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船舶数据库优化和查询结果好坏直接影响船舶信息管理系统的性能,针对当前单一方法无法有效实现大规模船舶数据库优化和查询问题的求解,为了加快船舶数据库优化和查询效率,设计了基于组合理论的船舶数据库优化和查询方法。首先分析国内外当前船舶数据库优化和查询研究现状,找到当前船舶数据库优化和查询方法存在的局限性,然后采用粒子群算法对大规模船舶数据库优化和查询问题进行求解,然后在此基础上,引入蚁群算法进行大规模船舶数据库优化和查询问题进一步求解,最后与单一方法进行船舶数据库优化和查询对比实验,结果表明,本文方法的船舶数据库优化和查询速度快,可以在短时间内找到用户需要的信息,而且船舶数据库查询精度更高,是一种性能优异的船舶数据库优化和查询方法。 相似文献
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数据库优化问题是船舶数据管理系统中的一个关键模块,数据库优化结果直接影响数据查询效率和查询准性,针对当前船舶数据库优化方法存在的错误差、优化时间长等难题,以改善船舶数据库优化效果为目标,设计了一种基于聚类分析的船舶数据库优化方法。首先对船舶数据库优化原理进行分析,提出当前船舶数据库优化方法各自存在的不足,然后引入聚类分析算法对船舶数据库优化问题进行挖掘,发现船舶数据库变化特点,找到最优的船舶数据库优化策略,最后进行了船舶数据库优化仿真对比测试。相对于其他船舶数据库优化方法,聚类分析方法的船舶数据库查询效率高,改善了船舶数据库优化实时性,提高了船舶数据库查准率,船舶数据库优化结果显著优于对比船舶数据库优化方法,在船舶数据库管理中具有更高的应用价值。 相似文献
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《舰船科学技术》2019,(2)
船舶数据库中的记录具有一定的冗余特性,用于保持数据库的容错性,这样船舶数据库中存在许多重复记录,为数据库查询带来难题。为了减少大规模船舶数据库重复记录,提高数据库记录查询效率,设计了大规模船舶数据库重复记录的智能优化算法。针对大规模船舶数据库重复记录特点,首先对大规模船舶数据库重复记录进行检测,合理删除一些重复记录,然后设计大规模船舶数据库查询的数学模型,并采用智能优化算法对数学模型的最优解进行搜索,得到大规模船舶数据库查询方案,最后采用VC++程序设计语言实现大规模船舶数据库重复记录检测以及查询算法,并采用具体应用实例验证其性能,结果表明,本文算法可以有效检测到大规模船舶数据库中的重复记录,可以有效降低数据库的冗余特征,而且可以查询用户真正需要的记录,查询精度和查询效率均高于对比算法。 相似文献
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物联网感知层的关键数据查询结果直接影响船舶避碰系统的性能,针对当前物联网感知层的关键数据查询效率差,查询精度低等不足,提出一种新型的物联网感知层的关键数据查询算法。首先对当前物联网感知层的关键数据查询研究进行分析,指出当前算法存在局限性的原因,然后采用聚类算法对物联网感知层数据进行聚类分析,降低数据冗余,并采用群智能优化算法对物联网感知层的关键数据进行查询,最后的物联网感知层的关键数据查询仿真测试结果表明,本文算法可以快速、准确找到物联网感知层的关键数据,比其它算法的物联网感知层的关键数据查询结果更优。 相似文献
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船舶机舱布置的优化设计是现代船舶设计的重要研究领域,一个合理的机舱布置不仅能满足整体的空间需求,同时还能提升船舶动力系统性能。船舶机舱布置的优化是一个多条件约束问题,随着现代船舶结构复杂度增加,传统CAD交互式设计方法已经不能满足现代机舱布置优化性能要求。粒子群优化算法是一种基于遗传算法的智能优化算法,能够对多边界条件进行模拟,算法复杂度较低。本文设计了基于粒子群优化算法的船舶机舱布置的优化系统,并进行仿真。 相似文献
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针对海量舰船图像查询速度实时性高的要求,设计了基于云平台的海量舰船图像查询算法。首先分析当前舰船图像查询的现状,指出了当前各种舰船图像查询算法存在的缺陷,然后提取舰船图像查询特征,并采用支持向量机建立舰船图像查询模型,最后结合舰船图像的大规模、海量特点,引入云平台并行实现海量舰船图像查询,并与其他舰船图像查询算法进行了仿真对比实验,本文方法可以快速实现海量舰船图像查询,舰船图像查询速度和查询正确率均显著高于对比算法,为海量舰船图像查询提供了一种新的研究工具。 相似文献