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1.
专业搜索引擎搜索策略综述   总被引:15,自引:0,他引:15  
按照评价链接价值所采用方法的不同,对专业搜索引擎的搜索策略进行了分类,分析了各类搜索策略的特点,比较了它们的优缺点。对未来的研究方向进行了展望,给出了若干值得研究的问题。  相似文献
2.
网上计算机系统虚拟实验室的研究   总被引:12,自引:0,他引:12  
易小琳  王鑫  丁蕾  周昕  张载鸿 《计算机工程》2002,28(11):243-244,258
该文论述了网上计算机系统虚拟实验室的实现研究,介绍计算机组成及整机系统设计虚拟实验以及虚拟实验室网络化的实现方法。  相似文献
3.
数据挖掘中聚类方法比较研究   总被引:6,自引:1,他引:5  
数据挖掘是近年来信息产业界非常热门的研究方向,聚类分析是数据挖掘中的核心技术。聚类算法已被广泛深入地研究,其间产生了许多不同的适用于数据挖掘的聚类算法,但这些算法仅适用于特定的问题及用户。为了更好地使用这些算法,文中对数据挖掘领域的聚类分析方法及代表算法进行了分析,提出了数据挖掘对聚类的典型要求,并基于这些要求对数据挖掘中常用的聚类算法作了比较,以便于人们更容易、更快速地选择一种适用于具体问题的聚类算法。  相似文献
4.
一种改进的混合量子遗传算法   总被引:6,自引:1,他引:5       下载免费PDF全文
提出了一种改进的混合量子遗传算法(IHQGA),该算法首先在量子个体上实施量子交叉,这一操作有利于保留相对较好的基因段;其次,采用量子比特相位法更新量子门和自适应调整搜索网格的策略;最后,引入拟Newton算法进行局部搜索操作,使得种群的多样性强,解得的收敛精度高,收敛速度快;通过复杂函数测试标明此算法的优化质量和效率都强于传统遗传算法和量子遗传算法;另外,从理论上也证明了该算法以概率l收敛于全局最优解.  相似文献
5.
USB芯片CH375在电能测量仪系统中的应用   总被引:5,自引:5,他引:0  
本文主要对USB375的性能特点和工作原理以及在电能测量系统中的应用,包括与CPU的硬件接口、软件设计等方面进行了论述。该系统能够实现与上位机或各种移动设备进行数据高速传输和存储。  相似文献
6.
网络蜘蛛搜索策略进展研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
网络蜘蛛搜索策略的研究是近年来专业搜索引擎研究的焦点之一,按照评价链接价值所采用方法的不同,对专业搜索引擎网络蜘蛛的搜索策略进行了分类,分析,比较了各类搜索策略的特点和优缺点,对未来的研究方向进行了展望,给出了若干值得研究的问题。  相似文献
7.
光学坐标测量系统技术研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
光学坐标测量系统是建立在数字近景测量技术基础上的一种新型精密测量系统.它具有便携性好、精度高、测量范围大、受环境干扰小等优点,适合工业工程的现场测量.针对工业现场精密测量的需求,分析了立体视觉原理以及通用坐标测量的数学模型.目前系统的精度接近±0.1 mm/m,整个系统已初步成型,能够对实物工件进行测量,其测量精度、自动化程度令人满意.  相似文献
8.
基于流形学习的人体动作识别   总被引:5,自引:2,他引:3  
目的 提出了一个基于流形学习的动作识别框架,用来识别深度图像序列中的人体行为。方法 从Kinect设备获得的深度信息中评估出人体的关节点信息,并用相对关节点位置差作为人体特征表达。在训练阶段,利用LE(Lalpacian eigenmaps)流形学习对高维空间下的训练集进行降维,得到低维隐空间下的运动模型。在识别阶段,用最近邻差值方法将测试序列映射到低维流形空间中去,然后进行匹配计算。在匹配过程中,通过使用改进的Hausdorff距离对低维空间下测试序列和训练运动集的吻合度和相似度进行度量。结果 用Kinect设备捕获的数据进行了实验,取得了良好的效果;同时也在MSR Action3D数据库上进行了测试,结果表明在训练样本较多情况下,本文方法识别效果优于以往方法。结论 实验结果表明本文方法适用于基于深度图像序列的人体动作识别。  相似文献
9.
一种基于小波和分水岭算法的图像分割方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
王鑫  罗斌  宁晨 《微机发展》2006,16(1):17-19
用分水岭方法进行图像分割时,容易造成图像的过度分割。为了克服这种缺点,提出了一种基于小波变换和分水岭算法的图像分割方法,该方法首先利用小波变换产生多分辨率图像,然后对最低分辨率图像进行应用标记的分水岭分割,得到初始的分割区域,最后利用区域标记和小波反变换,得到高分辨率图像的分水岭分割结果,从而较好地解决了分水岭变换方法中的过度分割问题。  相似文献
10.
数据挖掘中聚类方法比较研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
王鑫  王洪国  王珺  王金枝 《微机发展》2006,16(10):20-22
数据挖掘是近年来信息产业界非常热门的研究方向,聚类分析是数据挖掘中的核心技术。聚类算法已被广泛深入地研究,其间产生了许多不同的适用于数据挖掘的聚类算法,但这些算法仅适用于特定的问题及用户。为了更好地使用这些算法,文中对数据挖掘领域的聚类分析方法及代表算法进行了分析,提出了数据挖掘对聚类的典型要求,并基于这些要求对数据挖掘中常用的聚类算法作了比较,以便于人们更容易、更快速地选择一种适用于具体问题的聚类算法。  相似文献
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