基于颜色聚类的JPEG图像索引与检索

针对JPEG压缩图像,根据感知相似性,提出一种基于颜色聚类带相关反馈的快速压缩域索引和检索方法.该方法直接在YCbCr空间上进行,可提高图像特征提取的速度、节省存储空间.实验结果证明了本方法的有效性.     

图形聚类算法的代谢网络模块化分析

代谢网络的研究是当今生物学研究中的新热点,使用图形聚类算法对代谢网络进行分析研究是一个有力的手段.文中提出了用图形聚类方法挖掘复杂代谢网络中蕴含的功能信息并进行模块相似性分析的方法,从系统生物学角度揭示光合作用的进化.介绍了马尔可夫聚类算法和模拟退火聚类算法两种图形聚类方法;给出了两种方法对叶绿体和蓝细菌的代谢网络进行聚类的结果;定义了模块相似度评价指标,挖掘叶绿体和蓝细菌间保守的功能模块,并对其网络结构进行了比较分析.     

基于B/S结构的档案管理信息系统研究

开发了一种基于B／S结构的档案管理信息系统,该系统采用ASP．NET和DOT．NET等多种技术,具有界面友好、交互能力强、操作方便、实用性强等特点．阐述了数据库接口技术,论述了系统结构以及分析设计中的问题,说明了档案管理信息系统的实现问题,对于数据库安全性方面主要采用对不同的用户登录给予不同的权限设置方法,分析了B／S结构的缺点以及系统尚需改进的地方．     

基于语义的数据清理技术

为弥补传统的基于文本相似函数(如编辑距离、语音距离等)的方法在重复记录的识别方面的不足,对记录内部单个字段的语义以及字段之间的语义进行了研究;采用字段名与统计分析相结合的方法来识别字段内部的语义,采用语义规则库来识别字段之间的层次语义和依赖关系;将语义引入到优先队列算法中,提出了改进的优先队列法(IPQM),在计算记录之间的相似度时,显式考虑字段之间的层次语义关系,对不同的字段类型调用不同的相似度计算方法．同时将语义规则库引入到数据清理框架,在预处理阶段利用语义来处理等价类型错误,在处理阶段利用IPQM来计算记录之间的相似度．实验结果表明该框架提高了数据清理的质量,遗漏率低于7％,误判率不超过3％．     

基于统计特征的属性相似度计算模型

利用统计方法挖掘案例库中案例属性的客观规律,在此基础上建立案例之间相似度计算模型.其实质是通过样本反应出来的属性的分布特征,将传统计算模型中案例属性数值上的距离与空间上几何距离的线性映射关系改进为非线性映射关系,并在此基础上通过传统的最近相邻检索算法计算出更客观的相似度.所提出的计算模型能够更客观地反映属性之间的相似程度,并提高案例检索算法的精度,同时进一步提高了案例推理系统的有效性.     

一种改进的词汇语义极性分析算法*

词汇极性分析在自然语言处理等多个领域发挥着重要的作用。针对现有汉语词汇极性分析对词汇的义原考虑的不够全面,使得极性分析存在不准确的问题,提出一种更有效的词汇语义倾向性计算方法。首先找准一组褒贬中性词库,进而提取出待测词与词库中基准词词汇的极性义原、词性、其他义原,计算相应的相似度;并分别给出合适的权重值。由此计算出待测词与基准词的相似度,最后判断待测词的语义极性。实验表明该算法可以进一步的提高语义极性倾向判别准确率。     

基于优先图的本体相似度计算

本体概念的相似度计算是信息检索的重要研究课题。通过优先图的构造和核函数方法得到关于排序代价函数的正则平方最小框架,利用表示理论得到模型的解,从而将原本体图映射到实直线,原本体图中每个顶点映射到对应实数。原本体图中概念之间的相似度通过它们对应实数间的差值来判定。将该算法分别应用于计算机和生物本体,实验数据表明新算法有较高的P@N命中率。     

一种融合图结构的时空轨迹相似性查询算法

针对海量时空轨迹数据相似性查询速度慢的问题，提出一种融合图结构的时空轨迹相似性查询算法。从空间维和时间维将轨迹建模为图结构中的一条路径，设计了一种同步匹配空间和时间距离的轨迹相似性度量函数。在此基础上，设计了一种结合时间过滤的基于边的倒排索引结构支持轨迹时空相似性查询，同时利用距离上界的剪枝策略提高查询性能。计算返回的相似轨迹集合中每条轨迹的距离并进行排序，得到相似度最高的前k个轨迹。最后将所提算法与NTrajI算法、SHQ算法、SHQT算法在合成数据集和真实数据集上进行实验对比。结果表明：该算法在索引建立、查询效率和查询质量方面均优于其他对比方法，因此是可行而有效的。     

基于改进相似性的装备部件剩余寿命预测及经济性储备策略

针对传统基于相似性的剩余寿命(remaining useful lifetime, RUL)预测方法未考虑运行条件差异, 从而影响预测准确性及部件储备策略科学性的问题, 提出一种基于改进相似性的装备部件RUL预测及经济性储备策略。基于提出的改进相似性方法, 区分装备部件的运行条件类别, 通过各类别内服役部件和参考部件的性能状态相似性, 预测服役部件的RUL; 基于RUL预测结果, 以装备部件维修储备总费用最低为目标, 以资源利用率为约束, 建立经济性储备策略决策模型; 采用差分进化算法对模型寻优求解, 得到最优装备部件储备策略。实例分析表明, 所提方法能够有效提升RUL预测的准确性和部件储备策略的科学性, 具备工程应用价值。     

基于迁移学习的贝叶斯网络参数学习方法

针对贝叶斯网络参数迁移过程中对源域及目标域限定条件较多等问题，在考虑源域-目标域多种信息形式的情况下，提出一种基于贝叶斯网络参数迁移学习的统一框架.该方法综合考虑了源域结构和数据量在迁移中的作用，在结构相似性的基础上，探讨了备选源域数据量对参数迁移的影响.在迁移过程中引入与目标域数据相关的平衡系数.通过平衡系数将目标域数据与迁移过程联系起来，实现平衡系数的自动调节.Asia网络验证了本文方法的准确性.