基于内容的图像查询系统模型设计与分析

本文提供了一种基于网络的小型图像查询系统。为了克服传统查询方法的一些局限性，该查询系统综合使用了基于文本的和基于内容的图像查询技术。当用户提交查询，系统运行检索程序。和查询图像相似的查询结果会通过网络浏览器提供给用户。实验显示，这样的系统具有简单，有效和易于扩充的优点。     

基于智能聚类的相关度内容检索方法

为了提高内容检索的相关度与检索效率,基于信息系统理论与自组织神经网络理论,提出基于智能聚类的相关度检索方法,并设计了检索算法.经过训练的自组织神经网络通过对查询需求进行聚类,使得内容的检索只在与查询需求同类的文本内容中进行,提高了检索效率,并通过在同一个向量空间对查询向量与文本内容的语义向量进行相似度衡量,为用户选择更相关的内容提供依据.设计开发了基于智能聚类的内容检索试验平台,验证了该方法的有效性.     

基于JSP的图像模糊查询研究

目前面对海量的图象进行查询的方法主要有两种,基于表示的查询和基于内容的查询,本文从工程应用的实际出发,提出了在JSP和SQLServer环境下对图象进行的多特征模糊查询的一种有效方法。     

基于内容查询的图象数据库系统

多媒体中最重要的是图象信息，在图象信息系统中往往要查询和处理一些复杂图象，用传统的基于图象标签的查询具有很大的局限性．因此，基于内容的图象信息查询检索技术的研究越来越受到关注，本就基于内容查询的图象数据库系统的发展及其相关技术作一些探讨。     

基于领域本体的Deep Web内容获取技术研究

为了用户方便快速地使用Deep Web中的信息,对在线数据库中的内容进行获取是一种行之有效的方法.本文设计了一种基于领域本体的Deep Web数据库内容获取技术,利用训练数据库训练构建领域本体,通过领域本体中的有效查询项获得查询关键字集,对数据库内容进行查询,最终获得Deep Web内容.通过实验证明,该方法能育效地获...     

对Web网页的查询及信息提取

比较Web查询与传统数据库查询的区别 ,提出一种对Web查询计算的新模型 ,基于这一模型 ,可针对网页结构和内容进行查询 ,再根据HTML的特点 ,从网页中提取数据库数据 .     

基于内容的图像检索技术

综述了CBIR的需要包括适应大量图像数据库的存储管理和查询应用;介绍了CBIR的系统结构．CBIR的关键技术是基于内容的图像数据库结构,象素域的图像查询检索和压缩域的图像查询检索;CBIR现有的系统有QBIC,Virage,VisualSEEK,PhotoBook和MARS．还对CBIR存在的问题和研究方向进行了分析．CBIR的主要研究方向为评价技术、基于语义内容的图像检索、数据模型、综合检索手段和多维索引技术。     

图像数据库中概念查询处理

论在分析基于内容检索的图像数据库系统中查询类型的基础上,为支持基于图像语义概念的查询,扩充了面向对象的SQL语言,以有效地表达查询中的概念,为进行查询变换,提出了概念层次模型以有效地表达概念在不同抽象层的不同表现形式,并利用项重写技术,将查询中涉及的概念项和语义空间关系转化为基本检索类型的组合。     

一个简单自然语言句法分析算法及实现

教学管理中对课表查询时，所用语句的句型较简单，提问的内容也很单一，对这样的问句可减弱语义分析以减小开销。基于这一思想，给出了一种句法剖析方法。     

基于聚类的移动查询技术研究

为使移动数据库的查询技术更接近于实际应用要求，有必要进一步提高移动数据库的查询性能。本文对传统的基于代理的移动数据库体系结构进行了研究，提出了一种改进的基于代理的三层移动查绚体系结构，并采用聚类技术缓解了蜂拥问题。通过实验表明聚类技术对节省查询时间是有效的。