![](/images/graphics-bg.png)
Optimized near real time nearest neighbor search algorithm for different class points association
المؤلف
المصدر
JEA Journal of Electrical Engineering
العدد
المجلد 1، العدد 1 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 29-42، 14ص.
الناشر
تاريخ النشر
2016-12-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A new technique is proposed to carry out the nearest neighbor (NN) association in a large set of different class points in an automated, optimized, and speedy manner.
The algorithm makes use of the K-dimensions tree to, mutually, organize the examined set of points and initiate the different stages of NN search algorithm.
Our algorithm assumes no prior knowledge about the spatial distribution of the examined set of points, which means it has the potential to be applied to many applications in signal processing, wireless communications modeling, image processing, computer vision, biochemical, and feature extraction.
It will be very useful for many applications that require real-time output.
Our simulations show that we can get an optimal solution of associations while saving more than 80% of the processing time when compared with the exhaustive sorted list-based search method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hayjinah, Sufyan M. A.. 2016. Optimized near real time nearest neighbor search algorithm for different class points association. JEA Journal of Electrical Engineering،Vol. 1, no. 1, pp.29-42.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-897788
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hayjinah, Sufyan M. A.. Optimized near real time nearest neighbor search algorithm for different class points association. JEA Journal of Electrical Engineering Vol. 1, no. 1 (2016), pp.29-42.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-897788
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hayjinah, Sufyan M. A.. Optimized near real time nearest neighbor search algorithm for different class points association. JEA Journal of Electrical Engineering. 2016. Vol. 1, no. 1, pp.29-42.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-897788
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 41-42
رقم السجل
BIM-897788
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)