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一种基于增量更新算法的GNSS接收机固件升级方法: 本发明公开了一种基于增量更新算法的GNSS接收机固件升级方法，属于GNSS接收机技术领域，包括如下步骤：S1：服务端将各旧版本固件针对新版本固件制作成多个增量包，将各增量包通过zip压缩算法压缩成一个增量压缩包；S2：将...; 史文军殷庆罗晓宇刘羽秋

面向对象变化的局部邻域粗糙集增量更新算法: 2022年; 局部邻域粗糙集降低了近似集计算的时间复杂度,为数值型数据的知识发现提供了一种高效的方法.现实环境下的数据通常是数值型并且会随着时间的变化而动态变化.为了对动态数值型数据进行有效的知识发现,提出一种局部邻域粗糙集模型的增量更新算法.分析对象集变化时局部近似集的更新公式,设计动态数值型数据的局部近似集的更新算法.实验结果表明,所提出的算法能够有效利用已有知识,比非增量算法具有更高的计算效率.; 时俊鹏张燕兰; 关键词：粗糙集近似集

拟单层覆盖粗糙集中近似集的增量更新算法被引量：2: 2022年; 拟单层覆盖粗糙集与集值信息系统之间存在一一对应的映射关系,当集值信息系统中的对象集动态添加或移除时,对应拟单层覆盖粗糙集中的信息单元也会随之改变,导致拟单层覆盖粗糙集中的近似集发生变化。针对拟单层覆盖粗糙集中近似集的动态更新问题,将拟单层覆盖粗糙集与增量学习相结合,提出近似集的增量更新算法。设计拟单层覆盖集中信息单元的更新算法,以分析信息单元的变化情况,分别构建近似集中可靠单元和争议单元的相关可靠单元集的更新算法。在此基础上,设计与可靠单元和争议单元更新算法相对应的增量更新算法,并且分析其时间复杂度。在UCI数据集上的实验结果表明,与静态算法相比,该算法在对象集发生添加和移除情况下的近似集更新效率分别提高21.5和29倍,能够有效提高近似集的计算效率。; 吴正江张亚宁张真梅秋雨杨天; 关键词：粗糙集集值信息系统近似集

基于二进制编码的Apriori增量更新算法研究被引量：5: 2022年; 针对经典Apriori算法在迭代过程中频繁扫描数据库,且动态数据更新后需要重新处理数据的不足,提出一种基于二进制编码的增量更新改进CBEF-Apriori算法。该算法的核心思想是将添加增量后的项集、事务转换成二进制编码,从而将计算项集支持度转化为项集与事务数据库的二进制编码位运算过程。改进算法筛选原数据库生成的频繁项集与增量数据库新生成的候选项集,有效减少了候选项集的规模,提高算法效率的同时更符合现实需要。实验结果表明,相比于经典Apriori算法和CBE-Apriori算法,改进算法在挖掘出正确频繁项集的数量不降低的情况下,明显提升了计算效率,在小数据规模下相比经典Apriori算法最高提升3.6倍,相比CBE-Apriori算法最高提升1.4倍。在较大数据规模下相比经典Apriori算法最高提升10.41倍,相比CBE-Apriori算法最高提升11.53倍。; 罗章铭唐杰黄逸奇张锦; 关键词：数据挖掘 APRIORI算法关联规则二进制

基于矩阵的双论域模糊概率粗糙集增量更新算法被引量：7: 2021年; 双论域模糊概率粗糙集是针对双论域信息系统的一种新的数据挖掘模型,现实应用中的双论域信息系统总是处于动态更新中,针对该问题提出一种基于矩阵的双论域模糊概率粗糙集增量式更新方法.首先,通过矩阵方法重新对双论域模糊概率粗糙集进行表示;然后,在矩阵表示模型的基础上,分别研究双论域信息系统两个论域中对象增加和减少时模型的增量式更新机制;最后,基于该增量式更新提出相应的增量式更新算法.实验分析表明:相比较于非增量式更新算法,所提出的增量式更新算法可以在很短的时间内完成模型的动态更新,从而验证算法的有效性;同时,与其他相关算法相比,所提出算法具有一定的优越性.; 刘丹李敬伟; 关键词：粗糙集增量式学习矩阵

基于内容分块的软件增量更新算法被引量：1: 2020年; 针对目前软件增量更新时不相邻版本间需要打包多个patch的问题,本文提出了基于内容分块的软件增量更新算法。该算法利用Rabin指纹算法将安装包文件划分为长度可变的数据块,并序列化为一个分块映射文件部署在服务器上,当客户端触发更新事件时,只需比对当前版本的blockmap文件与最新版本的blockmap文件,就可以构造出新版本的安装文件。实验表明,本算法不仅可以节省服务器内存,不相邻版本软件增量更新时,可进一步减少网络流量。; 廖超刘光亮宋湘豫; 关键词：序列化网络流量数据块服务器内存

一种改进的固件增量更新算法被引量：5: 2020年; 针对bsdiff算法在嵌入式设备固件更新中构建新版本固件时内存消耗大的问题,提出一种节约内存的增量更新算法。利用改进的bsdiff算法的补丁文件格式,避免应用补丁文件时记录并频繁计算地址偏移量。将bsdiff算法中的并行解压过程更换为串行解压,并通过分批处理数据以减小需要的辅助空间。同时,将非对称的无损压缩算法应用到改进后的增量更新算法的压缩与解压缩过程,降低由于解压缩补丁文件而造成的较大内存消耗。实验结果表明,与bsdiff算法、xdelta算法、vcdiff算法、zdelta算法相比,该算法能够有效减少构建新版本固件时的内存消耗,且具有良好的压缩性能。; 王豫新高美凤; 关键词：内存消耗固件嵌入式设备

基于FIUT的并行频繁项集增量更新算法被引量：4: 2019年; 针对目前大数据快速增加的环境下,海量数据的频繁项集挖掘在实际中所面临的增量更新问题,在频繁项超度量树算法(frequent items ultrametric trees,FIUT)的基础上,引入MapReduce并行编程模型,提出了一种针对频繁项集增量更新的面向大数据的并行算法。该算法通过检查频繁超度量树叶子节点的支持度来确定频繁项集,同时采用准频繁项集的策略来优化并行计算过程,从而提高数据挖掘效率。实验结果显示,所提出的算法能快速完成扫描和更新数据,具有较好的可扩展性,适合于在动态增长的大数据环境中进行关联规则相关数据挖掘。; 张航张欣张平康李琪; 关键词：大数据频繁项集 MAPREDUCE

基于Can树的关联规则增量更新算法改进被引量：7: 2018年; 如何从动态数据中挖掘关联规则是目前知识发现中的一个研究热点。Can树是基于CATS树改进后提出的解决关联规则增量挖掘的一种有效算法,它要求事务中的每个项按照某种特定顺序进行排序后再构建Can树,其顺序一般采用字典序、字母序等。然而,Can树所使用的排序方法有可能使得Can树的规模过大,从而使得算法效率较低。针对该问题,在现有Can树挖掘算法的基础上,使用数据量排序替代现有排序方法,提出了一种基于数据量排序的Can树,并基于新的Can树对原有Can树的建树和挖掘方法进行优化。该方法可以有效减小Can树的规模,实现频繁项集挖掘在空间效率和时间效率上的优化。实验结果表明,该方法在空间效率和时间效率上好于现有的Can树算法,同时具有较好的稳定性。; 胡军潘皓安; 关键词：关联规则

基于微服务构建模型的应用系统增量更新算法被引量：2: 2018年; 针对应用系统版本升级带来的效率问题,如大规模更新时服务压力大、网络数据传输量大等问题,提出基于微服务架构的应用系统构建模型。基于Bs Diff等传统二进制文件增量更新算法,提出应用系统级的增量更新算法ASIUpdate,对应用系统进行局部性的升级,最后开发新算法的原型软件。与传统的应用系统版本更新的效率进行了测试比对,测试结果表明本文算法在效率和资源占用方面有明显提升。; 黄林杨军徐亮亮

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