SADIQ数据库的检索应用研究——玻璃/搪瓷釉料组分的绝对新颖性检索

根据SADIQ数据库针对玻璃/搪瓷釉料组分数值范围检索的特点,提出了新的针对数值范围[a;b]检索的"绝对新颖性"检索式。采用图解和集合方式对检索式进行了理论分析,结合两个具体案例进行了实际检索。理论和实际检索均证明,"绝对新颖性"检索式不同于SADIQ数据库提供的常规检索式,采用"绝对新颖性"检索式检索能够大大降低文献浏览量,评价专利申请新颖性和/或创造性的X类文献的命中率高,有效提升了文献检索的查准率,使其成为在SADIQ数据库中检索玻璃/搪瓷釉料组分含量范围的新途径。     

基于内容的图象检索

研究了基于内容图象检索的描述范围、检索方式和方法,最后提出了目前基于内容的图象检索所存在的一些问题。     

基于检索实例的Scirus检索性能的研究

科学搜索引擎Scirus是一种针对科学的、专业领域信息的搜索引擎。介绍了Scirus的学科范围、信息来源,利用检索实例阐述了Scirus的检索方法、检索结果、结果输出等。     

天气图相似检索研究

天气图中含有丰富的气象信息，这些信息的载体具有图形和数值两种不同的表现形式．针对图形类信息，构建一种特征向量，该向量突出图形特征，利于相似测度，适合于展开基于内容的检索．以此为基础，将天气图的相似检索分为基于各气象要素的检索和相似综合评判两个阶段，能够满足预报业务的不同需求．另外知识库的使用使检索系统具有较小的冗余和较强的柔性．     

CBR系统中案例检索优化方案的设计

案例检索是基于案例推理系统的关键环节,检索方法的优劣直接影响案例检索的效率和案例匹配的准确度.针对传统案例检索方法中存在的不足,提出了一种基于二次检索策略和改进的欧式距离算法的案例检索优化方案,并通过算例证明了该方案的有效性.研究成果有助于提高案例检索的效率和质量,同时具有较好的分辨率.该方案尤其适用于数值型案例的检索.     

基于内容的彩色细胞图像检索

提出了一种结合颜色、纹理和形状特征的细胞病理图像检索方法．首先,运用K-均值聚类方法提取出细胞核,并且采用多域值分割算法去除细胞图像中的背景区域．提取的特征包括颜色、纹理和形状等,这些特征能很好地表征单核细胞的主要特性．由于提取的特征数值范围以及物理意义不尽相同,对特征进行了归一化处理．最后提出了相关的反馈系统．该系统可以自动地调整不同特征的权值,提高了图像检索的准确率．运用该方法进行细胞图像的检索更符合人的视觉感觉要求,比仅仅提取一个特征的方法更加准确．     

基于区位码和距离的Chord网络高维数据范围检索

结构化对等网络对数据的范围检索等相似查询缺乏有效的支持.由于利用iDistance索引进行范围查询时会引入很多"误中点",提出了一种利用区位码和距离来建立高维数据索引的方法.该方法首先利用Code-Distance技术来建立高维数据的一维索引,并采用位置保持哈希函数给予每个索引值一个唯一标识,该标识将被保存在Chord...     

读秀知识库检索示例及其功能特色——高校图书馆电子资源优化配置检索案例分析

结合检索示例,介绍了读秀在不同检索范围、不同检索途径下的不同检索结果,并从读秀的资源优势、检索平台、检索结果、原文获取方式等方面概括了读秀知识库的功能特色.     

交通事故案例检索优化方法

为提高交通事故条件下实时决策管理的准确性,提出交通事故案例检索优化方法.基于交通事故案例数值型和枚举型数据构成特征,采用信息熵方法评价数据离散程度,客观确定交通事故案例属性权重,在数据归类化处理的基础上,应用二阶聚类算法建立案例检索库,开发交通事故案例检索系统并进行案例检索试验,从案例最高相似度及案例集匹配度两方面评价案例检索精度,验证了该案例检索优化方法的有效性.     

基于内容的多媒体检索技术

在对海量的多媒体数据进行检索时,传统的基于数值/字符的信息检索技术并不能满足要求.因此,基于内容的多媒体检索技术的研究应运而生,其检索的依据主要是多媒体的特征向量值,因此多媒体信息特别是图像的特征向量的组织直接影响到数据检索的效率.对基于内容的多媒体检索技术进行了研究,同时借鉴基于关键字的检索技术,引进了二叉排序树来组织图像的特征向量,利用二叉排序树算法进行特征向量值的检索,提高了图像检索的效率.     

汤森路透Aureka的智能检索分析

从Aureka的数据范围、Aureka的检索平台、Proprietary Fields专有字段检索、法律状态检索、同族专利检索、Aureka的文本聚类分析、访问Aureka的安全性等7个方面论述了汤森路透Aureka在线知识产权管理和分析平台。     

数据仓库的检索和存储优化策略

本文针对数据仓库的检索和存储优化展开讨论,提出了一种能够有效提高OLAP(联机分析处理)的策略.文中将数据量大的表进行拆分重组,将其中的各个索引建立为独立的索引表.这样,原来的一个大表就分割成由几个索引表和剩余信息组成的表的集合.这些索引表反映了大表不同维的信息,可以单独使用.当根据索引检索时不用扫描表中的所有信息,而只需扫描索引表即能找到.利用索引表进行检索有效的减少了检索范围,从而提高了检索效率.将该方法应用于实际系统中,取得了显著效果,具有很强的实际意义.     

基于组合特征检索策略的图像检索技术研究

图像检索是信息挖掘领域的重要方法,针对单一特征图像检索方法鲁棒性不足的问题,文章提出了一种基于组合特征检索策略的图像检索方法。首先,求取空间颜色直方图特征、局部二值阵列特征、基于轮廓的Hu矩特征,分别作为颜色特征、纹理特征、形状特征的表达;再对3种特征分别配置相应的权重,进而形成组合检索特征。实验结果表明,基于组合特征检索策略的图像检索方法明显提高了检索性能,并且具备较好的灵活性。     

基于共生矩阵的自适应图像检索

介绍一种可在ＰＣ机上实现的快速静态图像编码及检索技术．图像内容用它的四个纹理特征值来综合标定．这些数值来源于图像的灰度共生矩阵．依靠一套自适应算法可对不同环境摄入的图像进行检索．文章还讨论了图像检索中的一些问题以及解决的方法．     

关键词检索方法在科技查新中的应用研究

主要论述了运用关键词检索在检索结果不理想的情况下,可考虑调整检索范围,对关键词进行适当的扩展.若检索结果还不满意,可采用分类号—关键词组合进行检索,以弥补使用关键词检索的不足,并对检索策略进行优化,从而提高文献的查全率和查准率.     

概率XML关键字检索排序算法

探讨了针对概率XML文档集中与内容相关的关键字检索结果的排序问题,针对概率XML文档的特征提出了一种新的排序模式.与仅取决于检索结果概率的检索排序算法不同,本文提出的排序算法充分考虑了节点对文档的区分程度、节点描述文档的程度,以及XML文档本身的结构特性,设计了满足以上特征的检索结果排序模型,并针对排序模型提出了新的倒排索引结构.新的排序算法可以快速完成关键字检索,并将最相关的信息提供给用户.模拟数据集实验验证了该方法的有效性.     

检索主题难易度评价

TREC2004 Robust任务有一项新要求,就是要把检索主题按照从易到难的顺序排列.针对新的要求,提出了基于单词歧义性大小的检索主题难易度模型.根据WordNet和它附带的Brown语料库构造了单词义项分布词典,再把检索主题中的单词按歧义性大小分为7类,通过计算平均单词容易度来度量检索主题的难度.实验结果表明,该模型有一定的预测能力.最后用此模型预测了TREC2004 Robust任务的250个检索主题的难易度.     

基于Ontology的语义检索研究

针对传统的基于关键字检索系统存在的不足,以本体为依据,提出了一种新的智能检索模型。叙述了本体相关理论,分析了本体在语义检索中的应用,设计出一个基于语义检索的结构框架,指出了该智能检索中存在的问题。     

网络搜索引擎原理及检索技巧

本文论述搜索引擎的工作原理,指出现今网络搜索引擎的弊端,并针对这些缺陷,提出一些可以提高检索效率的检索技巧。     

基于概念匹配的语义检索模型研究

传统的搜索技术,主要集中在关键字匹配方面,基本上没有涉及到语义层次,其查全率和查准率上都无法满足用户的需求;对于当前利用本体推理而实现语义检索的模型,对本体的完整性要求过高,检索范围也局限在某一特定领域;结合本体的知识,利用本体中概念之间关系,提出了一种基于概念匹配的语义检索模型,它减少了对本体完整性的过高要求和对本体的过分依赖,并在一定程度上实现了对用户查询的语义理解和概念区分,扩大了检索领域范围,提高了检索性能。