Einstein算子上模糊检索模型研究

用模糊数学对情报检索进行了描述，在Ｅｉｎｓｔｅｉｎ算子上建立了新的模糊检索模型。该模型与Ｚｅｄｅｈ算子模型相比，能够更好地反映文献与查询的相关度，当μｇ（ｄ，ｔ）只取０和１时，检索结果与布尔检索相同。因此，Ｚａｄｅｈ算子模型只是本模型的特例，该模型的输出以λ值确定三级输出的模式。     

一种基于模糊量化直方图的图像检索方法

颜色直方图是一种重要的基于颜色特征的图像检索方法.本文在颜色量化中引入模糊集合理论以描述与人类视觉认知相关的模糊概念,提出了基于人的主观感知的模糊颜色量化方法,以及相对应的模糊匹配准则.归纳实验结果证明该方法可以减小量化误差和适应人的感知模糊性,该方法具有广泛的适应性和进一步提高检索精度的可能.     

模糊算法在HTML文档检索中的应用

实现了模糊算法并进行了检索实验,实验结果表明了模糊检索算法的合理性。将模糊技术应用到W eb数据检索中能得到比纯频率检索更好的性能,更能接近使用者的真实想法。     

一种改进的Lucene语义相似度检索算法

 Lucene的基础上,结合检索词项的语义信息,利用外部词典Wordnet分析检索词项与被检索文档中词项的语义相似度,在此基础上实现对文档语义信息的检索。通过分析现有的相似度量函数的核心特征,选择合适的语义相似度量方法,提出了一种新的词项语义相似度检索函数,该函数能够对检索文档按照语义相似度进行排序。实验结果表明,所提出的方法能够有效地提升文献检索的准确度。     

基于语义的模糊匹配探索与应用

提出了计算词与词之间的相似度，通过比较词语相似度来确定搜索到的信息是否属于某一类特定信息，从而实现基于语义的模糊匹配。实验结果表明，该方法较传统的精确匹配方法、模糊串匹配方法能更好地保存有用信息，提高了过滤结果的完整性和准确性。     

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％．     

一种基于帧-音符方式的哼唱检索算法

为了提高哼唱检索旋律匹配的速度和精度,提出了一种基于帧-音符方式的匹配算法。该算法针对旋律曲线的形状特点,采用基频序列表示哼唱片段,采用音符序列表示模板片段,根据累积权重估计基频跳变点位置,然后计算哼唱片段和模板片段之间的编辑距离。在MIREX08数据库上进行的实验结果表明:该算法检索时间为动态时间规整算法的0.013倍;与动态时间规整算法结果进行融合,最终平均排序倒数精度指标可以达到91.2%。     

一种基于主颜色表的图像检索算法

提出了一种基于示例图像的主颜色表的图像检索算法,该算法结合了颜色空间的量化、聚类、组合等思想,使系统获得了良好的检索效果。     

浅谈我国计算机检索的发展方向

介绍了计算机情报检索的方式，回顾了计算机情报检索的发展历程，分析了Internet技术的发展对计算机情报检索带来的冲击，指出基于互联网技术的计算机情报检索方式是未来情报检索技术的发展方向。     

基于信息粒化、语词计算模糊控制系统中的信息重组

在定义了粒元关系网络和矩阵的基础上,研究了基于信息粒化、语词计算模糊控制系统中的信息重组方法,并通过算例说明了此方法的有效性。     

基于词汇相关度模型的个性化信息检索算法

使用词汇之间的"相关度"来存储单个用户的个性化信息,提出了能够在用户进行检索的过程中利用用户偏好自动建立针对该用户的"词汇相关度网"的方法,以及3种不同的利用词汇相关度对底层搜索引擎所返回的结果进行重新评估并进行个性化排序的策略.在此基础上,提出了基于词汇相关度模型的个性化信息检索算法.设计了原型系统,对算法的相关性能进行了测试,结果显示,所提出的词汇相关度模型能正确存储和构造词汇之间的相关度,所提出的检索算法正确.     

一种基于马氏距离的半监督模糊聚类方法及其应用

定义了一种新的基于马氏距离的半监督模糊聚类算法,并推导出它的迭代公式.该算法能够提高聚类算法的运行效率.在人工数据集和真实数据集上的实验结果验证了这种方法的有效性.提取了黄瓜叶片7个色调特征,Fisher降维之后进行半监督聚类分析.对于已标识类别属性的叶片,聚类结果与已知属性的一致率达100％,而对于未标识数据,一致率也达到96％以上.     

基于逻辑相似性的运动检索算法

针对基于内容的人体运动检索问题,提出了一种基于逻辑相似性的运动数据检索方法。首先,针对特定人体运动序列数据,使用自组织网络映射算法对运动数据进行预处理,找出运动数据帧的最佳匹配单元。然后,应用数据编码规则对匹配单元进行量化及编码处理,获得基于符号化表示的运动描述符。基于符号化表示的描述符建立运动序列索引机制,应用多分辨率框架进行运动模式匹配。最后,按照模式匹配结果进行运动相似性排序,输出检索结果。在CMU运动数据库中的试验结果表明了算法有效性。     

基于蚁群聚类的信息检索系统研究

网络信息量的急剧增加,使得信息检索的速度急剧下降。本文利用蚂蚁堆形成原理,进行了聚类分析,提出了一种蚁堆聚类算法,并应用到Web信息检索系统中。实验结果表明：蚁堆聚类精度高、速度快,提高了信息检索速度和效率。     

基于集成产品信息模型的设计资源检索算法

为了提高设计资源的检索精度和效率,提出了一个基于集成产品信息模型的两阶段检索系统.该系统集非几何与几何信息于一体,将检索分为两阶段:基于非几何信息检索,快速定位检索范围;基于几何信息的检索,采用形状统计检索法,抽取零件的矩属性,计算矩的欧氏距离来评估产品之间的相似性.实例验证了该算法具有较好的检索精度.     

基于模糊关联的交互式Web信息检索技术

交互式Web信息检索技术可根据用户反馈信息,调整和修正查询表达式,自动实现查询重构。在此提出一种基于模糊关联的交互式Web信息检索方法,试验结果表明,使用该方法实现查询表达式的重构,可较大幅度地提高Web信息检索系统的查准率。     

基于模糊c-均值算法和遗传算法的新聚类方法

为了得到最佳聚类数和相应的每一类中的样本,文中首先介绍了一种新聚类方法,用该方法构造了一个既考虑类与类之间的分散程度、又考虑同一类紧凑程度的目标评价函数;再运用模糊c-均值算法(FCM)进行迭代,求得每一类的中心和隶属度值;然后运用遗传算法搜索全局极值点;最后运用该算法对我国全要素生产力进行了模糊分类．     

基于模糊信息增益的图像相关性度量

针对图像中所含有的统计概率不确定信息以及模糊不确定信息,提出了一种综合图像概率信息与模糊信息的新模糊信息增益度量方法来比较目标图像与参考图像之间的相关度,从而为图像相关匹配与检索提供强有力的依据.实验结果表明,该方法是有效的.