基于刻面分类的ERP构件检索

如何从ERP构件库中准确快速找到需要的构件,是每个ERP构件库系统需要解决的一个主要问题。本文从ERP构件的刻面分类模式出发,针对ERP构件检索的特点,结合树匹配模型思想,提出了ERP构件树路径匹配算法,该算法可以在保持构件查询速度的前提下,有效提高ERP构件的查全率和查准率,实验结果证明了该算法的可行性与有效性。     

基于领域本体的信息智能检索方法的初探

在web信息检索领域,提高检索系统的查全率和查准率是一个重要并且一直在发展的问题。语义相似度计算是基于卒体的检索技术的一个关键问题。所以需要一种基于本体的检索技术来提高效率。本文对已有语义相似度计算方法进行总结并改进,最后对其进行了分析。     

基于改进编辑距离的中文相似句子检索

中文相似句子检索的方法在基于实例的机器翻译等中文信息处理领域,具有非常广泛的应用背景。本文提出的基于改进编辑距离的中文相似句子检索方法,在使用信息检索技术提高检索效率的同时,以普通编辑距离算法为基础,加入了词汇的语义信息,使之更加符合中文句子相似度计算的要求。改进编辑距离与单纯基于语义辞典计算句子相似度的方法相比,具有便于扩展,准确率高等优点。在基于大规模双语句对检索的英文辅助写作系统中使用该算法进行中文句子检索,最后获得了81．33％的查准率和95．31％的查全率。     

一种基于区域特征的图像检索方法及实现

提出了一种以区域块为单位的图像检索方法。其思想是在顺序扫描图像的同时,运用递归算法不断合并四邻域相似颜色像素得到若干区域块,然后记录下区域块的颜色、形状和位置等量化特征。最后,运用一种根据区域块特征提出的最大相似优先匹配的方法进行检索。另外,客户可以根据需要灵活设定3类特征指标的权重,进行综合查询。实践证明,能取得较高的查准率和查全率。     

基于字典统计耦合归一化多重距离的图像检索算法

目的针对当前彩色图像检索技术容易受到色彩的干扰,使其鲁棒性不强等不足,提出一种字典统计耦合归一化多重距离的彩色图像检索算法。方法首先将图像量化并转换成一维信号,然后引入字典统计,将一维信号进行字典编码,并计算编码后的图像多样值,在归一化字典距离的基础上嵌入字典编码图像的多样值,从而定义归一化多重距离(NMD)的相似度量准则,利用NMD对查询图像与数据库图像的多样值进行比较与识别,搜索出与查询图像具有相同特征的最相似图像,完成目标检索。结果在COREL数据库的实验结果表明,相对于当前常用的检索技术,该检索算法具有更高的查准率和查全率,可对彩色图像完成精确检索,有效减低了色彩对检索性能的干扰。结论文中算法具有较好的检索精度,能够较好地用于医疗、商标等领域的目标检索。     

《学位论文写作指南》

学位论文是学位申请者提交的用于获得学位的学术作品,是攻读学位全过程不可缺少的最后工序。随着我国学位与研究生教育、网络技术的迅猛发展,学位论文的编写格式急需规范,以利于学位论文的撰写、收集、存储、加工、检索和利用。针对这一需求,中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局、中国国家标准化管理委员会发布了GB／T 7713.1—2006《学位论文编写规则》。     

基于语义Web的SOA关键技术研究

Web服务时目前SOA应用中采用最为广泛的技术.随着Web服务的不断发展,Web服务的数最快速增加.如何在海量的Web服务中.快速的查找到用户所需的服务.己经成为Web服务相关技术中最重要的问题之一,目前已有的服务发现技术大多是基于关键字匹配的,虽然简单,但是在查全率和查准率存在不足,因此.对语义Web进行研究.以期能够提高Web服务查找的查全率和查准率.     

基于HV分割的分形图像检索算法

基于HV分割算法提出一种新的图像快速分形编码方法,并给出有效的图像检索算法以及相应的距离公式。在大幅提高检索效率的同时,保证图像解码质量。实验结果表明,此算法能够极大的减少查找图像编码时间,查准-查全率明显高于颜色直方图方法。     

基于内容的网页信息挖掘原理和设计

本文提出了一种SOFM(自组织特征映射)与LVQ(学习矢量量化)相结合的分类算法,利用一种新的网页表示方法,形成特征向量并应用于网页分类中.该方法充分利用了SOFM自组织的特点,同时又利用LVQ解决聚类中测试样本的交迭问题.实验表明它不仅具有较高的训练效率,同时有比较好的查全率和查准率.     

基于自组织特征映射的网页分类研究

本文提出了一种SOFM(自组织特征映射)与LVQ(学习矢量量化)相结合的分类算法,利用一种新的网页表示方法,形成特征向量并应用于网页分类中.该方法充分利用了SOFM自组织的特点,同时又利用LVQ解决聚类中测试样本的交迭问题.实验表明它不仅具有较高的训练效率,同时有比较好的查全率和查准率.     

逆向学习耦合多属性查询的图像排序/检索优化算法研究

目的提出逆向学习耦合多属性查询的图像同步排序/检索优化算法,以解决当前算法检索效率与精度不高等问题。方法引入逆向学习概念,利用复杂无损函数,设计图像检索机制,优化训练误差。考虑查询项属性相关性,将训练图像分割成多个子集,联合权重因子,构造图像排序模型。对于给定的多属性查询,文中算法可以利用查询项中隐含的单词属性完成检索。结果文中算法支持多标记查询,与当前图像排序搜索机制相比,在多属性查询条件下,文中算法具有更高的检索精度(当查全率为80%时,精度较对照组分别提高了8.3%和13.2%)与效率。结论文中算法能够支持多属性查询,能进一步增加检索精度。     

试论高校学位论文管理系统开发与应用

近年来,我国大多数高校在对校本学位论文的管理及利用方面仍然具有明显的差异性,其中部分高校开始实施小本学位论文的管理及利用,但是具有相当数量的高校其所实施的校本学位管理力度严重不足,管理情况极其混乱,在利用率上严重偏低,像检索及电子录入的系统有待形成。所以,有必要开发出全新的数字化高校学位论文管理系统,以此来强化对此方面的管理。本文针对高校学位论文管理系统的开发与应用进行讨论,并为此简要论述以供参考。     

基于页面时间相关度算法的信息检索研究

检索的目标是全面而准确的信息,用户关心的是在海量数据中快速地查到合适的信息。为了使用户更快地得到满意的结果,本文提出了在传统相关度算法的基础上增加页面时间因素思想的页面时间相关度算法,使得检索结果在查准率方面有了较大的提高。     

GenExtractor:基于Web的基因信息挖掘

开发了基于Web的基因信息挖掘系统--GenExtractor,它通过自动连接生物数据库,按照指定的染色体区域寻找候选基因,搜集并集成相关信息,为科研人员检索生物数据库和查找候选基因提供了一个有效的工具.该系统能够在更加精细的染色体区域内对指定功能基因进行查找,并对关键词的要求比较宽泛.经测试,其平均查准率达到60%,平均查全率达到82.1%.     

利用Krawtchouk矩不变量实现基于形状的图像检索

图像在经过平移、旋转和尺度变化后是否仍具有很好的检索效果是基于形状的图像检索研究的一个难点.本文提出了一种利用Krawtchouk矩不变量实现基于形状的图像检索方法.该方法首先对图像进行灰度变换,然后提取图像的低阶矩,取16个低阶矩不变量作为图像的特征向量,并按照相似性度量输出相似图像从而实现基于形状的图像检索.文中给出了实验结果,并与基于几何矩不变量和基于Zernike矩不变量的图像检索方法进行了比较.结果表明本文的方法具有更好的检索性能,和上述两种方法相比,查全率分别提高了21.52%和7.6%,查准率则分别提高了16.25%和6.25%.     

基于改进的Affinity Propagation聚类的木材缺陷识别

本文提出了一种基于快速Affinity Propagation聚类算法的木材缺陷识别方法.通过提取木材图像的颜色矩特征,建立样本特征集X,以平均平方残基为阈值降低样本特征集X及距离矩阵S的维数,自动识别木材缺陷位置并标记.实验表明,该方法的识别速度较传统的AP算法有明显提高,平均识别时间约为0.557s,平均识别查准率约为70.5％,平均识别查全率约为95.6％.     

一种快速图像纹理分析算法

针对目前的纹理分析算法普遍存在计算复杂、运行时间过长的缺点,提出了一种新的图像纹理分析算法。该算法利用差分概念定义出图像的差分矩阵和差分直方图,并从差分直方图中提取特征进行图像纹理的相似度度量。由于本算法在考虑人类视觉特性的基础上尽量采用加减运算,因此不但具有与人类视觉特性相联系的特点,更使得算法的运行效率大大提高。使用本算法对brodatz 图像库进行的检索实验表明,该算法在查准率和检索效率上与共生矩阵算法相比分别提高13.9160%和 9.5 倍,具有与传统算法相比更好的检索效果和更高的检索效率。因此该算法可以满足实时性要求较高的场合,弥补了目前算法运行时间长的缺点。     

谈图书题名在CNMAR中的著录规范

图书题名在CNMARC著录中的标准化、规范化,直接关系到读者检索文献的查重率和查准率。本文就图书题名在CNMARC著录中应注意的问题,提出了著录的规范建议。     

非负矩阵分解耦合视觉词典的图像检索算法

目的解决当前图像检索技术中,图像特征稀疏编码收敛速度慢,以及局部特征空间信息不足易导致检索误差较大等问题,提出一种基于l0稀疏约束非负矩阵分解耦合视觉词典优化的图像检索算法。方法首先,在非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)的基础上,对系数矩阵设置l0个约束来限制其稀疏性,从而定义一种l0稀疏约束的NMF方法。再通过一种自适应序列词典初始化方案,从训练样本获得词典的初始估计。然后,利用l0稀疏约束的NMF来增强视觉词典,对图像局部描述符进行稀疏编码,并利用最大池化操作来生成聚合特征向量,从而保留局部描述符的关键属性。最后根据得到的特征向量,引入Minkowski距离来衡量查询图像与数据库的相似性,输出检索图像。结果实验结果表明,与当前图像检索方案相比,所提算法具有更高的查准-查全率和收敛速度。结论所提算法返回的图像与查询图像相似度高,在包装商标检索等领域具有一定的参考价值。     

基于改进实例分割网络的步行道违停车辆检测算法

步行道上违法占道停车现象存在交通安全隐患,传统的监控摄像设备检测和执法人员人工巡检手段分别存在投入成本大、效率低的缺点。针对以上问题,本文基于移动设备采集图像提出了一种对实例分割网络改进后的违停车辆检测算法。通过改进网络的特征传递方式配合连通区域融合的方法改善实例的定位分割结果,利用违停判定方法以实现合规停放车辆与违停车辆的有效区分。实验结果表明,改进网络方法与连通区域融合方法均提升了实例分割网络的识别准确度。相较于直接使用实例分割网络进行违停判定,本文提出的算法对步行道上违停车辆的查全率与查准率达到了90.5%和80.8%,分别提升了21.4%与6.4%。