TY -的A2朱Quanmin盟——赵应非盟-胡,东里盟——黄,Dongxia盟——刘,你非盟-杨,梓潼盟——毛,Lei盟——刘赵盟——周,芳芳PY - 2020 DA - 2020/07/27 TI -通过查阅表排序数据神经网络和自我调节指数SP - 4793545六世- 2020 AB -所谓的排序,该算法由谷歌首先提出，基于机器学习模型，通过预测未排序数据元素在排序序列中的位置来实现数据排序。学习型排序是新一代排序算法的先驱，由于其理论上的时间复杂性而显示出巨大的潜力 O N 易于使用硬件驱动的加速方法。然而，学习排序存在两个问题:控制预测布局位置的单调性和有界性以及处理重复元素的布局冲突。本文提出了一种新的学习型排序算法LS。在LS中引入了反向传播神经网络和查表技术，保证了预测位置的单调性和有界性。在LS中设计了一种自调节指数的数据结构，对放置位置进行临时存储和及时更新，以消除潜在的放置冲突。实验结果表明，LS算法能有效地控制单调性和有界性，比快速排序和谷歌的学习排序算法具有更好的时间消耗，且在数据量或重复元素数量增加时具有良好的稳定性。SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2020/4793545 DO - 10.1155/2020/4793545 JF -复杂性PB - Hindawi KW - ER -