申请/专利权人：桂林电子科技大学

申请日：2024-01-30

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117931857A

主分类号：G06F16/2453

分类号：G06F16/2453;G06F16/2458;G06F16/28

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明涉及一种自适应模型基数估计方法，包括：获取数据集，基于自适应平滑因子选择策略对所述数据集加入噪音，构建深度自回归模型，将加入噪音的所述数据集输入所述深度自回归模型，获取联合概率分布；获取若干个谓词，根据所述联合概率分布依次对查询中涉及的谓词进行采样，获取采样数据，通过所述采样数据，调整所述深度自回归模型的选择率，基于调整后的选择率与基数相乘，获取估计结果。本发明能够实现更加准确的估计结果。

主权项：1.一种自适应模型基数估计方法，其特征在于，包括：获取数据集，基于自适应平滑因子选择策略对所述数据集加入噪音，构建深度自回归模型，将加入噪音的所述数据集输入所述深度自回归模型，获取联合概率分布；获取若干个谓词，根据所述联合概率分布依次对查询中涉及的谓词进行采样，通过采样结果，调整所述深度自回归模型的选择率，基于调整后的选择率与基数相乘，获取估计结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 桂林电子科技大学 一种自适应模型基数估计方法

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