Web全文检索中间件的设计与应用

为了更好地为Web站内检索提供服务,对Web全文检索的关键技术进行了研究,设计并实现了一个用于Web全文检索的中间件。该中间件通过多线程网页爬虫程序来抓取网页;对抓取结果采用基于Bloom-Filter的大规模URL去重算法来进行高效消重;应用所提出的新的基于标签的正文提取方法来进行网页正文提取,实验结果表明该正文提取方法是有效可行的;此外,为了改善用户的搜索体验,该中间件还提供了一些个性化搜索辅助功能。最后,实现了一个完整的博客搜索系统Boso(博搜)来验证中间件的性能,结果说明该中间件是可以投入实际应用的。     

三维模型检索中的预处理技术

随着三维建模技术和数字化技术的发展,基于内容的三维模型检索技术应运而生.由于三维模型是一种自由度很高的信息,在特征提取之前对三维模型进行坐标系归一化预处理,从而保证所提取特征的平移不变性、比例不变性和旋转不变性,使得同样的三维模型在不同的坐标系下具有相同的相似度,这样可以提高基于内容的三维模型相似性比较算法的准确性.而预处理的效果对检索性能有着很大的影响,对PCA和各向异性变换这两种主要预处理技术进行了研究.     

基于P2P的隐含语义索引模型的研究

P2P作为一种新型的网络结构正受到越来越多的关注。目前在大多数P2P网络中的信息检索方法都是依据关键词匹配,通过查询请求与信息标识之间的简单匹配关系来获得查询结果。但是关键词匹配会产生很多用户不需要的结果。隐含语义索引是基于文本语义的检索模型。为提高系统的查准率,扩展在P2P下的查询方式,本文提出了在P2P网络中引入隐含语义索引模型进行信息检索,并模拟实现了一个基于P2P网络的隐含语义索引模型的试验平台。     

计算机代数化简系统CASS1

CASS1是用代数化简方法设计的计算机代数系统。本文讨论CASS1的几个重要算法,包括:有理表达式的规范化简算法、非嵌套根式表达式的规范化简算法以及一类超越表达式的化简算法等。CASS1是用算法描绘语言ALDES语言实现的,是计算机代数系统建造规范化的一种尝试。     

A massively parallel genetic algorithm for RNA secondary structure prediction

We present a new method for predicting RNA secondary structure based on a genetic algorithm. The algorithm is designed to run on a massively parallel SIMD computer. Statistical analysis shows that the program performs well when compared to a dynamic programming algorithm used to solve the same problem. The program has also pointed out a long-standing simplification in the implementation of the original dynamic programming algorithm that sometimes causes it not to find the optimal secondary structure.     

基于强跟踪滤波器的盲自适应多用户检测

盲自适应多用户检测是码分多址(CDMA)系统中抑制多址干扰的一项重要技术.为克服传统的基于最小化输出能量准则的盲自适应多用户检测技术收敛速度慢的这一缺点,利用一种新近提出的多用户接收器的典范表示方式,构造了多用户检测系统的状态空间模型,再利用强跟踪滤波器(STF)理论,设计了一种新的盲自适应多用户检测方法.仿真结果表明,在异步CDMA系统中,与基于LMS算法、RLS算法及Kalman算法的盲自适应多用户检测相比, 方法具有收敛速度快速稳定, 跟踪性能好等优点.因此,基于强跟踪滤波器的盲自适应多用户检测是有效的.     

Efficient selection, storage, and retrieval of irregularly distributed elevation data

The advantages and disadvantages of various digital terrain models are discussed briefly and a new model for triangulating a set of nonuniformly distributed three-dimensional surface observations is described. An algorithm for hierarchical subdivision of a set of data points into nested triangles is proposed. The algorithm selects a subset of the data points which reduce the maximum error between a piecewise linear approximation of the surface using only the selected points and the elevations of the points not selected. The data structure used is such that for any given degree of approximation (in the maximum-error sense) only the necessary points need to be stored. Furthermore, an efficient method is available to approximate the elevation of the surface at any point not included in the original data. The performance of the algorithm is demonstrated experimentally.     

灰关联度聚类算法在图像检索中的应用

针对K-means聚类算法和相似度计算在实际应用中存在的问题,提出一种基于灰关联度的聚类算法,并将它应用于回转窑图像检索中。介绍了灰关联度及基于灰关联聚类的基本原理,给出了相应的算法,并采用VC++6.0实现。实验证明,该方法不仅在一定程度上克服了欧氏距离的缺陷,而且能够反映各属性间的影响,具有可行性和有效性,有利于实现图像的快速检索。     

典型相关分析的改进型RLS盲均衡算法研究

本文介绍了一种适用于单输入多输出(SIMO)系统中的自适应盲均衡算法——典型相关分析的递归最小二乘自适应盲均衡(CCA-RLS),并在此基础上提出了一种改进算法——典型相关分析的可变遗忘因子递归最小二乘自适应盲均衡(CCA-MRLS)。CCA-MRLS盲均衡算法把典型相关分析(CCA)与MRLS算法结合在一起应用于SIMO系统中,不同于其他基于二阶统计量(SOS)算法,它能够在获得最佳均衡器的同时还能够得到系统的最佳联合输出。仿真结果表明,提出的CCA-MRLS算法与CCA-RLS相比,具有更低的残留码间干扰和更快的收敛速度。     

打字比赛系统中字符串匹配算法

打字比赛程序,是学校为了加强学生对计算机基本技能的掌握,而开发的一款用于检验打字速度、准确率等多项指标的比赛程序．传统的字符串匹配算法是基于关键词的匹配算法,只能得到位置信息,而比赛程序是两个大文本之间进行匹配,需要获得更加详细的匹配信息,这时传统算法就无法满足要求．通过对实际问题的探索和研究,在传统算法的基础上,设计出一种新的匹配算法．这种算法可以进行两个文本之间的匹配,得到正确的内容、错误的内容等信息．应用这一算法编写软件,验证了算法的可行性和实用性．     

Analysis of K sets of data, with differential emphasis on agreement between and within sets

A general class of methods for (partial) rotation of a set of (loading) matrices to maximal agreement has been available in the literature since the 1980s. It contains a generalization of canonical correlation analysis as a special case. However, various other generalizations of canonical correlation analysis have been proposed. A new general class of methods for each such alternative generalization of canonical correlation is proposed. Together, these general classes of methods form a superclass of methods that strike a compromise between explaining the variance within sets of variables and explaining the agreement between sets of variables, as illustrated in some examples. Furthermore, one general algorithm for finding the solutions for all methods in all general classes is offered. As a consequence, for all methods in the superclass of methods, algorithms are available at once. For the existing methods, the general algorithm usually reduces to the standard algorithms employed in these methods, and thus the algorithms for all these methods are shown to be related to each other.     

基于单逻辑程序的一致性规划任务有限域表示方法

有限域表示(FDR)能有效地压缩状态空间, 其转换算法在实例化阶段对每个初始状态都生成一个逻辑程序, 而一致性规划任务的初始状态数量通常较大, 所以这通常需要较大的时间和空间开销, 甚至导致内存溢出。为了提高转换算法运行效率使其能处理更为复杂的规划问题, 提出了一种基于单逻辑程序的IFDR转换算法。IFDR算法从初始信念状态中所有可能的初始世界状态得到一个事实集, 再由动作和公理计算得到一个规则集。一个事实集和一个规则集组成一个逻辑程序, IFDR用此单逻辑程序完成实例化。实验结果表明IFDR算法在解决问题的效率和数量上都有所提高。     

多项式乘法的算法设计与实现

本文从数学上多项式的表示形式和乘法运算法则出发,设计了一种适用于多项式乘法的数据结构类型,来尽可能地减少算法的时、空复杂度,并给出了算法的总体架构和核心部分代码。     

多项式乘法的算法设计与实现

本文从数学上多项式的表示形式和乘法运算法则出发,设计了一种适用于多项式乘法的数据结构类型,来尽可能地减少算法的时、空复杂度,并给出了算法的总体架构和核心部分代码.     

应用驱动的并行程序性能优化研究

从应用角度出发,分析、归纳各种应用中的核心计算过程,利用符合多核处理器芯片架构的并行计算模型对这些核心计算过程进行优化,得出可以被重复利用的高性能可扩展的软件库,它既可以支持新应用的高效开发,也可以保证程序性能的可扩展性。以分层并行计算模型思想为指导,从应用驱动的并行程序性能优化的角度出发,首先提出了面向多核处理器芯片体系结构的并行算法设计模型,在此基础上对并行扫描算法进行分析优化,得出新的具有良好扩展性、高性能的g-scan算法。之后深入研究13种核心计算实体之一的稀疏线性代数计算实体,应用g-scan算法设计实现了新的稀疏矩阵-向量运算算法,并将其应用于结构工程领域中广泛使用的有限元分析,大大提升了其执行效率。     

基于改进遗传算法的测试数据自动生成的研究

测试数据自动生成是软件测试的基础,也是测试自动化技术实现的关键环节。为了提高测试自动化的效率,在 结合 测试数据自动生成模型的基础上,提出一种 传统遗传算法的改进算法。该算法使用了自适应交叉算子和变异算子,并引入模拟退火机制对其进行改进。同时,该算法还对适应度函数进行了合理的设计,以加速数据的优化过程。通过三角形程序、折半查找和冒泡排序程序,与基本遗传算法、自适应遗传算法进行了比较与分析,并且对改进算法做了性能分析。实验结果表明了该算法的实用性以及在测试数据生成中的可行性和高效性。     

Topological realization of transfer functions in canonical forms

This note presents a new signal-flow graph method for obtaining all canonical realizations of any single-input, single-output transfer function. The canonical realizations are represented by integer codes which can be generated with a simple computer program.     

Specialization analysis of embodied evolution for robotic collective tasks

The objective of this work is to analyze embodied evolution based algorithms in coordinated multi-robot tasks that require specialization. This type of algorithm performs a Darwinian open-ended evolution where the individuals that make up the population are embodied in the physical robots and situated in an environment. The robots interact autonomously in an asynchronous fashion, leading to a complex dynamic system in continuous evolution with dependencies among parameters that make theoretical studies of specialization quite difficult in real cases. Consequently, the aim here is to perform a theoretical analysis of this type of embodied evolution based algorithms, establishing a set of canonical parameters that define their operation. A generic algorithm of this type is designed that allows us to formally study the relevance of the canonical parameters. In this paper this study concentrates on specialization for the construction of heterogeneous robotic teams. The conclusions obtained in the theoretical framework are confirmed in a real multi-robot collective gathering task using one of the many real embodied evolution based algorithms and showing that two canonical parameters are the most relevant in terms of specialization for this type of algorithms. Some insights into how to adjust these canonical parameters in a real problem are provided.