一种面向检索的构件描述方法

基于构件的软件工程可以提高软件的质量、降低软件开发和维护的成本,构件的描述是构件检索和复用的基础,提出了一种面向检索的构件描述方法,包括接口描述、语义描述、属性描述和附带档四个部分,用于在构件库中对构件进行描述,并作为构件检索的依据,能够简化构件的语法检索,提高检索的速度和查全率;显式的描述构件、各接口元素的语义及其之间的关系。     

一种基于自学习的动态语义网络的图像检索方法

基于关键字和基于内容的图像检索是图像检索系统中的两种重要方法.而当今,图像检索系统重点强调在图像检索过程中,高层语义与低层视觉特征的结合.最近,一些研究者在检索周期中采用用户互交,使用上述方法和半自动图像检索的结合,取得了一些成果,但没有自学习的动态语义功能,检索效率不高.论文给出的方法是基于一个分层的语义网络,在图像检索领域能够响应不能的需求,并且根据用户的反馈,执行一个新的动态学习检索过程,可以明显的提高图像检索效率.     

一种最佳二叉排序树的动态检索算法

给出一种最佳二叉排序树的动态检索算法,其性能优于二叉排序和平衡二叉树,克服了用折半检索方法构造最佳二叉排序树的缺点,且不会因插入结点而发生蜕变,影响检索的性能。     

一种基于权重的动态分簇算法

基于分簇算法,提出了一种基于权重的动态分簇算法(WDCA).该算法综合考虑了节点与其邻居节点的相对速度,节点到其邻居节点的平均距离,节点的能量以及节点的邻居数等因素来选择簇头;同时取消了一般加权分簇算法中簇成员到簇头只有一跳的限制,而是根据簇内成员数动态调整.模拟结果表明,与经典的加权分簇算法(WCA)相比,该算法的簇头稳定性、网络的负载均衡都有很大提高.     

一种基于语义特征的快速人脸检索方法

运用数字图像处理技术、人脸模式识别技术与传统的数据库检索技术,融合基于文本的图像检索和基于内容的图像检索两者技术优势为一体,避开了在图像之间进行的繁琐匹配处理过程;以200人为待测样本进行检索实验,正确检索出来的为155人,完全匹配的为125人,系统的识别率为75.55％,平均检索时间小于0.1 s;实验证明,这种方法具有很强的鲁棒性,使用此方法所建立的语义人脸图像检索系统,具有快速、高效、实用的特点.     

对等网络中一种新的非集中式查找算法

提出了一种适用于对等网络环境的非集中式查找算法，它具有可扩展、自组织、高容错等特性，能够自动适应网络中节点的加入、退出和失效．该算法的时间复杂度和空间复杂度均为O(log N)．算法的基本思想是：将有限大小的线性空间平均划分为M等份，对每等份的子空间递归划分为M等份，直到每个子空间对应一个点；采用Hash算法将网络中的数据或节点映射为线性空间中的一点，每个节点本地存储一个路由表，其内容为其各个划分层次中的对应点所在位置信息；这样，一个节点可以在不超过O(log N)次转跳的情况下找到目的节点．仿真实验结果表明：当M增大时，算法的查找性能也会提高；当M=16，网络规模为10^4个节点时，算法的平均查找长度仅是Pastry、Tapestry算法的70％左右．     

一种基于多分类语义分析和个性化的语义检索方法

为了进一步提升语义检索的精度和改善用户体验,提出了一种基于多分类语义分析和个性化的语义检索方法.首先,利用改进的多分类语义分析方法实现目标文档的向量化,并建立词向量库;然后,利用支持向量机对文档进行分类,并结合文档类别生成标签索引.在检索时,根据词向量库的引导,使用用户历史检索记录和个人信息优化检索结果.实验结果显示,基于该方法的系统的检索精度、平均DCG和nDCG指标值分别达到0.7,7.267和0.890,较基于Lucene方法和Yahoo Directory方法所得结果的均值分别高出31%,36%和19%.在时间复杂度上,每次检索的平均耗时为0.669 s,较Lucene方法仅增加了0.326 s.由此可见,该方法提高了检索的精度和综合相关度,且额外的时间消耗较少.     

P2P网络中基于语义的资源检索方案的实现

将P2P技术和语义W eb技术相结合,设计了基于语义的P2P网络资源检索系统,系统分为本体推理服务器端和Peer端两大部分,在P2P网络下,依靠所设计的领域本体,能实现对计算机学科学习资源的共享和语义检索功能.通过与传统的检索方案比较,证明该方案可行有效.     

基于内容图像检索中的"语义鸿沟"问题

目的探讨目前CBIR系统中广泛存在的“语义鸿沟”问题。方法阐述了该问题的表现及产生的实质;从获取图像语义的角度出发,研究和分析了当前针对这一问题的一些处理方法以及存在的问题,并提出了初步的解决思路。结果现阶段在CBIR中应用多层次的相关反馈方法,能够较好地建立和修正图像低层特征与高层语义间的联系,有助于缩小图像检索过程中的“语义鸿沟”,并达到了一定程度语义检索的目的。结论实现真正意义上的基于语义的图像检索,将是解决“语义鸿沟”问题的最有效途径。     

基于语义检索树的服务动态组合算法

在动态执行环境下自动、高效的选择各类异构的万维网服务并进行有效的组合是语义万维网服务研究的一大热点.本文提出了语义检索树的概念以及构造方法.通过构造语义检索树,对所有注册服务的信息进行有效地组织并支持服务快速语义检索,然后采用归约思想来简化组合流程自动生成.与现有算法相比,本文提出的方法不仅能有效降低服务检索空间,而且在某个原子服务失效时能快速选择替代服务.场景案例及实验结果进一步证明了该方法优于其它同类算法.     

一种无结构 P2P 系统中基于层次兴趣树的语义检索机制

提出了一种无结构P2P系统中有效的语义检索方法: 基于层次兴趣树(HIT) 的语义检索。每个节点中所有的文档根据分类 目录被分类成层次兴趣树, 并发送至该节点所属的超级节点。同时, 每个类中前 n个关键词的倒排文档索引, 也会依据它们的χ²统计值被发送至超级节点。当节点发送一个查询并给出类别语义相似性阈值Simth时, 查询消息通过一个有效的查询路由算法被转发, 结果则通过搜索HIT返回。不同的节点可以给出各自不同的Si mth, 其灵活性可以为每个节点提供更好的个性化服务。实验表 明在无结构的P2P系统中, 基于HIT的语义检索方法比以前的方法具有更好的准确性和有效性。     

专业搜索引擎数据更新的算法P2FC

网页更新策略的好坏直接影响到专业搜索引擎的整体性能。在分析了专业搜索引擎中网页更新模块结构和它所采用的监控技术的基础上,考虑了重要性、时新性、估计频率、点击率等综合因素,提出了一种新的增量式更新算法P2FC。实验证明,该算法在保证时新性和提高更新效率上都取得了很好的效果。     

人工神经网络与动态搜索的机组组合算法

为了使机组达到最优组合,减少运行成本,研究了基于修正BP人工神经网络与动态搜索的快速算法在机组组合中的运用．采用修正Levenberg-Marquardt算法训练BP神经网络,并针对该算法占用内存大的缺点,提出了减少内存占用量的修正．由此,根据负荷预测曲线,应用修正BP人工神经网络产生机组的预开停计划,在此基础之上,针对预计划中某些机组状态不确定的阶段,应用动态规划法进行全局调整以确定机组的状态组合．实验数据表明,所提出的算法与传统的动态规划算法相比,可以在有效地减少时间与内存的占用量的前提下,有效地避免动态规划法中的维数灾的问题．     

基于动态区域搜索框及K_Means聚类的三车道检测算法

为解决现有车道线检测方法在弯曲道路上识别准确率较差及Hough检测方法耗时较长的问题,提出一种基于动态搜索框及K-means聚类的三车道检测算法。首先,根据逆透视变换(IPM)将感兴趣区域内部转化成鸟瞰图的形式,利用大津法(OTSU)将单帧图像分成前景和背景两部分区域,然后,在图像底部规定区域内进行直方图分析,得到车道线基准点建立初始搜索框,并在其内部使用K-means算法聚类得到车道线候选点,根据建立的车道线直线模型迭代生成搜索框;最后,将得到的车道线候选点根据贝塞尔曲线对其进行拟合得到检测车道线。实验结果表明算法可以很好地检测车道线弯曲部分,算法单帧处理时间达到30 ms,在包含障碍干扰的路况下识别准确率为90. 1%。     

基于主题划分的有组织P2P搜索算法

提出一种基于主题划分的P2P搜索算法———主题覆盖网络搜索算法(TONS).TONS在有组织P2P网络基础上,将结点按主题组织成覆盖网络,使含有相似主题的结点链接在一起,因此可以根据内容将查询限定在P2P网络的局部范围内.通过在覆盖网络中随机添加一些长距离链接,使覆盖网络具有Small-World特性.TONS为有组织的P2P系统提供了一种能依据部分匹配、多关键词等复杂条件搜索结点数据对象的有效方法,与现有的有组织P2P系统相比,它可以将搜索的查全率提高74.7%,并减少P2P网络信息搜索的平均路径距离和平均消息数目.     

P2P文件搜索系统中基于标签的文件搜索方法

针对点对点(P2P)文件搜索技术存在网络带宽消耗大和查询速度慢等问题, 为专用的P2P系统设计一种基于标签的文件搜索方案. 该方案给出了将系统底层每个节点所控制的相关文件上传到中间层子服务器, 及将顶层中央服务器接收到的文件查询转发到相关子服务器的方法, 并运用标签优先顺序技术实现了查询的快速转发.
性能评估结果表明, 基于标签的文件搜索方法在转发查询过程中, 必须检测的标签个数由一个很小的常数界定, 从而节省了系统的网络带宽, 提高了文件的搜索速度.     

基于节点兴趣的非结构化P2P自动搜索机制

研究了基于节点兴趣的非结构化P2P自动搜索的机制和算法。节点兴趣由节点所共享的文档的k-高频词向量描述。网络中的节点采用"拉"(pull)通信方式。节点不能把信息"推"(push)给其它节点,这样就保证了节点只会收到它想要的信息。系统中的节点根据用户提供的共享文档自动获知用户感兴趣的文档类型,并且自动和其它具有相似兴趣的节点组成一个覆盖网络。节点定期自动获取覆盖网络中其它节点共享的新文档信息,以方便用户查找和浏览新文档。并且通过仿真实验验证了系统具有可扩展性。     

基于文件分类的非结构化P2P网络搜索算法

为了解决现有的非结构化对等网络的搜索机制不灵活,效率低下的问题,提出了一种新算法.在该算法中,将网络结点按照拓扑分类,同时把要搜索的资源根据其流行程度和位置划分为不同类型,在搜索过程中对不同类型结点在查找不同类型文件时应用不同的搜索策略,提高了搜索效率.实验结果表明,该算法具有较高的灵活性和自治性,且比传统搜索算法有较...     

主要分布式搜索引擎技术的研究

讨论了当前搜索引擎的主要技术以及这些技术的原理。介绍了基于P2P的搜索技术,以及JAXT搜索框架的基本原理,重点给出了基于Map／Reduce技术分布式搜索引擎的实现。对今后搜索引擎的发展也作出了相应的探讨。