吉林大学学报(工学版) ›› 2018, Vol. 48 ›› Issue (3): 882-886.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20170399
赵宏伟1,2,3, 刘宇琦1, 特日根4, 陈长征2, 臧雪柏1, 3
ZHAO Hong-wei1,2,3, LIU Yu-qi1, TE Ri-gen4, CHEN Chang-zheng2, ZANG Xue-bai1, 3
摘要: 为了降低排序序列的空间复杂度,提出了CSNB二进制压缩排序数。通过包含有01校验、奇偶校验以及CSNA校验的解压算法,正确地还原出原序列,并对解压算法结果的唯一性进行了理论及实验检验。从实验结果可知,CSNB能够正确描述任意排序序列,且通过CSNB解压算法可以得到唯一解,即可以还原出原序列。通过对CSNB压缩算法的测试,表明CSNB压缩算法对整数型文档具有较高的压缩率。数据压缩不仅可以节省数据的存储空间,而且能够增强其在传输过程中的安全和效率。
中图分类号:
[1] Deligiannakis A,Kotidis Y,Roussopoulos N.Dissemination of compressed historical information in sensor networks[J]. The VLDB Journal,2007,16(4):439-461. [2] 张建明,林亚平,周四望,等. 传感器网络中误差有界的小波数据压缩算法[J]. 软件学报,2010,21(6):1364-1377. Zhang Jian-ming,Lin Ya-ping,Zhou Si-wang,et al.Haar wavelet data compression algorithm with error bound for wireless sensor networks[J]. Journal of Software,2010,21(6):1364-1377. [3] Chu D,Deshpande A,Hellerstein J M,et al.Approximate data collection in sensor networks using probabilistic models[C]∥Proceedings of the 22nd International Conference on Data Engineering,Atlanta,USA,2006:48-59. [4] Najafi H,Lahouti F,Shiva M.AR modeling for temporal extension of correlated sensor network data[C]∥International Conference on Software in Telecommunications and Computer Networks,Split, Croatia,2006:117-120. [5] Borgne Y L,Bontempi G.Unsupervised and supervised compression with principal component analysis in wireless sensor networks[C]∥13th ACM International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining,New York,USA,2007:94-103. [6] Ganesan D,Estrin D,Heidemann J.DIMENSIONS:Why do we need a new data handling architecture for sensor networks?[J]. ACM SIGCOMM Computer Communication Review,2003,33(1):143-148. [7] 郑翠芳. 几种常用无损数据压缩算法研究[J]. 计算机技术与发展,2011,21(9):73-76. Zheng Cui-fang.Research of several common lossless data compression algorithms[J]. Computer Technology and Development,2011,21(9):73-76. [8] Tsang P,Liu J P,Cheung K.Modern methods for fast generation of digital holograms[J]. 3D Research,2010,1(2):11-18. [9] Gödel K.Über formal unentscheidbare Sätze der Principia Mathematica und Verwandter Systeme I[J]. Mathematics and Statistics,1931,38(1):173-198. |
[1] | 刘富,宗宇轩,康冰,张益萌,林彩霞,赵宏伟. 基于优化纹理特征的手背静脉识别系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1844-1850. |
[2] | 王利民,刘洋,孙铭会,李美慧. 基于Markov blanket的无约束型K阶贝叶斯集成分类模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1851-1858. |
[3] | 金顺福,王宝帅,郝闪闪,贾晓光,霍占强. 基于备用虚拟机同步休眠的云数据中心节能策略及性能[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1859-1866. |
[4] | 赵东,孙明玉,朱金龙,于繁华,刘光洁,陈慧灵. 结合粒子群和单纯形的改进飞蛾优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1867-1872. |
[5] | 刘恩泽,吴文福. 基于机器视觉的农作物表面多特征决策融合病变判断算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1873-1878. |
[6] | 欧阳丹彤, 范琪. 子句级别语境感知的开放信息抽取方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1563-1570. |
[7] | 刘富, 兰旭腾, 侯涛, 康冰, 刘云, 林彩霞. 基于优化k-mer频率的宏基因组聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1593-1599. |
[8] | 桂春, 黄旺星. 基于改进的标签传播算法的网络聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1600-1605. |
[9] | 刘元宁, 刘帅, 朱晓冬, 陈一浩, 郑少阁, 沈椿壮. 基于高斯拉普拉斯算子与自适应优化伽柏滤波的虹膜识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1606-1613. |
[10] | 车翔玖, 王利, 郭晓新. 基于多尺度特征融合的边界检测算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1621-1628. |
[11] | 赵宏伟, 刘宇琦, 董立岩, 王玉, 刘陪. 智能交通混合动态路径优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1214-1223. |
[12] | 黄辉, 冯西安, 魏燕, 许驰, 陈慧灵. 基于增强核极限学习机的专业选择智能系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1224-1230. |
[13] | 傅文博, 张杰, 陈永乐. 物联网环境下抵抗路由欺骗攻击的网络拓扑发现算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1231-1236. |
[14] | 曹洁, 苏哲, 李晓旭. 基于Corr-LDA模型的图像标注方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1237-1243. |
[15] | 侯永宏, 王利伟, 邢家明. 基于HTTP的动态自适应流媒体传输算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1244-1253. |
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