文件名称：论文研究-数据划分优化的并行k-means算法.pdf
文件大小：661KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-26 13:05:15
论文研究
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。