基于模糊聚类的音乐哼唱检索的研究与实现

针对哼唱检索中匹配过程的耗时性和哼唱的非完全准确性,提出了并行模糊动态时间规整算法实现音乐的哼唱检索。采用相对音高差表示旋律,用动态时间规整算法实现哼唱音高差序列与目标音高差序列的近似匹配。在匹配过程中,引入模糊集合及模糊聚类,通过构造哼唱音高差与目标音高差之间的隶属函数并计算隶属度得到音高差信息的相似度,进而获得转换代价矩阵,最后得到两个匹配序列的匹配距离。为提高检索速度,引入并行算法实现匹配过程。实验结果表明,模糊方法的引入提高了检索精度,并行算法的运用明显缩短了检索时间。基于并行模糊动态时间规整算法的音乐哼唱检索的正确率达到72%左右,在双核计算机上进行实验,引入并行算法后检索时间缩短一半。     

一种基于Rough Set的汉语检索算法

传统的语料检索的不足主要为：（1）无法模糊匹配检索;（2）存在跨行词问题,无法保证查全率;（3）难以对检索结果缩检和扩检．为了克服这些不足,该文提出了基于RoughSet批处理汉语语料的词句．根据RoughSet和汉语语料的特征,给出了模糊检索算法（AMTRT）．通过与单汉字索引检索算法比较验证了AMTRT的有效性．AMTRT在实现各种模糊匹配,节省空间开销且不降低精确匹配查准率基础上,将词句的查全率提高近50％．     

基于快速聚类索引的图像检索系统

为了提高基于内容的图像检索系统的检索速度,提出了一个基于快速聚类索引的图像检索算法,并将其应用于视频新闻检索系统中.该算法采用Fastmap算法实现图像高维特征向量降维,并用改进后的模糊C均值聚类算法对降维后的图像进行聚类,生成图像索引.该算法用于图像检索,检索时间不会随着图像数据库中图像数量、特征向量维数的增加而增加,极大地提高了系统的检索效率,有效地解决了聚类中心初试值的选取问题.同时利用该算法构成的系统还具有动态删除、分裂、合并、插入等功能.实验结果表明,与顺序扫描算法相比,该系统不仅大大提高了检索速度,而且在图像数目和特征向量空间维数增大的条件下,仍能够获得良好的检索性能.     

一种基于语义贴近度的模糊检索算法

情报检索是信息科学的一个重要研究领域,本文讨论了基于模糊集的计算机情报检索,给出了标引词模糊语义贴近度的定义,提出了模糊集的一种近似匹配算法和含Ｎ个元素的小根堆上的模糊标引词检索算法,分析了算法的复杂性,在ｎ分资料中进行检查,其时间复杂怀是Ｏ（ｎ）的。论文最后给出了一个模糊匹配案例,说明了这种检索算法能够得到令人满意的结果。     

模糊蚁群优化算法在交通导航系统中的应用

为了能处理交通导航系统中的模糊信息,并且能快速的综合多种信息求解最优导航路径,将模糊逻辑推理技术与改进的蚁群算法相结合提出了一种新的算法——模糊蚁群混合优化算法。实验表明,该算法不仅能够处理导航系统中的各种模糊信息,并且能利用改进的蚁群算法快速求解最优导航路径。     

基于二维模式匹配的图像检索快速算法

图像检索快速算法是基于内容检索研究的重要内容 .首先推广改进了已有文本二维模式匹配快速算法 ,然后将该算法应用于图像内容的检索过程中 ,并实验研究了精确匹配和近似匹配图像检索快速算法的有效性     

模糊聚类算法的优化设计

文章阐述了模糊C-均值聚类算法(FCM)原理及存在的缺点,通过将粒子群优化算法思想应用到模糊聚类算法中,对模糊聚类算法进行了优化设计.实验证明,改进的算法具有较好的全局最优解,克服了传统模糊C聚类算法的不足,聚类效果优于单一使用FCM算法.     

基于链接文本相关度的超链接算法

分析了超链接PageRank算法的不足．采用矢量空间模型计算检索关键词与超链接文本之间的相关度,提出了基于超链接文本相关度的超链接算法．实验结果表明,该算法可以提高PageRank算法的检索精确度．     

受ELSE规则支配的模糊LMS算法

针对FSS-LMS算法推理机制不全和算法运算量大的问题,提出了一种新的受ELSE规则支配的模糊LMS算法.ELSE规则的存在使得在任何输入数据条件下都能成功执行推理机制,而且运算量大为减少.与其它模糊LMS算法相比,该算法所建立的模糊规则更加简单和可靠.实验结果表明,该算法不仅具有更少的计算量,而且比其它的模糊LMS算法以及其它传统的LMS算法具有更好的性能.     

免疫进化模糊聚类算法在边缘检测中的应用

针对图像处理中的模糊边缘检测问题,提出一种免疫进化模糊聚类算法.该算法在传统遗传算法全局随机搜索的基础上,借鉴了生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,改善了遗传算法的群体多样性,具有更好的全局搜索能力.实验结果表明,该算法不仅具有很强的模糊边缘和微细边缘检测能力,而且可以减弱基于遗传算法的模糊聚类算法在遗传后期的波动现象.