一种基于本体的语义检索设计与实现

基于语义检索的目的,结合成语典故本体的构建,设计了一个基于成语典故本体的语义检索模型,阐述了检索模型中用户界面模块、数据存储模块、查询分析模块和检索分析模块的功能;分析了系统中的本体构建技术、分词技术及检索技术,设计并实现了词语相似度及概念相似度算法;通过语义检索系统的实验,得到较高的查全率和查准率.     

基于空间信息支持的图书馆个性化资源集成系统设计

当前图书馆信息资源日益增多,大多图书馆未能有效集成海量资源,无法向用户提供更多感兴趣个性化资源信息。因此,设计基于空间信息支持的图书馆个性化资源集成系统,用户输入查询指令后,个性化数据源集成模块提取并集成各类数据源,构建统一查询接口,通过findAPI的规定建立检索请求将集成数据源上传至服务器后存储到后台数据库,空间信息管理模块在后台数据库结果集里提取包含各数据库检索标记信息,融合空间信息和属性信息,依据读者待检索资源属性判断资源空间位置,准确提取与属性相符数据资源。采用一种本体驱动的图书馆个性化资源空间相关信息自动检索策略,通过个性化资源空间信息本体概念匹配、常规检索和扩展检索提高系统查全率与查准率。实验结果证明,所设计系统的查全率和查准率都高于98%,使用价值高。     

一种基于分类和语义查询扩展的信息检索方法

针对当前信息检索系统中存在查全率低和查准率低的问题,提出了一种基于分类和语义查询扩展的信息检索方法.该方法结合语义来实现用户检索的查询扩展,并使用文本分类技术辅助检索.实验结果表明,该方法相对传统方法可以提高查全率和查准率,具有较好的查询性能.     

星载光子计数激光测距雷达的实时去噪方法

星载光子计数体制激光测距雷达系统具有高重频、高精度等显著优势,但也面临原始数据量大且噪声数据占比过高的问题。为适应星上数据通道的传输能力,需压缩原始数据量并保障信号光子的查全率,因此必须发展以硬件为主体的实时去噪算法。本文提出一种粗精结合的快速去噪算法,首先基于激光器发射脉宽、系统噪声率、目标特性以及接收光子事件的局部密度信息进行粗去噪,剔除部分噪声光子;再利用直方图统计,对保留的光子事件进行精去噪,确定信号光子区间及最终的信号光子及其时间信息。通过蒙特卡洛仿真和ICESat-2实测数据对算法进行验证,测试结果表明,本算法查全率大于94%、查准率大于93%、调和平均值大于94%,运行效率提高了10%。算法可以实现光子事件的快速实时去噪,为星上硬件实时去噪处理提供了理论基础。     

基于本体和奇异值分解的图像数据索引查询算法

提出一种基于领域本体潜在语义索引和奇异值分解的图像数据查询算法,将查询扩展向量映射到潜在语义空间,根据相似度计算方法计算查询向量与图像文档之间的相似度,并将相似度大于阀值的文档作为检索结果降序排列返回给用户.该算法能更有效地提高图像检索的查准率和查全率.     

一种社交网络中朋友推荐算法的研究

针对云计算环境下的社交网络中朋友推荐中可能存在大量冗余,无效信息等缺点,提出了基于猴群算法的朋友社区推荐方案,该方案利用爬虫程序获得的新浪微博好友数据集,对用户所在的社区进行划分,并进一步使用猴群算法对社区中的朋友链接关系进行了划分.仿真实验中将该算法与基于用户综合相似度的推荐算法在查准率,查全率和F1指标方面进行对比...     

大型车联网数据库的高效查询技术

为了提高大型车联网数据库检索的查准率,提出一种基于模糊数据聚类的大型车联网数据库高效查询技术。分析大型车联网的网络分布式结构和数据结构,对大型车联网数据库的数据信息流进行特征空间重组,采用关联语义融合方法进行数据库检索的特征量提取,结合模糊C均值聚类算法对提取的大型车联网数据库的语义本体特征进行分类检索,实现数据库的高效查询。仿真结果表明,采用该方法进行大型车联网数据库查询的查准率和查全率较高,查询过程的收敛性较好。     

一种基于混沌粒子群算法的网页分类规则抽取方法

网页分类器设计的核心是对原始分类数据集进行分类规则挖掘,提出了基于混沌粒子群算法的分类规则抽取方法.该算法采用实数编码,令特征类别作为粒子的恒定属性,适应度函数从支持度、置信度和覆盖度三个不同的侧面评价规则的优劣,利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,兼顾全局寻优和局部寻优,改变了基本粒子群在分类初期做大量无效工作、算法效率比较低的状况,简化了知识系统的处理过程,实验表明网页分类的查全率和查准率整体得到了提高.     

基于粒子群算法的高压电缆通道大数据监测系统设计

受到冗余的、非结构化的大数据影响,高压电缆通道大数据监测精准度较低,为了解决该问题,提出了基于粒子群算法的高压电缆通道大数据监测系统设计.通过CAN现场总线进行嵌入式上位机人机交互,在LPC2292型号监测控制器中添加一片NOR型Flash,实现系统复位;引入提取粒子群算法,滤除异常大数据,找到最优解,避免受到冗余数据...     

基于颜色直方图的图像检索技术

使用颜色空间分布熵来表示图像的颜色空间分布特征,结合图像的颜色直方图特征,采用加权综合法和比例系数法表示图像的综合特征,设计了基于颜色直方图和图像空间分布熵的图像检索算法.利用查全率和查准率对算法进行了评价.通过实验分析比较可知,所设计的方法具有较好的查准率和查全率.     

一种基于N-gram模型和机器学习的汉语分词算法

汉语的自动分词,是计算机中文信息处理领域中一个基础而困难的课题。该文提出了一种将汉语文本句子切分成词的新方法,这种方法以N-gram模型为基础,并结合有效的Viterbi搜索算法来实现汉语句子的切词。由于采用了基于机器学习的自组词算法,无需人工编制领域词典。该文还讨论了评价分词算法的两个定量指标,即查准率和查全率的定义,在此基础上,用封闭语料库和开放语料库对该文提出的汉语分词模型进行了实验测试,表明该模型和算法具有较高的查准率和查全率。     

基于领域本体的元搜索技术研究

随着互联网的进一步发展,网络的信息资源得到了极大的丰富,虽然目前已经出现了许多功能强大的搜索引擎,但由于其自身技术的限制,在领域知识的查询上查准率、查全率都不是很理想,因此本文试图通过建立领域本体库,在语义上理解用户的检索请求,从而提高检索的精确率,并借助元搜索技术进一步扩大搜索的范围,提高信息的查全率、查准率。     

颜色相似度在藏毯图像检索中的应用研究

针对国内外还没有可供研究人员和公众使用的藏毯类非物质文化遗产数字化资源平台这一状况,分析了在藏毯图像中运用基于内容的图像检索系统技术的可行性。通过对藏毯图像的颜色特征分析,提出并实现了在基于JAVA的框架中计算颜色直方图的方法,采用Correlation相似距离衡量直方图的相似度,根据相似度大小匹配待查询的图像,最终返回与待查询藏毯图像相同或相似的图像结果集,藏毯图像检索的查全率与查准率明显提高。     

基于图像特征细化的海量数据挖掘系统设计与实现

传统基于图像内容的图像数据挖掘算法,对海量图像特征的分类效率低,对图像数据的挖掘准确率受样本数量影响较大。因此,提出一种基于图像特征细化的海量数据挖掘系统,其中的人机界面可赋予系统较高的交互性。图像搜索引擎能够智能地从互联网海量的图像数据中,采集有价值图像数据和特征。图像预处理模块对图像格式进行变换,完成图像噪声因素的过滤等操作,并对采集图像特征进行细化。数据挖掘模块依据采集的图像特征细化结果塑造CMQL语句,从图像数据库中挖掘出有价值的图像数据。系统实现部分给出了数据挖掘查询语言CMQL进行图像数据的挖掘过程。实验结果表明,所设计系统具有较高的查准率和查全率。     

基于本体的校园地图智能检索系统的研究

针对用户在使用百度这样的通用搜索引擎查询大学校园内部的建筑设施信息时遇到的问题,提出了基于本体的校园地图智能检索模型.以A大学校园内的建筑设施信息检索为例,运用本体技术开发了一个大学校园地图智能检索系统.实际测试结果表明,该系统不仅提高了用户信息检索的查准率和查全率,并能够把信息对应的物理位置显示在地图中,使用户更加快速的查找到校园内部建筑设施的信息,从而改善了他们的办事效率.     

基于区域分割与相关反馈的高效图像检索算法

为了提高图像标注与检索的性能,提出了一种基于区域分割与相关反馈的图像标注与检索算法.该算法利用视觉特征与标注信息的相关性,采用基于区域的视觉特征对每幅图像采用聚类方法获得其一组视觉相似图像.通过计算与其距离最近的前三个分类的相似度,然后对这些关键字概率向量进行整合,获得最适合该图像的关键字概率向量,对图像进行标注.利用用户的反馈信息,修正查询关键词与每个分类之间的关系,进一步提高图像检索的准确性.实验结果表明,提出的算法具有更高的查准率与查全率.     

基于Agent的个性化信息检索系统设计

Web上信息的不断增长对搜索引擎提出了更高的要求，个性化信息检索成为目前研究的一个热点。现提出了一个基于Agent的个性化信息检索系统模型PILLS，主要分析了系统的组成及各组成部分的工作原理。理论上，无论是查准率还是查全率，PILLS系统的查询结果优于一般搜索引擎的查询结果。     

基于部分匹配的XML文本文档向量检索模型

本文提出了部分匹配模式的XML文本文档向量检索模型,给出了XML文本文档树以及子文档树的向量表示和查询以及子查询的向量表示,并由此提出了查询中的祖先-后代关系映射到文档中的祖先-后代关系的部分匹配模式的检索方式,给出了基于此匹配处理过程的相似度计算,以判断文档与查询的相关程度.在构造的检索原型系统中的实验表明,该检索模型具有较好的查全率和查准率.     

数据空间中一种基于步进的后映射(SPM)迭代方法

数据空间是一个自我维持和自我管理的系统,需要支持中介模式及其模式映射之间的不确定性.通过将概率和可靠度分配给模式映射,有些映射的结果并不完全正确,这将不利于用户的精确查询请求.本文提出了一种SPM(step post-map?ping)映射方法,利用可能性理论对可靠映射进行管理,将可靠映射集划分为可能性分布的子集,并给每个子集分配一个递归的可能性函数.使用铝电解真实数据集,通过查准率、查全率和F值评估算法,并将其与现有的方法进行对比分析,验证该方法的可行性.     

基于语义的跨媒体信息检索技术研究

阐述当前多媒体信息检索技术正从基于内容特征相似性的单一媒体检索发展到基于语义相关性的多种媒体综合检索,实现跨媒体信息检索.提出了一种跨媒体信息检索的系统结构,在分析各种媒体基于语义信息检索的基础上,设计并实现跨媒体搜索引擎及其查询分解策略和检索结果融合方法等,实验结果表明:这种方法能够有效地改善查全率和查准率.