基于支持向量的图像相关反馈检索

对图像相关反馈检索过程建立二分类的支持向量机问题模型,进而提出基于支持向量的图像相关反馈检索方法.比较了基于支持向量的反馈检索方法和传统的反馈检索方法的检索性能,研究了特征提取对支持向量机性能的影响.实验结果表明,基于支持向量的图像相关反馈检索方法具有较好的图像检索效果.     

基于实体片断的XML冗余信息分析

XML的模式设计，缺乏统一的设计规范，致使XML文档中含有大量的冗余信息。本文先从结构上对XML文档进行深入分析，提取构成其核心内容的主干骨架，并在XML主干骨架的基础上对XML中的冗余信息的类型，产生原因进行系统的分析。为提出真正适用于XML结构的函数依赖及范式打下基础。     

数学形态学中结构元素的分析研究

1.引言数学形态学是研究数字图像形态结构特征与快速并行处理方法的理论,它通过对输入图像的形态变换实现结构分析和特征提取的目的。1982年,J.Sem的专著《图像分析与数学形态学》问世后,数学形态学在图像处理、模式识别和计算机视觉等领域引起广泛的重视和应用,这些应用反过来又促进了它的进一步发展。     

基于混合式数据模型的XML查询方案

从数据模型的角度分析了现有XML查询方法存在缺陷的原因,并提出了一种新颖的自导航式XML查询方案.查询方案先对XML数据模型进行了改进,构造了与数据模型相匹配的查询语言和查询算法.其中,数据模型依据XML文档中节点间的语义相关性对节点信息进行聚簇式存储;查询语言则利用简单语法表达复杂语义;查询算法则具备自导航能力,能帮助用户在不完全了解XML文档结构的情况下获得目标信息.     

一种基于支持向量的镜头聚类算法

对支持向量聚类中核区域的形成原理进行了深入分析，阐明了核区域在支持向量聚类进行重叠数据处理时的独特作用。针对视频数据内容存在大量数据重叠分布的特点，提出了一种基于支持向量的镜头聚类算法。利用颜色和时间作为特征向量，计算特征空间的聚类核区域，进而产生镜头聚类，克服了传统镜头聚类算法计算量大、仅以时间阈值判断镜头相似度等缺陷。     

一种基于节点语义相关性的XML关键字查询算法

现有的XML关键字查询算法,通常只考虑节点间的结构信息,以包含关键字匹配节点的子树作为查询的结果,而节点间的语义相关性一直没有被充分利用。这也是导致现有查询算法的结果中普遍含有大量语义无关的冗余信息的主要原因。在该文中,我们首先对查询关键字的环境语义及节点间的语义相关性进行了定义,在此基础上,提出了一种新的关键字查询算法,寻找语义相关单元作为关键字查询的结果。这样获得的查询结果,一方面不含语义无关的冗余信息,另一方面也与用户的查询意图更加匹配。实验表明,该文提出的算法在查询效率和精确性上都有较大改进。     

基于J2EE平台构建大型业务支撑系统的研究

对基于J2EE平台开发的典型Web应用进行了缺陷分析,并以此为依据,阐述了各种改进技术的综合运用方法以及构建大型业务支撑系统的可行性方案,为各行业构建实际业务系统提供了参考.     

数学形态学在数字滤波中的应用研究

针对传统滤波法因其理论上的局限导致作用效果单一的问题,在数字滤波领域引入形态学方法,提出了构造形态学滤波法的基本原则,改进对限制形态学方法优良特性发挥的缺陷,在实际应用中取得了良好的滤波效果。