ｅ ｐ ｔ ｄ ｒ ｉ ｔ．Ｔｈｅ ｆ ｅ ｘ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｐｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍｓ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉｃ ｆ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ａ ｔ ａ ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍｓ ｗｉ ｔ ｈ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐｔ ｄ ｒ ｉ ｔ ｆ ｗｅ ｒ ｅ ｄ ｉ ｓ ｃ ｕ ｓ ｓ ｅ ｄ ａ ｔ ｌ ａ ｓ ｔ ． Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｄｓ： ｂ ｉ ｇ ｄ ａ ｔ ａ；ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｄ ｒ ｉ ｔ ；ｉ ｆ ｎ ｃ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ；ａ ｄａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ；ｄ ａ ｔ ａ ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍ； ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ
数据流分类研究综述
河 南 大学软件 学院 陈 猛 楚广琳
【 摘 要］ 据流挖掘 技术近 年来正成 为数据挖 掘领域 的研 究热 点 ， 数 并有 着广泛 的应 用前景 。数 据流具有数 据持续到达 、 到达速度 快、 数据规模 巨大等特点 ， 因此 需要 新颖的算法来解决这 些问题 。而数据流分 类技 术更是 当前的研究热点。本 文综述 了 ３前 国际上 － ＇ 关 于数据流挖掘 分类 算法的研 究现 状 ， 并进行分析 ， 最后对数据流挖掘分 类技 术当前 所面临的问题 和发展 趋势进行 了总结和展 望。 ［ 关键词 ］ 数据流 挖掘 分 类 稳 态分布 概念 漂移 随着信息技术 的飞速发展 ， 近年来 出现了大量新类型的应用 ， 统 传 的数据库管理 系统无 法很好地处理这些应用 。这些应用 的典型特点是 数 据以一 系列连续 的数据序列 ｅ， … ｅ一 ， 的形式 出现 ， ｅ 比如传感器数 据， 网络 事件 日志 ， 电话呼 叫记录 ， 融数据 （ 票价格 ） 金 股 等。这种数 据 形 式称 为数据流 。流数据 随着时间 的更 迭而不 断产生 ， 数据量大且 其 数 据分布 也在发生 变化。在有 限的存储 空间上 ， 怎样对这些 流数据进 行 快速处 理并获取 有用 的信 息 ， 是数 据挖掘及其 应用研究 所面临 的新 的机遇和挑战 。 １数 据 流 的 基 本 特 征 ． 数据流具有 自己独特的特征 ， 与传统数据 不同 ， 数据流是 以连续 的 形 式到达 的有序数据 序列 ， 且该序列 的规模可认 为是海 量的 。数据 并 流快速地 流进流 出计 算机系统 ， 就要求 我们 的数据 流挖掘算 法必须能 够实时响应 ， 这样 才可以与数据流 的速率相兼 容。此外 ， 数据流 的一个 显 著特征 就是数据 流中的类分 布是持续 变化 的 ， 时如果仍 然采用像 此 传统 数据库中那样的统一模式进行处理是不合理 的。 综上所述 ， 数据 流的一般特征可归结 为： 有序 ， 连续 ， 海量 ， 快速 ， 变 化 等。 ２数 据流 挖 掘 算 法 基 本 要 求 ． 针对流数据不 同于传统数据的新特性 ， 设计 单遍扫描算法 ， 实时地 给出近似查询结果成为数据流模型下数据处理 的 目标。 首先 ， 数据流算法 的最基本要求是实 时处理 ， 实时响应 。这是 因为 数 据不断 到达 ， 如果 对于到达 的元组不 能快速处理 ， 会不断 积累 ， 最终 导致 服务质量显著下降 。 其次 ， 由于数据 流快 速地流进流 出计算机 系统 ， 我们不可能对其进 行 多遍扫描 ， 只能利用线 性扫描的方法 ， 每个元 素扫描一次 。同时 因 对 为 流数据速率快 、 规模大 ， 处理复杂问题时不 可能一次遍历就得到精确 答 案 。实 际上 ， 流数据环境 下 的很 多应用也 只是 要求返 回一个近似 在 值， 而非准确结果 。 此外 ， 针对数据 流的海 量特性 ， 虽然在有 限的存 储空间上我们无法 存 储完全 的数据 流， 可以考虑新 的数据结构 、 术在一个远小 于数据 但 技 规 模的 内存 空间里维 护一些概要 信息 ， 这样可 以更 好的考 虑历史数据 的影 响 ， 并能依靠这些概要信息迅速获得 近似查 询结果 。 最后 ， 由于概念 漂移 的存在 ， 数据流 中的数据 是持续变化 的。数据 流上的挖 掘算法必须 能够及 时的捕获这 些变化 ， 且能根据 这些变化 并 及 时地调整模型 ， 进一步提高模型 的性能 。
《2024年基于深度学习的目标检测研究综述》范文
《基于深度学习的目标检测研究综述》篇一一、引言随着深度学习技术的快速发展，其在计算机视觉领域的应用逐渐增多。
目标检测作为计算机视觉的核心任务之一，近年来已经成为了深度学习领域研究的热点。
本文将对基于深度学习的目标检测的研究进行综述，探讨其研究进展、现有方法及挑战，并对未来研究方向进行展望。
二、目标检测概述目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，旨在从图像或视频中检测出特定类别的目标并实现定位。
目标检测广泛应用于无人驾驶、智能监控、智能安防等领域。
传统的目标检测方法主要依赖于特征提取和分类器设计，而基于深度学习的目标检测方法则通过深度神经网络实现特征学习和分类，具有更高的准确性和鲁棒性。
三、基于深度学习的目标检测方法3.1 基于区域的目标检测方法基于区域的目标检测方法将目标检测任务划分为多个子区域，对每个子区域进行分类和回归。
代表性的算法有R-CNN系列（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等），这些算法通过区域提议和卷积神经网络实现目标检测。
这些方法的优点是准确率高，但计算复杂度较高，实时性较差。
3.2 基于回归的目标检测方法基于回归的目标检测方法通过卷积神经网络直接实现目标的位置回归和类别分类。
代表性的算法有YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。
这些算法具有较高的计算效率和实时性，适用于对速度要求较高的场景。
四、深度学习目标检测的挑战与研究方向4.1 挑战（1）小目标检测：在复杂场景中，小目标的检测难度较大，易受噪声和背景干扰的影响。
（2）实时性：对于需要实时处理的场景，如无人驾驶等，如何在保证准确性的同时提高实时性是一个挑战。
（3）跨领域应用：不同领域的数据集差异较大，如何实现跨领域应用是一个亟待解决的问题。
4.2 研究方向（1）模型优化：通过改进网络结构和算法优化，提高目标检测的准确性和实时性。
算法综述报告模板
算法综述报告模板1. 概述本文旨在总结和概述各种算法，在学习和探索新的算法时为研究者提供一个指南，并在算法选择时提供一些帮助。
算法是计算机科学的核心，是解决实际问题的关键。
因此，了解不同种类的算法很重要。
2. 算法分类算法可以分为以下不同的分类：2.1 搜索搜索算法是用于在一组值（如数组或链表）中查找特定值的算法。
它们经常被用于字符串和文本搜索中。
常见的搜索算法有：•线性搜索•二分搜索•插值搜索•广度优先搜索•深度优先搜索2.2 排序排序算法是将一组数据或记录按照一定的次序排列的算法。
排序算法的性能取决于数据的数量和排序的类型。
常见的排序算法有：•冒泡排序•选择排序•插入排序•快速排序•归并排序2.3 图论图论是数学中的一个分支，它处理节点和边构成的图的问题。
图论应用广泛，如网络设计，电路设计和社交网络等。
常见的图论算法有：•最短路径算法•最小生成树算法•图着色算法•拓扑排序算法2.4 动态规划动态规划是一种解决最优化问题的算法。
它通过划分问题，在求解阶段可以避免重复计算。
常见的动态规划算法有：•背包问题•最长公共子序列•最长递增子序列•非连续子数列的最大和2.5 贪心贪心算法是一个优化问题的算法，通常用于组合优化问题，例如集合覆盖，背包问题和最短路问题。
常见的贪心算法有：•贪心法求解活动选择问题•求解背包问题•求解最小生成树问题•求解最短路径问题2.6 数学数学算法涉及数学结构的计算和分析。
这些算法通常涉及质因数分解，矩阵分解和插值。
常见的数学算法有：•线性代数中的矩阵分解•离散数学中的集合操作•数论中的质因数分解•统计学中的插值3. 算法比较在选择算法时，需要考虑以下问题：•算法的效率性•算法的实现难度•算法能否解决当前的问题以下是一些算法的比较：算法平均时间复杂度最坏时间复杂度是否为原地排序冒泡排序O(n^2) O(n^2) 是选择排序O(n^2) O(n^2) 是插入排序O(n^2) O(n^2) 是快速排序O(n log n) O(n^2) 是堆排序O(n log n) O(n log n) 是归并排序O(n log n) O(n log n) 否4. 结论算法是解决问题的重要工具。
《2024年目标跟踪算法综述》范文
《目标跟踪算法综述》篇一一、引言目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于视频监控、智能驾驶、人机交互等众多领域。
随着深度学习技术的发展，目标跟踪算法的性能得到了显著提升。
本文将对目标跟踪算法进行综述，包括其发展历程、基本原理、现有方法及优缺点，以及未来的研究方向。
二、目标跟踪算法的发展历程目标跟踪算法的发展历程大致可以分为三个阶段：基于特征的跟踪、基于模型的方法和基于学习的跟踪。
早期基于特征的跟踪主要依靠提取目标的特征进行匹配和跟踪；基于模型的方法则是根据目标的外观、运动等特征建立模型进行跟踪；随着深度学习技术的发展，基于学习的跟踪算法成为主流，利用大量的训练数据学习目标的特征，实现高精度的跟踪。
三、目标跟踪算法的基本原理目标跟踪算法的基本原理是通过提取目标的特征，在连续的图像帧中寻找目标的位置。
具体而言，算法首先在初始帧中提取目标的特征，然后在后续帧中根据一定的策略寻找与该特征相似的区域，从而实现目标的跟踪。
四、现有目标跟踪算法的分类与介绍1. 基于特征的跟踪算法：该类算法主要依靠提取目标的特征进行匹配和跟踪，如SIFT、SURF等。
这些算法在光照变化、尺度变化等场景下具有一定的鲁棒性。
2. 基于模型的方法：该方法根据目标的外观、运动等特征建立模型进行跟踪，如支持向量机(SVM)、随机森林等。
这类方法对于动态背景和部分遮挡等情况具有一定的适应性。
3. 基于学习的跟踪算法：随着深度学习技术的发展，基于学习的跟踪算法成为主流。
该类算法利用大量的训练数据学习目标的特征，实现高精度的跟踪。
典型的算法包括基于孪生网络的Siamese跟踪器和基于区域的目标跟踪方法等。
这些方法在精度和鲁棒性方面都取得了显著的提升。
五、目标跟踪算法的优缺点分析各类目标跟踪算法具有各自的优缺点：基于特征的跟踪算法在计算效率和准确性之间取得平衡；基于模型的方法对于复杂场景的适应性较强；基于学习的跟踪算法在处理复杂背景和遮挡等情况下表现出较高的鲁棒性。
《2024年交通标志检测与分类算法研究》范文
《交通标志检测与分类算法研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，人工智能、机器视觉和深度学习等领域取得了显著的研究成果。
在交通系统中，交通标志的检测与分类是一个至关重要的环节。
为了保障道路交通的安全与畅通，对于交通标志的快速准确识别变得尤为重要。
本文将详细研究交通标志检测与分类算法的相关技术及其应用。
二、背景及意义交通标志作为道路交通规则的直接体现，其正确识别对驾驶者的行为具有指导作用。
然而，由于道路环境的复杂性、标志形状的多样性以及光照条件的变化等因素，使得交通标志的检测与分类成为一项具有挑战性的任务。
因此，研究交通标志检测与分类算法具有重要的现实意义和实际应用价值。
三、相关技术综述1. 传统方法：传统的交通标志检测与分类方法主要依赖于图像处理技术，如边缘检测、颜色分割等。
这些方法在特定条件下具有一定的效果，但面对复杂多变的环境时，其准确性和鲁棒性有待提高。
2. 机器学习方法：随着机器学习技术的发展，基于支持向量机（SVM）、神经网络等算法的交通标志检测与分类方法逐渐成为研究热点。
这些方法通过训练大量数据来提高识别准确率，但需要大量的计算资源和训练时间。
3. 深度学习方法：近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了显著进展。
基于卷积神经网络（CNN）的交通标志检测与分类算法，能够在无需人工设定特征的情况下自动提取特征，大大提高了识别准确率和鲁棒性。
四、算法研究1. 算法原理：本文重点研究基于深度学习的交通标志检测与分类算法。
首先，通过卷积神经网络提取图像中的特征；其次，利用全连接层对特征进行分类；最后，通过非极大值抑制（NMS）等技术对检测结果进行优化。
2. 算法实现：在实现过程中，我们采用了多种优化策略，如数据增强、模型优化等，以提高算法的准确性和鲁棒性。
同时，我们还针对不同类型和不同环境的交通标志进行了专项训练和测试。
五、实验与分析1. 数据集：我们采用了公开的交通标志数据集进行实验，包括不同类型、不同环境下的交通标志图像。
基于决策树的流数据分类算法综述
第41卷总第11*期2020年6月Vol.41,No.2June,2020西北民族大学学报(自然科学版)Journal of Northwest Minzu University(Natural Science)基于决策树的流数据分类算法综述韩成成12,增思涛2!,林强12,曹永春12,满正行12(1.西北民族大学数学与计算机科学学院！730124；2.西北民族大学流数据计算与应用！730124；3.西北民族大学中国民研究院！730030)［摘要］流数据是一种有别于传统静态数据的新的数据形态，随着时间的推移而不断产生，而且富含变化.流数据分类是数据挖拡的研究分支，用于发现数据中隐含的模式并实现数据的类别划分，通常将每一个类别称作概念.将传统决策树算法引入流数据分类，针对流数据的特征提出特定的分类算法，是流数据分类的一个主要研究分支.为了全面介绍基于决策树的流数据分类算法，首先，简要概述数据挖拡及主要任务、决策树及其主要算法、流数据及其主要特性；然后，按照算法是否考虑概念漂移问题，将现有工作划分为包含概念漂移的流数据分类算法和不含概念漂移的流数据分类算法两大类，分别介绍每一类算法的主要算法流程、优缺点和典型应用；最后，o出基于决策树的流数据分类的进一步研究方F.［关键词］数据挖拡；数据分类；流数据；决策树［中图分类号］TP391［文献标识码］A［文章编号］1009-2102(2020)02-0020-110引言随着信息通信技-(Information and Communication Technology,ICT)的日益成熟，物联网和无线通信已经广泛应用于工农业生产、生态环境保护、公共安全监测和人体健康跟踪等，用以实时记录据.不同于可长期存放在大容量存储设备中的静态数据，承载实时状态及其变化的数据具有数量无限、有序到达和富含变化的特征，形象地称作流数据(Streaming data)或数据流(Data stream).正是因为流据无限且实时到达，所以需要给予实时响应.据挖掘的角度讲，流数据的处理包括分类、聚类、关联规则提取、序列模式发现和异常检测.其中，流数据用于将当据流(段)划分到某个事先确定的类别当中，是据挖掘的重要研究分支，已经 学术界的普遍关注.基于传统静态数据术开发流数据分类模型、算法和方法是学术界普遍采用的做法，其中决策树在流数据研究中扮演着重要角色.目前，学术界已经提岀了一批基于传统决策树的流数据算，用于不用的据实为全面概述基于决策树的据分类算法，本文首先简要介绍数据挖掘及主要任务、流数据及其特［收稿日期］2020-01-02［基金项目］西北大学中央高校基本科研费专项资金资助研究生项目(Yxm2020101)［通讯作者］林强，男，博士，副教授，硕士生导师，主要据、大数据分析及智能信息处理等方面的研究.［作者简介］韩成成，女，硕士研究生，主要研究方向：数据、大数据分析.20征；然后，依照算法是否考虑概念漂移将现有工作划分为两大类，针对每一个算法，给出其主要工作流程、优缺点和典型应用；最后，基于现有研究，指出基于决策树的流数据分类算法存在的研究挑战和未来的研究方向.1数据挖掘及流数据概述1.1数据挖掘及其主要任务数据挖掘(Data Mining)是人工智能和数据库领域的热点研究问题，在数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD)中扮演着重要角色.数据挖掘就是要从随机产生的、富含噪声的大量不完整数据中获取事先未知但潜在有用的信息和知识，以提取出数据的模型及数据之间的关联，进而实现数据变化趋势和规律的预测.数据挖掘主要包括数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤.其中，数据准备从相关的数据源(如商品交易记录、环境监测数据、经济运行数据等)中选取所需的数据，并经清洗、转换、整合等处理生成用于数据挖掘的数据集；规律寻找应用某种方法(如机器学习和统计方法)发现数据集中隐含的规律；规律表示以用户尽可能理解的方式(如可视化)将从数据中发现的规律表示出来.数据挖掘的任务主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘和异常点检测.其中，分类(Classification)是指通过在给定的一组已标记数据集上训练模型，预测未标记的新数据所属类别的过程.分类问题可形式化表示为：给定由"个数据构成的集合7=91,如，…，九｝以及这些数据的-个类别集合C=｛^1，y,,，…，y-｝，其中m$n，求解映射y=f(x)，使得任意9+7，且仅有一个y t+C对于y,=fX成立，称f为分类器.在机器学习(Machine Learning)领域，分类问题属于监督学习(Supervised Learning)的范畴.不同于分类问题，聚类(Clustering)1%能够在不给定数据标签(Lable)的情况下，实现数据的类别划分.由于聚类操作不需要对输入数据做预先标记处理，完全根据数据自身的属性实现类别的划分，因此属于无监督学习(Unsupervised Learning)的范畴.关联规则挖掘(Association Rule Mining)2%用于发现事物(如商品的购买)之间的某种关联关系.序列模式挖掘(Sequential Pattern Mining)3%是从序列数据库中发现高频子序列的过程.异常点检测(Outlier Detection)4%用于自动发现数据集中不同其他数据的“异常”数据.1.2流数据及其特性流数据(Streaming Data)，也称数据流(Data Stream)，是不同于静态数据的新的数据形态，它随着时间的推移而不断产生.令t表示时间戳，可将流数据形式地表示为：｛…，＜,_1,＜，＜+1，…｝,其中＜为；时刻产生的数据$%.概括而言，流数据具有如下主要特性"％:1) 实时性:流数据实时产生和到达.例如，在实时监测系统中，随着时间的推移不断有新的数据产生.2)时序性:数据的到达顺序由其产生的时间先后顺序所确定，不受应用系统的控制.例如，在股票交易系统中，前后两位消费者购买股票A和B的顺序是时间上确定的.3)多变性:数据的分布是动态变化的，例如，股票的价格会随着市场的动态变化而随之改变.4)潜在无限:流数据是现实世界的真实记录，因而具有无限性，例如，用于环境监测的传感器网络,监测过程的持续进行使得记录的流数据不断增加.5)单趟处理:流数据一经处理，不易甚至不能被再次取出，因为流数据的存储代价昂贵，通常一经处理就被丢弃.除了上述特性外，流数据还时常伴有概念漂移.概念漂移(Concept Drift)是指流数据随时间推移而发生改变的现象，它的存在严重影响着算法的分类性能.如图1所示，若O和0?代表两种不同的概念(对应于分类问题的类别)，常见的概念漂移主要有如下几种类型⑺:1)突变型(Sudden):概念漂移立即发生且不可逆转，如图1(a)中的c立刻且永久地改变为c.2)增量型(Incremental):概念漂移平稳缓慢且不可逆地产生，如图1(b)中的c逐渐且持久地改变为c?.213) 渐变型(Gradual):概念漂移缓慢且不可逆地产生，但中间可能存在往复，如图1(c)中从o 改变为02的过程中经过了几次往复•4) 可恢复型或暂时型(Recurring )：从一个概念暂时改变为另一个概念且经过一段时间后会恢复到原始概念，如图1(d)中01暂时改变为02后 恢复到01 •5) 罕见型(Blip):概念的异常改变，如图1(e)中01是异常，而非真正改变到02•6) 噪声型(Noise):数据的随机波动，不是真正的概念漂移•(a) S udden (b)Incremental(d)Recurring (e) Blip图1概念漂移的主要类型(f)Niose由于传统分类算法只能处理可供多次访问的有限静态数据，与流数据的处理要求不相一致，因此, 传统分类算法不能直接用于 据的分类问题•为了实 据的 ，现有研究通常在传统分类算法的基础上加入适 据处理要求的相关功能・策树 经典的传统 算法，能够基于已知数据构建具有多个分支的树状模型，实现数据的 与 •与神经 等其他方 比，决策树具有较低的 度和较好的 性能当前,学术界已经提出了大量基于决策树的流数据 算法•因此, 性，本文在详细介绍基于决 策树的流数据 算 ，先对传统决策树 算 要概2传统决策树分类算法决策树分类过程通过应用一系列规则，实现对数据的分类•依据树中最优划分属性选择的不同，决策树 算 要有ID3和C4.5算法.此外，还有用于 和 问题的CART 算法.先描策树的 过程,然后分别介绍ID3、C4.5和CART 算法•2. 1 决策树策树是由根结点、内部结点和叶子结点构成的树状结构•其中，根结点包含了待 样本的全集,内部结点对应于测试属性，叶结点对应于决策结果•算法1给出 策树的 过程•算 先从根结点开始，根据属性的样 据 不同的子结点(从第1行到第7行)，直到当前结点属于 或的属性值;然后根据属性的 ，计算得到最 属性 该属性当前结点；接着 调用此方法，直到当前结点属于一个类或者没有属性可 ，算法停止并完策树的算法1的核心步骤是最优划分属性的选择(第8行)，通常以信息增益、信息增益率和基尼指数作为其选 择依据.其中,益是指属性 后r (r 是度量样本中属性不 性的指标)的差值,益率是指益与某征r 的比值，基尼是指样本被选中的概率与样本被错分的概率的•算法 1:TreeGenerate _DT (=,()Inputs : D 二｛ (xi ,"1)，(X 2 ,"2)，…，(x -，y -)｝----训练集；(_ d , <2,…，｝属性集22Output:以node为根结点的一棵决策树Process:1.生成结点node；2.if D中样本全属于同一类别C then3.将node标记为C类叶结点；return4.end if5.if(=0or D中样本在(上取值相同then6.将node标记为叶结点，其类别标记为D中样本数最多的类；return7end if8.从A中选择最优划分属性<';9.for<'的每一个值do10.为node生成一个分支;令D?表示D中在<'上取值为的样本子集；11.if D?为空then12.结点标记为叶结点，其类别标记为D中样本最多的类return13.else14.以TreeGenerate(D?,A\0'})为分支结点15#ndif16#ndfor2.2决策树分类算法，因最优划分属性选择的不同，决策树分类主要有ID3、C4.5和CART等几类.其中，ID3采用益，C4.5采用益率,CART采用基尼：.2.2.1ID3算法ID3算法$0%运用信息爛理论，每次选择当前样本中具有最大信息增益的属性作为测试属性<'.令处代表样本集D中属于类别沧样本的比率，|y|代表类别数，信息爛可计算如下：E(D')=-(1)虽然ID3算法有着清晰的理论基础，但是，每个属性的取值一定程度上影响着信息增益的大小，因而计算训练集的信息增益就会岀现偏差.此外，ID3算法对噪声较为敏感，而且当集增加时，决策树的随加，不利于渐进学习.表1西瓜数据集编号色泽根蒂敲声纹理脐部触感好瓜1青绿蜷缩浊响清晰凹陷硬滑是2乌黑蜷缩沉闷清晰凹陷硬滑是3乌黑蜷缩浊响清晰凹陷硬滑是4青绿蜷缩沉闷清晰凹陷硬滑是5浅白蜷缩浊响清晰凹陷硬滑是6青绿稍蜷浊响清晰稍凹软粘是7乌黑稍蜷浊响稍糊稍凹软粘是(乌黑稍蜷浊响清晰稍凹硬滑是9乌黑稍蜷沉闷稍糊稍凹硬滑否10青绿硬挺清脆清脆平坦软粘否11浅白硬挺清脆模糊平坦硬滑否12浅白蜷缩浊响模糊平坦软粘否13青绿稍蜷浊响稍糊凹陷硬滑否14浅白稍蜷沉闷稍糊凹陷硬滑否15乌黑稍蜷浊响清晰稍凹软粘否16浅白蜷缩浊响模糊平坦硬滑否17青绿蜷缩沉闷稍糊稍凹硬滑否23以表1给出的数据集口1%为例，运用信息爛理论构建一棵判断是否为好瓜的决策树.其中，类别数h l=2,即有好瓜和差瓜两类，正例（好瓜）$1=8/17,反例（差瓜"=9/17.根据式（1）计算根结点的信息爛为：E（D）=—/C8$@log2$@=（17og217D17og217）=0.998计算当前属性集合｛色泽，根蒂，敲声，纹理，脐部，触感2勺信息增益，以属性“根蒂”为例，它有3个可能的取值：卷缩，稍蜷，硬挺2通过该属性对样本集进行划分，得到“根蒂=卷缩”、“根蒂=稍蜷”、“根蒂=硬挺”.其中，在“根蒂+卷缩”中，正例占$=5/8,反例占$2=3/8；在“根蒂=稍蜷”中，正例占$ =3/7,反例占$2=4/7；在“根蒂=硬挺”中，正例占$=0,反例占$2=1.根据式（1）可计算出根蒂划分后所获得的3个分支的信息爛为：A（根蒂+卷缩）=-（8log28+-|log28）=0.9543344A（根蒂=稍蜷）=-（尹唱号+ylog27）=1044A（根蒂=硬挺）=0最后，可计算出属性“根蒂”的信息增益为0.143.类似地，计算出所有其他属性，找到信息增益最大的是“纹理”，即把“纹理”作为根结点，再对“纹理”的各个分支做进一步划分，最后即可得到判定西瓜好的策树2. 2.2C8.5算法C4.5算法$12%虽然继承了ID3算法的优点，有着与ID3相同的算法思想，但又有如下几个方面的改：1）用信息增益率而非信息增益作为划分属性选择的依据.2）在树的构建过程中做剪枝处理.3）可以对连续属性进行离散化处理.4）能够对不完整数据进行处理,即可应用于缺失值的处理.信息增益率主要指在信息增益的基础上引入分裂信息值，信息增益率定义如下：G_r（=,a）=70⑵其中,G（D,＜）是信息增益,7+＜）是属性＜的分裂信息.例如,对表1西瓜数据集,有7+（触感）= 0.874（+=2）,7+（色泽）=1.580（+=3）.由于信息增益倾向于那些有着更多取值的属性,为了降低这种因素的影响,C4.5采用信息增益率选择划分属性.首先选择信息增益高于平均水平的属性,然后从中选择增益率高的属性.但是,在树的构建过程中,需要对数据集进行多次顺序扫描和排序，因而导致较高的时间复杂度.虽然C4.5同ID3解决类似的问题，但C4.5的准确度更高.2.2.3CART算法针对C4.5算法时间复杂度偏高的不足，Breiman等$13%提出了一种分类回归树算法（Classification And Regression Tree,CART）,该算法由决策树的构建和决策树的剪枝两部分构成.其中,决策树的构建过程就是生成二叉决策树的过程.CART算法既可以用于分类,也可用于回归；既可处理离散问题,也可处理连续问题.CART采用基尼指数选择划分属性,基尼指数越小,数据集的纯度越高.基尼纯度表示在子集中正确选择一个随机样本的可能性.基尼指数定义如下：24v I DTG_i(D,＜)=E^-GCD^)(3)D=1|其中，G(D)是样本集中的随机样本.CART可充分运用全部的数据,能够处理孤立点、空缺值.需要注意的是,CART更适用于较大的样本量,相反,当样本量较小时模型不够稳定.3基于决策树的流数据分类基于传统决策树算法,针对流数据的特性,学术界提出了一系列基于决策树的流数据分类算法.根据算法是否考虑流数据中的概念漂移,本文将基于决策树的流数据分类算法分为不含概念漂移的算法和包含概念漂移的算法两大类.3. 1不含概念漂移的分类算法快速决策树(Very Fast Decision Tree,VFDT)是不含概念漂移分类算法的典型代表，也是基于决策树的流数据分类算法的基础.基于VFDT,学术界提出了一系列分类算法,主要包括VFDTc、FVFDT、ocVFDT、VFDTs、uVFDTc和SVFDT等.3.1.1VFDT算法Domingos和Hulten$14%提出了VFDT算法,该算法采用信息爛和基尼指数作为选择分裂属性的标准,以Hoeffding不等式$15%作为判定结点分裂的条件.VFDT算法的详细流程见算法2.算法2：TreeGenerate_VFDT(#,G,!,")Inputs:T---离散流数据；G---信息增益；—置信度；!—"——分裂系数Output:策树Proc#s:1.初始化决策树,此时只包含根结点root2.for所有的训练样本do3.样本从根结点开始，按照最佳属性选择分支,直至到达叶子结点；4.更新叶子结点的统计信息(初值设为0)5.更新叶子结点的实例数(n)6.if n mod n-n=0and实例不属于同一个类,其中6,是人为设定阈值7.计算该叶子结点Z所有属性的信息增益G,8.设X＜是G,最大的属性9.设X b是G,次大的属性10.计算Hoff d ing恒11.if X a0X#and(G(X＜)_G(X b))〉$OR$V"then12.叶子结点将作为内部结点,属性X＜作为该结点的决策属性13.由X＜的取值数目确定新叶子结点数目14for有的do15.生成新的叶子结点，同时含有分裂结点16endfor17.end if18.end if19.endfor25算法2中的信息增益与决策树算法中的定义相同，在决策树的叶子结点中存储数据的统计信息，用于信息增益的计算.该算法依据属性不断划分结点，叶子结点的统计值会随着在样本的遍历而不断更新.Hoeffding边界能够很好地解决流数据样本过多的问题,其形式化定义如下：$^6%⑷其中K代表信息增益的范围，"代表观察值，1—&代表可信度.VFDT的一个典型应用是通过统计高校的Web页面请求流，预测高校在将来请求哪些主机和页面.首先将日志分割成一系列相等的时间片，通过在一定时间内访问主机的情况，建立VFDT算法模型，从而预测未来访问主机的情况.VFDT处理流数据时效果良好，且在时间复杂度和准确度上要优于传统的分类算法.该算法还解决了Hoeffding树没有提到的实际问题，即当两个属性的信息增益近似相等时，权衡两个属性需要花费大量的时间和空间，而VFDT提供了一个人为设定的阈值来解决这种问题.但VFDT不能处理概念漂移问题，同时，此算法没有考虑处理具有连续值属性的问题.3.1.2基于VFDT的扩展算法针对VFDT算法无法直接处理连续型值属性的不足,Joao等提出了VFDTc(VFDT Classiii-cation)算法.VFDTc算法能够实现对连续属性的处理，在叶结点上应用贝叶斯分类器，使得最后的分类预测结果更加准确.对于每个连续属性L,叶结点保存着相应属性的二叉树，该二叉树的每个结点都对应属性L的一个取值4同时每个树结点上有两个向量VE和+H,分别保存和>的样本，从而生成二叉排序树$8%.但是，由于贝叶斯分类器的使用前提是样本属性相互独立，这一条件在实际应用中通常难以满足，因此VFDTc在实际应用中的分类精度并不高.此外，在处理连续属性的问题时，选择划分结点的操作要将所有属性的全部可能取值都作为备选，因此导致较高的计算量.针对VFDTc算法计算开销大的不足，Wang等［19］［20］提出了模糊VFDT算法FVFDE(Fuzzy VFDT).该算法采用模糊决策树T-S模型分类方法，首先利用T算子计算出所有叶结点的类别隶属度，然后利用S算子计算出该样本对所有类别的隶属度，最后利用去模糊化方法确定该样本的最终分类. FVFDT减少了算法的时间复杂度，有效解决了噪声问题，提高了分类精度.由于流数据分类属于监督学习的范畴，同传统的分类问题一样，数据标记依然是流数据分类需要解决的耗时而棘手的问题.文献［2门在VFDT的基础上提出了一种单类快速决策树分类算法ocVFDT (oneclass VFDT)，该算法沿着树遍历样本到达叶子结点，结点处可生长出新的叶子.对于结点上的每个可用属性，算法计算信息增益.如果满足分割条件，则生成新的叶结点.在计算新叶结点时，正样本和未标记样本的计数均来自父结点.即便是当流数据中有80%的样本尚未做标记的情况下，算法仍然具有出色的分类性能.该算法在信用欺诈检测的案例中，将造成不良经济影响的用户行为视作正样本，而那些尚未造成不良影响的行为可视作未标记的样本.此外，ocVFDT算法也可用于网络入侵行为的检测.VFDTs算法［22］(VFDT stream)是专为流数据问题而设计的增量式决策树，该算法在VFDT的基础上进行了改进，能够处理非常复杂的数据(如维度较高的数据).当到达叶结点时，算法将更新所有统计信息.如果有足够的统计支持度，那么叶子将被转换为决策结点，并创建两个新的子代.VFDTs算法应用广泛，例如CRPGs游戏，玩家在每一轮战斗中有多种选择，使得游戏中的决策变成了一项复杂的推理任务.VFDT算法假定流数据是确定的，然而这种假设在实际应用中并不总是成立的.由于测量的不精确、数值的缺失及隐私保护等问题,数据不确定性在流数据中普遍存在.例如，在信用卡欺诈检测、环境监测、传感器网络方面，有效信息可能会被不确定的值所掩盖.u V FDTc算法［21］(uncertain VFDT classification)在处理不确定数据方面进行了尝试，能够用于解决不确定性数据的分类和数值类型数据的分26类.在uVFDTc树的构建过程中，将一个新的不确定训练样本分割成若干个子样本，并从根结点开始,递归划分生成子结点.在叶结点中，从该叶结点的不确定样本中收集到足够的统计信息，对这些统计数据进行Hoeffding检验.如果通过测试，则选择分裂属性并将叶结点拆分为一个内部结点.针对VFDT算法的存储空间消耗过大的问题,SVFDT算法[23](Strict VFDT)通过在不断降低预测性能的前提下，对树的生长施以强行控制以修改VFDT.SVFDT算法在VFDT的基础上引入了一个函数，该函数可以判断给定的叶子是否应该被分割.当满足VFDT的分割条件时，所有统计数据都会被更新.由于SVFDT创建的树比VFDT要浅，因此SVFDT可以获得更高的处理效率.SVFDT算法可以处理垃圾邮件等大数据量的分类问题.未来若能够将两种算法合成一个整体，可在提高预测精度的同时，确保较低的内存需求和训练时间.3.2含概念漂移的分类算法3.2.1CVFDT算法2001年提出了概念自适应的快速决策树CVFDT(Concept adaptive VFDT)算法，该算法在VFDT 算法中集成了固定大小的滑动窗口，从而有效解决了概念漂移问题.其中，概念漂移又有虚拟(Virtual)概念漂移和真实(Real)概念漂移之分[24].算法3给出了CVFDT算法的伪代码.算法3:TreeGenerate CVFDT((X,Y),n,k，!G，n mn,n)Inputs：(X,Y)---流数据；n@---初始化结点统计数；△G——任意结点上选择正确属性的期望概率；n-n——检查树增长的样例数；N---窗口大小Output:HT———策树Proce s:1.if W〉n then2.Forget Example//释放空间3.Remove Example//从窗口中删除样例4end5f5.CVFDTGrow((x，y)，HT，!)//CVFDT增长过程6.将X，y)存入叶子结点L中7.for(x，y)经过的每个结点L,do8.更新各结点的统计信息n@;9.递归调用CVFDTGrow10endfor11.if L中样例不都属于同一类别and在当前结点样例数大于n-n；12.if选择最佳与次佳分裂属性的信息爛&G#$or&G V$V"13.A<为最佳分裂属性，A b为次最佳分裂属性，在结点L中分裂；14end5f15.end5f16.CheckSplitValidity((x，y)，n，!)，对于非叶子结点L17.for L的替代子树HT(L)do18调用CheckSplitValidity19endfor20.if属性A<与A b的观测值G的差值，即G(A<)G(A b)〉$21.A<当的最裂属性2722.end if由算法3可知，CVFDT算法主要包括四个步骤：树的构建(CVFDTGrow)、释放空间(Forget Example)*样本移除(Remove Example)和分裂检测(Check Split Validity)等四个过程.该算法的主要思想是在VFDT算法的基础上引入滑动窗口，使得建立的决策树能够被不断更新.假设窗口的大小在任一时间点通常是当前时间点)，滑动窗口的查询范围表示为{max(0,w(w+1)}.模型使用当前的流数据建立临时子树，之后用新的流数据不断优化建好的决策树.CVFDT有效地解决了由于流数据样本的不断变化而可能引发的概念漂移问题，且能够反映当前流数据的分布情况，还可以不断更新算法建立的模型.然而，当旧的概念再次出现时,CVFDT需要重新遍历树，使得算法的效率有所下降;其次,CVFDT算法无法自动检测概念漂移的发生.3.2.2基于CVFDT的扩展算法叶爱玲「2勺提出了一种多概念自适应快速决策树算法mCVFDT(multiple Concept adaptive VFDT)，该算法采用多重选择机制，将所有最佳预测属性和最近到达属性加入到结点结构中，不需要备选子树.当旧的概念出现时,mCVFDT可从自身结点重新选择合适的子树，避免对树的重复遍历.在选择属性加入结点结构的过程中，将预测属性的精度与当前属性的分类精度进行动态比较,从而实现了概念漂移的检测.相对于CVFDT,mCVFDT在处理大量样本时的性能更佳.然而,mCVFDT算法的实际应用案例缺乏，其性能需要进一步验证.iOVFDT(incrementally Optimized VFDT)算法”27%在VFDT的基础上进行了扩展，提出了针对精度、模型大小和速度的增量优化机制，使VFDT算法能够更好的适应概念漂移.iOVFDT是一种新的增量树归纳方法，具有优化的自适应学习能力的结点划分机制.在树的构建过程中，对每个分裂结点做优化处理,通过对功能叶子的预测实现对精度的监控，通过更新树的结构适应可能存在的概念漂移.相比朴素贝叶斯(Naive Bayes)、加权朴素贝叶斯(Weighted Naive Bayes)等方法，iOVFDT的分类准确度更高.事实上，iOVFDT提供了一种寻找平衡解决方案的机制，它的模型小、内存占用少，同时具有较好的精度Liu等〔28%提出了E-CVFDT(Efficiency CVFDT)的算法，该算法能够处理不同类型的概念漂移.在树的构建过程中，当样本的数目超过窗口大小时，表示窗口已满，此时将对窗口中的所有样本计算信息增益.此外，需要手工指定一个阈值，用于表示最大丢弃的样本数占流入分类模型的样本总数的比重.由于E-CVFDT只对数据分布做了重新分组处理，因此其时间复杂度是线性的.Ren等3%提出了iCVFDT算法(imbalanced CVFDT),该算法通过将CVFDT与一种有效的重采样技术集成，实现类不平衡数据问题的解决.当每个样本到达时，首先检查类的分布；若当前到达的样本总数大于滑动窗口的大小w,窗口向前滑动，产生一个以新到达的样本(丄,$)为开始的新窗口. iCVFDT分类算法有着与CVFDT类似的稳定性能，同时可适用于不平衡数据的分类处理，如P2P流据的8研究挑战与方向从已有研究可以看出，基于决策树的流数据分类算法已经引起了学术界的关注，也有了代表性的研究成果.相对而言，不含概念漂移的流数据分类算法取得了较多的研究成果.然而，基于决策树的流数据分类仍然存在如下几个方面的研究挑战：首先，由于流数据是现实世界的真实记录，是否包含、何时包含概念漂移不受人为控制.为了实现含有概念漂移的流数据分类，需要在对概念漂移做深入探究的基础上构建可靠的分类算法，做到概念漂移与概念演化(Concept evolution)及异常改变的可靠区分.其次，流数据不同于静态数据,无法实现完整的持续存储.因此数据标记将是影响流数据分类的突出问题之一因为基于决策树的流数据分类属于监督学习的范畴，而大量真实数据缺乏有效标记.最后，现实世界中的数据往往呈现出高维和不平衡特性，同时含有多种冗余信息.因此，从富含冗余28。
分割算法综述
分割算法是一种广泛应用于图像处理、计算机视觉和数据挖掘等领域的技术。
它可以将一个大的数据集分割成若干个小数据集，以便于更高效地处理和分析。
本文将对分割算法进行综述，介绍其基本原理、分类、应用场景和优缺点，并展望未来研究方向。
一、基本原理分割算法的基本原理是根据某种准则将一个大数据集分割成若干个小数据集。
常见的分割方法包括等分分割、最优值分割、聚类分割等。
等分分割是将大数据集均匀地分割成若干个小数据集，但这种方法往往难以满足实际需求。
最优值分割则根据某种阈值或准则，将大数据集分割成最合适的小数据集。
聚类分割则是通过将数据集中的样本划分为不同的簇，然后将同一簇的样本归为一类。
二、分类分割算法可以根据不同的标准进行分类，例如基于算法类型、应用场景等。
常见的算法分类包括基于聚类的分割算法、基于图的分割算法、基于密度的分割算法等。
基于聚类的分割算法通常通过寻找相似性最高的样本对，进而将它们划分为同一簇。
基于图的分割算法则通过构建一个有向图或无向图来表示数据集中的样本关系，然后通过优化图的结构来实现分割。
基于密度的分割算法则通过检测数据集中的局部密度峰值来实现分割。
三、应用场景分割算法在许多领域都有广泛的应用，例如医学影像分析、计算机视觉、生物信息学、网络安全等。
在医学影像分析中，分割算法可以帮助医生更准确地识别病灶区域，为疾病诊断和治疗提供更可靠的依据。
在计算机视觉中，分割算法可以应用于图像处理、目标检测、人脸识别等领域。
在生物信息学中，分割算法可以帮助研究人员更有效地分析基因组数据，为疾病预防和治疗提供新的思路。
在网络安全领域，分割算法可以用于检测网络流量中的异常行为，提高网络安全防御能力。
四、优缺点分割算法的优点包括高效性、灵活性和可扩展性。
它可以将大数据集分成更小、更易于处理的数据子集，从而提高数据处理效率。
同时，分割算法可以根据不同的应用场景和需求，灵活地选择不同的算法和参数，从而实现更好的性能。
物流网络优化算法研究
物流网络优化算法研究一、引言物流网络是指把货物从供应商到终端客户的运输渠道和相关服务组合在一起，形成一个流动、灵活、可靠、高效的物流服务体系。
在大规模的物流网络中，如何优化物流网络的效率和成本是一个重要的问题。
物流网络优化算法可以帮助企业实现对物流环节的精细化管理，提升物流效率，降低物流成本。
本文将从物流网络优化的实际需求出发，综述多种物流网络优化算法的应用，在此基础上进一步探讨未来该领域的发展方向。
二、物流网络优化算法的分类物流网络优化算法可以分为两类：组合优化和基于智能算法的优化。
1. 组合优化组合优化是指通过建立数学模型，将物流网络中的若干次运输或工序组合起来，依据特定的目标来确定组合方案，从而达到优化物流网络的目的。
常见的组合优化算法包括启发式算法、贪心算法、回溯算法、动态规划算法等。
2. 基于智能算法的优化基于智能算法的优化是指利用现代计算机和信息技术，借鉴生物进化、人工智能、神经网络等自然智能算法，对复杂的物流网络进行优化。
常见的基于智能算法的优化包括遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法等。
三、物流网络优化算法的实际应用物流网络优化算法已经在各个领域得到了广泛的应用。
以下是其中的一些示例。
1. 零售物流以电商飞天茅台为例，优化物流成本和时效是保障业务增长的关键。
通过使用基于智能算法的优化物流网络，可以充分考虑不同地区的交通、周转时间、储存能力等因素，从而快速响应用户需求，提高客户满意度。
2. 医疗物流在医疗行业，药品、医疗设备等的供应链管理和配送极为重要。
基于组合优化算法的优化物流网络，可以降低配送成本，确保医院正常开展运营。
3. 物流园区物流园区是物流业的重要载体。
优化物流园区内的物流网络，可以提高整体效率和降低园区内企业的物流成本。
通过建立物流园区的物流中心，减少运输成本，提高物流集装箱的周转效率，进而提高物流园区运营水平。
四、未来的物流网络优化研究方向物流网络优化算法的研究方向包括以下几个方面。
快捷货运服务网络设计研究综述
第21卷第3期2021年6月交通运输系统工程与信息Journal of Transportation Systems Engineering and Information TechnologyV ol.21No.3June2021文章编号：1009-6744(2021)03-0001-12中图分类号：U15文献标志码：A DOI:10.16097/ki.1009-6744.2021.03.001快捷货运服务网络设计研究综述张玉召*(兰州交通大学，交通运输学院，兰州730070)摘要：服务网络设计是快捷货运运营管理层面的重要内容，也是交通运输领域的关键科学问题。
本文分析了快捷货运服务网络设计的内涵，并从研究内容、优化模型、求解算法这3个方面对国内外相关研究现状展开详细论述。
在研究内容上，对不同运输方式和多式联运进行归类总结，单一运输方式下和综合运输体系下的快捷货运服务网络设计都涵盖了路径规划、流量分配、时刻优化等方面，且内涵和外延都在不断拓展。
在模型构建上，有基于节点-弧和基于路径两种角度的建模方式，其中，基于时空网络角度建模成为近年动态服务网络模型设计的重要方向；建模的背景以确定条件为主，不确定条件下的模型大多仅是考虑需求的不确定，并未揭示出各种不确定性参数对网络结构和流量分配的影响机制；所考虑的因素从初期的需求总量、服务成本、服务频率，逐渐增加能力约束、时刻影响、设备利用等方面。
在求解算法上，以启发式算法为主，其中，大多基于智能算法，随着计算机运算效率的提高及商业求解软件功能的强大，基于列生成和基于模型松弛或分解的算法在近年呈上升趋势。
最后，结合快捷货运内外部条件的变化，提出快捷货运服务网络设计在考虑低碳因素、不确定条件、演化机理等方面有待进一步研究的方向。
关键词：综合运输；网络设计；研究综述；快捷货运；服务网络；启发式算法Review of Service Network Design for Express Freight TransportationZHANG Yu-zhao*(School of Traffic and Transportation,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou730070,China) Abstract:Service network design is an important content of express freight operation management,and as well as a key scientific problem in the field of transportation.In this paper,the connotation of service network design for express freight is analyzed firstly,and then,the state of the art is discussed in detail from research content,optimization models, and solution algorithms.In terms of research content,different transport modes and multimode transport are classified and summarized,the service network design of express freight covers path planning,flow distribution,and scheduling optimization under either a single transport mode environment or integrated transportation system.Meanwhile,the connotation and extension of the research contents are constantly expanding.In the aspect of model construction,there are node-arc formulation and path formulation,and the space-time network has been widely used in dynamic service network model design in recent years.The considered modeling background is mainly based on deterministic conditions,while most models under uncertain conditions only consider the uncertainty of demand,and do not reveal the influence mechanism of various uncertain parameters on network structure and flow distribution.The factors considered include the total demand volume,service cost,service frequency in the initial stage,and gradually increasing capacity constraints,time impact,equipment utilization,et al.Heuristic algorithm is the main solution method,and there are many methods based on intelligent algorithms.With the improvement of computer operation efficiency and the powerful function of commercial software,the proportion of algorithms based on column generation and model relaxation or decomposition is on the rise in recent years.Finally,combined with the changes of internal and external conditions of express freight,the further research direction of express freight service network design in the收稿日期：2021-03-05修回日期：2021-04-21录用日期：2021-04-23基金项目：国家自然科学基金/National Natural Science Foundation of China(71761025)；教育部人文社科规划基金/The Humanity and Social Science Foundation of Ministry of Education in China(18YJAZH148)。
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快速流分类算法研究综述李振强（北京邮电大学信息网络中心，北京 100876）摘要本文对流分类算法进行了综述，包括流分类的定义，对流分类算法的要求，以及各种流分类算法的分析比较。
文章的最后指出了在流分类方面还没有得到很好解决的问题，作为进一步研究的方向。
关键词流分类；服务质量；IP背景当前的IP网络主要以先到先服务的方式提供尽力而为的服务。
随着Internet的发展和各种新业务的出现，尽力而为的服务已经不能满足人们对Internet的要求，IP网络必须提供增强的服务，比如：SLA(Service Level Agreement)服务，VPN(Virtual Private Network)服务，各种不同级别的QoS （Quality of Service）服务，分布式防火墙，IP安全网关，流量计费等。
所有这些增强服务的提供都依赖于流分类，即根据包头(packet header)中的一个或几个域（field）决定该包隶属的流(flow)。
典型的，包头中可以用来分类的域包括:源IP地址（Source IP Address）、目的IP地址（Destination IP Address）、协议类型（Protocol Type）、源端口（Source Port）和目的端口（Destination Port）等。
流分类算法描述首先定义两个名词：规则（rule）和分类器(classifier)。
用来对IP包进行分类的由包头中若干域组成的集合称之为规则，而若干规则的集合就是分类器。
构成规则的域（我们称之为组件component）的值可以是某个范围，例如目的端口大于1023。
流分类就是要确定和每个包最匹配的规则。
表1是由6条规则组成的一个分类器。
我们说这是一个5域分类器，因为每条规则由5个组件构成。
我们假定分类器中的规则是有优先级的,越靠前的规则优先级越高,即规则1的优先级最高,规则6的最低。
分类器中的每条规则有d个组件。
R[i]是规则R的第i个组件, 它是包头第i 个域的一个通用表达式。
如果对于任意i, 包头的第i域满足R[i]的表达式，那么该包就匹配规则R。
实际中，规则组件常常用地址/掩码或者操作符/数字的方式表达。
在地址/掩码方式中，如果掩码的某位是0，表示我们不关心地址中的对应位，如果掩码为1，则反之。
操作符/数字表达方式是指如下的形式：等于21，范围 55-1023。
传统路由器中查中下一跳IP地址所使用的最长匹配算法其实就是一维流分类的一个特例。
我们可以认为所有去往同一个网络（network prefix）的包都属于一个流。
包应该转发往的下一跳的IP地址就是规则的行为(action),而前缀的长度决定的规则的优先级，前缀越长优先级越高，即特定主机路由具有最高优先级。
对流分类算法的要求流分类算法具有位数宽、多维（multiple dimension）和允许范围匹配等特性，这就决定了流分类算法的复杂性。
高速路由器对快速分组转发能力的需求又要求流分类算法必须具有很高的吞吐能力（具有“线速”的流分类能力）。
这使得流分类算法的设计具有较高的难度。
一个好的流分类算法应该具有如下的特征：查找速度高：随着网络链路速度的提高，流分类必须具有较高的匹配速度。
内存消耗少：算法需要的内存少，就可以使用价格较高的但速度较快的存储技术，例如SRAM,CACHE等。
能够适用于实际中的规则较多的分类器容易实现：算法应便于采用软件和硬件的方式进行实现，要便于采用流水线结构和并行逻辑进行实现。
预处理时间短：在应用算法进行实际流分类之前，初始化数据结构需要的时间要尽量短。
能够快速更新：动态性好，预处理完成后能够容易的从分类器中删除和向分类器中添加规则。
用于流分类的域具有可扩展性：算法能够对5域（源IP地址、目的IP 地址、源端口、目的端口和协议类型）的任意组合进行分类。
规则的任意性：一个好的算法应该能够支持不同形式的规则，包括前缀，操作符(大于, 等于, 小于，范围等)，统配符等。
国内外研究现状目前流分类算法主要应用了三种数据结构：线性表，树和Hash表。
这三种方法都是在预处理时建立相应的数据结构，流分类时通过一次或多次查找建立的数据结构和一些简单的处理获得最终的分类结果。
使用线性表数据结构的算法包括：Linear Search、Ternary CAM、Crossproducting、Recursive Flow Classification等。
使用树数据结构的算法包括：Hierarchical Tries、Set-Pruning Tries、Grid of Tries、Hierarchical Intelligent Cuttings、Aggregate Bit Vector等。
使用Hash表数据结构的算法包括：Tuple Space Search等。
下面对每一种算法进行简要的分析，指出各自的优缺点。
Linear Search这种算法采用的数据结构最简单，规则以链表的方式降序存储。
分类时数据包从表头开始依次和链表中的各个规则进行比较，直到找到一条匹配的规则或者达到链尾。
尽管该算法存储效率高，简单，但是查找时间长，并且查找时间随规则数的增加而线性增加。
Ternary CAMTernary CAM算法具有最快的分类时间，只需要一个内存访问周期。
但该算法只能由硬件实现，需要的CAM存储器的容量为dNW(d:分类器的维数，N:分类器中规则的个数，W:每一维的宽度,下同)。
CAM存储器价格高，耗电量大，不能直接支持范围匹配，因而对d, N, W的扩展性均较差，只能用于较小的流分类问题。
CrossProducting[6]CrossProducting算法将多维的流分类问题建立在多个一维流分类基础上，利用多个一维流分类的结果查找CrossProducting表获得最终的流分类结果。
该方法便于实现，时间复杂度是dW，空间复杂度为Nd，对规则维数和数量的可扩展性较差。
Recursive Flow Classification[1]RFC是由Pankaj Gupta和Nick McKeown提出的一种适合多域流分类问题的算法，具有流分类速度快，直接支持范围和前缀匹配等优点。
但当d, N, W 增加时，所需存储空间太大。
如果该算法所基于的特征在所用的分类器中不具有或不明显，每一维长度的压缩量将很小，这将严重影响流分类的性能。
该算法的另一个缺点是动态性差，添加一条新规则在最坏的情况下需要重建整个数据结构，因而不适合规则频繁变化的流分类器。
Hierarchical TriesHierarchical Tries是对一维查找树的一种简单扩展，它从d维中任选一维生成第一级查找二叉树，对该二叉树中的每一个与分类器中第一维匹配的结点，按分类器中规则的第二维建立另一个二叉树，反复上述过程直到完成每一维的处理，就构成了多维分层查找树。
该方法简单、直接，也便于硬件实现，但查找时间较长，对d的扩展性差，也不直接支持范围匹配。
Set-Pruning Tries[7]Set-Pruning Tries通过对多维分层查找树中某些结点进行多次复制，减少多维分层查找树的层次，提高查找效率。
但所需存储空间增加较多，对规则维数的扩展性差。
Grid of Tries[6]Grid of Tries的主要思路是将Set-Pruning Tries中重复的子树删去，只保留一颗子树，这样存储空间的需求量由NddW降为NdW，时间复杂度仍为dW，但该方法动态性差，减少规则需要对整个树进行重建，并且只适用于d=2的情况。
Hierarchical Intelligent Cuttings[2]Hierarchical Intelligent Cuttings的基本思想是以规则的每一字段为一层次将分类器中所有规则按范围空间进行循环分组，直到每一组中都只有少于NUM 条的规则，查找时在少于NUM条规则中通过线性匹配来找到匹配规则。
在HiCuts中，整个分类器只建立一棵树：根节点表示整个d维空间，树中每个节点代表了查找空间的一部分，叶结点存储了位于这个查找空间的B条规则，B<=NUM。
HiCuts能够根据分类器本身的特征自动调节流分类算法使用的数据结构，最大限度的利用优化数据结构、减少冗余，降低算法的存储容量要求，提高流分类的速度。
该算法对存储容量要求低，直接支持范围匹配，动态性好，规则的增删容易：产出规则时，只要把该规则打上“删除”标记即可，不用修改HiCuts树；增加规则时，在相应空间的叶结点加上该规则号，如果叶结点增加后的规则数大于NUM，则对该叶结点执行空间划分过程。
在规则空间均匀分布的情况下，HiCuts有很好的性能，但由于构造HiCuts 树时是循环依次对每一维进行空间划分，如果一个d维分类器中的大部分规则只通过某一维来划分，而其他维的值相似或相同，HiCuts树的深度和结点会大大增加，预处理时间和占用的内存空间都会成倍增加，大大影响算法的性能。
Aggregate Bit Vector[8]ABV的基本思想是“分割-合并”，它将一个d维的流分类问题分割为d 个1维匹配的子问题，然后将子问题的结果进行合并得到最后的匹配规则。
ABV为每一字段建立一棵非完全二叉树，二叉树的每个节点都表示了一个范围，二叉树的最高高度不大于该域的比特位数W。
ABV利用比特向量记录符合该结点范围的规则，然后根据归并参数A对比特向量进行A位一组的逻辑或操作。
通过归并ABV算法减少了访存次数，当分类器维数较大，规则较多时，采用多层归并可以大大减少算法的访存次数，提高匹配速度。
但是归并带来的好处是受条件限制的。
当规则无序排列使得归并后的向量为全1时，并不会减少访存的次数。
所以，在ABV的预处理阶段需要对分类器中的规则按字段进行排序，但这会大大增加预处理时间。
ABV算法具有较好的动态性，对分类器中规则的增删改比较容易。
删除规则时，只需遍历二叉树把向量中对应的比特位置0；修改与删除类似；增加规则时，可以占用被删除规则的位置或加到最后比特位的后面，并且能够较好的实现规则的冲突检测，这是ABV算法一个突出特性。
Tuple Space Search[10]Tuple space search算法使用Hash表将一次匹配分解成几次严格匹配查询。
该算法将一个d维规则映射成一个d元元组，d元元组的每个组件存储规则相应域前缀的长度。
该算法的时间复杂度是M(M是分类器中d元元组的个数)，存储复杂度是O(N)，因为每一个规则只在一个Hash表中存储。
该算法支持规则的动态更新，在d元元组较少时有良好MF分类性能。
但是该算法只支持前缀匹配，并且Hash算法的使用使得匹配和更新的时间具有不确定性，在最坏情况下，M= O(Wd)。