哈夫曼树

摘要： 互联网发展以来,在信息传递的过程中,难免会存在由于文件内存占用过大,导致传输效率低下,网络延迟等,因此文件压缩、图像压缩等技术也逐渐应用于日常生活中.文章以哈夫曼编码为主要编码思想,通过C++语言对编码算法进行实现,从而对图像压缩的相关技术进行研究,通过哈夫曼编码实现对图像的压缩和对比分析.

摘要： 哈夫曼编码作为一种常用的无损压缩算法得到了广泛的应用,通过介绍哈夫曼算法的原理和特点,针对不足的地方进行改进,提出一种基于缓冲窗口的双哈夫曼压缩算法.该算法从两个方面对基于窗口的哈夫曼压缩算法进行改进:一方面对缓冲窗口中不同符号的数量进行限制,来保证每个符号进行哈夫曼编码时的高效性;另一方面,对待编码符号实施两次哈夫曼编码,进一步缩短编码的长度和提升压缩效果.实验利用所提算法对DOC、TXT和C++格式的文件进行压缩测试,结果证明,该算法适用于DOC、C++等文件格式,并且对文件的压缩效果有显著提升.

摘要： 针对样本数量分布不平衡的分类问题,使用分支学习树(BLT)的方法来提升分类精度,并应用于肿瘤免疫亚型分类问题,从而验证其有效性.统计每种免疫亚型的数量,以此建立一棵哈夫曼树,用传统分类器作为分支节点,进行自顶向下逐步分类方式,实现对不平衡数据的准确分类.使用BLT方法后,对比传统分类器分类准确率提升1.5％左右,在误分最严重的类别上,分类性能提升最高可达79％.上述方法可用于提升样本不平衡的分类问题的分类性能,且在样本数量较少的类别上效果尤为明显.

摘要： 本文对于哈夫曼树的应用进行拓展,提出一种基于哈夫曼树的内部排序算法.通过一个综合应用哈夫曼树、栈和队列的教学案例,一方面,加深学生对几种重要数据结构在算法设计中作用的认识,另一方面,鼓励学生敢于创新,引导学生从知识中体会和掌握算法设计的思维方式和技巧,从而培养学生创造性思维能力及解决实际问题的能力.

摘要： 探讨了哈夫曼树的教学要点及教学方法,以哈夫曼树的定义和意义为教学内容的开端,分步介绍了哈夫曼树的构造和运用方法,以典型的电文传输为例,剖析了哈夫曼树的要点以及编码过程的注意点.

摘要： Transformer fault diagnosis is an important technical means to ensure the safety operation of power system.In order to improve the accuracy of fault diagnosis of transformer,this paper proposes a fault diagnosis method of transformer which is based on LSTSVM optimized by bat algorithm.For the multiple classification problem of transformer fault diagnosis,in order to reduce the accumulation of errors and improve the accuracy,a Huffman tree is built according to dissimilarity matrix between classes,and then,we established a multi-classification fault diagnosis model based on LSTSVM.And parameter of each classifier in the model is optimized by bat algorithm.The simulation results show that the method in this paper can achieve higher accuracy compared to other method.%变压器故障诊断是确保电力系统安全运行的重要技术手段,为了提高变压器的故障诊断精度,提出一种基于蝙蝠算法优化最小二乘双支持向量机的变压器故障诊断方法.针对变压器故障诊断过程中的多分类问题,为了减小误差积累、提高精度,文中根据类间相异度矩阵构建哈夫曼树,然后建立基于最小二乘双支持向量机的多类分类故障诊断模型,并采用蝙蝠算法对模型中的每一个两分类器的参数进行优化.仿真实例表明,与其他方法相比较,该方法可以获得更高的故障诊断精度.

摘要： 当前大部分的词向量模型针对一个单词只能生成一个向量,由于单词的多义性,使用同一个向量表达不同语境下的同一个单词是不准确的.对此,提出一种新的词向量模型.使用潜狄利克雷特分布和神经网络对单词进行训练,得到单词及其主题的向量,并对两者进行线性变换得到最终的词向量.实验结果表明,该模型的准确度高于现有多向量模型.

摘要： This paper presents an improved complete binary tree SVM construction method,according to the strong influenc e of tree hierarchy on binary tree SVM classifier performance.The estimate measure of other-ness between different classes was constructed by the nearest distance of samples of kernel-circle between different classes and the distance of samples of calculating-radius-circle in one class based on Pareto princi-ple,so the class which has bigger distance from other classes and closer sample distribution within itself was first separated.The algorithm steps of constructing complete binary tree was proposed.Compared with other SVM algorithm on standard UCI data sets,the superiority of improved algorithm is verified.Fault diagnosis of TE process being taken as the research object,feature vectors of faults were extracted based on kernel prin-cipal component analysis,and the faults were diagnosed by the improved binary tree SVM accurately.%针对层次结构对二叉树支持向量机分类性能影响较大的问题,提出了一种改进的完全二叉树支持向量机构建方法.基于帕累托原则以核心圈样本最近类间距离和类内计算半径圈样本平均密度建立了类间差异性估计策略,将类间距离大且类内样本分布紧密的类别最先分离出来,并提出了构建完全二叉树的算法步骤.通过在UCI标准数据集上与其他SVM多类分类算法作比较,验证了改进算法的优越性.以TE过程故障诊断为研究对象,基于核主成分分析提取故障特征,应用改进的二叉树支持向量机实现了故障的准确识别.

摘要： 文件系统和数据库系统一般都采用树的数据结构,主要为提高排序和检索的效率.二叉树是树中最基本、应用最广泛的一种树型结构.本文主要对二叉树的基本原理与应用进行初步探索研究.二叉树的原理主要包括二叉树的概念、二叉树遍历方式和二叉树的存储方式.哈夫曼树是二叉树中非常重要的一个应用,主要用于对文件进行压缩,减小存储空间.

摘要： 本发明公开了一种加权哈夫曼树、主用户信道分配方法和次级用户信道感知方法。加权哈夫曼树是在哈夫曼树的基础上，为所有结点及分支新增了一种权重属性，为所有分支新增了一种占用状态的属性，基于加权哈夫曼树，对主用户信道分配和次级用户的信道感知进行联合优化。对于交织型访问模式下的认知通信系统，本发明能够在给定带宽损失的约束条件下，最小化次级用户的平均感知次数，提升次级用户的信道感知效率。

摘要： 本发明公开了保存范式哈夫曼树的方法及装置，其中，该方法包括：对范式哈夫曼树的节点进行标记，用M标记节点有子树，用N标记节点无子树；由上至下对范式哈夫曼树每层节点的标记依次进行记录，具体地：采用从左至右的顺序，从第一个节点开始记录，只记录到第一个不为N的节点；将记录的节点标记作为最终记录结果，保存最终记录结果。本发明方案能够实现采用尽量少的数据来保存范式哈夫曼树，提高存储效率。

摘要： 本发明涉及数据压缩技术领域，公开了一种哈夫曼树保存方法，该方法包括：根据哈夫曼树的树结构，按层遍历，每个节点用1位记录，0表示无子树，1表示有子树；所述树结构的节点数N≤2时，不记录所述树结构；所述树结构的节点数N＞2时，除去记录值确定的节点，按层记录每个所述节点。本发明根据所述哈夫曼树的结构特点，按位存储所述节点的子树状态，这种方法能够完成数据的稳定高效压缩，用最少的存储空间完成对所述哈夫曼树的存储。

摘要： 一种哈夫曼树的存储方法及利用数组进行数据解码的方法，该存储方法包括如下步骤：根据广度优先搜索算法，依序建立哈夫曼树中每个节点的索引值，其中，每个节点都包含有一个回传值；从根节点开始，根据该索引值的顺序，依次读取该哈夫曼树中的每个节点；将每个节点的信息分成第一部分信息和第二部分信息，存储在一个数组中。利用本发明可以节省存储空间，提高哈夫曼编码的效率。

摘要： 本发明属于数据处理技术领域，尤其涉及一种基于哈夫曼树群的接口数据结构分析调整方法，包括：采集被采集系统和采集系统的数据字段，一个作为哈夫曼树的子节点，另一个作为哈夫曼树的根节点，从而确定一个哈夫曼树，在确定若干个哈夫曼树后则集合成一个哈夫曼树群，并存储至磁盘中，后实施哈夫曼树的演进，在演进过程中出现被采集系统想要命中哈夫曼树的节点时未检索带匹配的字段的情况，则生成日志记录，并周期性提取及发出报警提醒。本发明能够解决现有技术中对非结构数据进行采集和频次分析成为影响业务系统发展的问题。

摘要： 本发明公开了一种加权哈夫曼树、主用户信道分配方法和次级用户信道感知方法。加权哈夫曼树是在哈夫曼树的基础上，为所有结点及分支新增了一种权重属性，为所有分支新增了一种占用状态的属性，基于加权哈夫曼树，对主用户信道分配和次级用户的信道感知进行联合优化。对于交织型访问模式下的认知通信系统，本发明能够在给定带宽损失的约束条件下，最小化次级用户的平均感知次数，提升次级用户的信道感知效率。

摘要： 本发明公开了一种基于哈夫曼树平衡无线传感器网络节点能耗的方法，涉及无线传感器网络领域。该方法类比不同能级的电子在原子中分层分布的现象，提出了一种哈夫曼树电量分层模型，根据各个节点剩余电量的不同，通过构建哈夫曼树将具有不同电量的节点划分到不同的层次，最低层次的节点具有相对最少的电量，然后对于每一层的节点从左到右依次从上层节点中选取距离该节点最短且可直接连接的节点作为父节点进行数据转发，使具有更多电量的节点承担更多的任务。本发明涉及无线传感器网络领域，缓解了节点电量消耗速度的不均衡性，使剩余较少电量的节点能够使用更长的时间，进而延长了整个无线传感器网络的生命周期。

摘要： 本发明公开了一种基于哈夫曼树的异构部分重复(Huffman Variable Fractional Repetition,HVFR)码的构造方法，包括以下步骤：将一定时间内的分布式系统的轨迹数据进行统计分析，分为不同访问频率的数据块；将这些不同访问频率的数据块当作哈夫曼树带有确定权值的叶子结点，根据哈夫曼算法构造哈夫曼树；再根据构造的哈夫曼树来确定不同访问频率数据块的重复度；对不同访问频率的数据块进行MDS编码，最后，利用成对平衡设计构造异构FR码。本发明的方法避免了热数据并行访问的瓶颈，达到负载均衡，同时提高系统存储效率，降低故障节点的修复局部性与修复带宽，且计算复杂度低，构造更加简单直观。

摘要： 本发明公开了保存范式哈夫曼树的方法及装置，其中，该方法包括：对范式哈夫曼树的节点进行标记，用M标记节点有子树，用N标记节点无子树；由上至下对范式哈夫曼树每层节点的标记依次进行记录，具体地：采用从左至右的顺序，从第一个节点开始记录，只记录到第一个不为N的节点；将记录的节点标记作为最终记录结果，保存最终记录结果。本发明方案能够实现采用尽量少的数据来保存范式哈夫曼树，提高存储效率。

摘要： 本发明涉及数据压缩技术领域，公开了一种哈夫曼树保存方法，该方法包括：根据哈夫曼树的树结构，按层遍历，每个节点用1位记录，0表示无子树，1表示有子树；所述树结构的节点数N≤2时，不记录所述树结构；所述树结构的节点数N＞2时，除去记录值确定的节点，按层记录每个所述节点。本发明根据所述哈夫曼树的结构特点，按位存储所述节点的子树状态，这种方法能够完成数据的稳定高效压缩，用最少的存储空间完成对所述哈夫曼树的存储。