BTCS:基于二叉遍历的XML文档编码模式

XML文档数据的编码模式与索引技术决定了基于纯XML数据库的XML查询效率,在正则路径表达式实现方面有重要意义.基于树遍历的XML文档编码在更新与结构关系判断方面存在不足.为了解决此类问题,作者作了如下工作:(1)提出一种新的基于二叉树遍历的XML文档编码模式BTCS(Binary Traveling Coding Scheme);(2)实现了BTCS编码算法,支持XML文档更新,提高了编码更新效率;(3)在常数复杂度的时间内快速准确判断XML文档结构树中任意两个结点之间的父子以及祖孙关系,并能计算它们的辈数差(Distance of Genera-tions);(4)通过详细实验证明了BTCS编码模式的良好性能.     

基于小波变换和模糊聚类的自适应水印嵌入方法

利用人类视觉系统(HVS)的掩蔽效应和小波多分辨率分析的特点,作者提出了一种通过在图象的小波域的细节部分进行模糊聚类来寻找适合嵌入水印的位置,再用隶属度作为嵌 入强度来嵌入水印的新的数字水印嵌入算法.实验表明该方法能在保持图象质量的前提下提高水印的鲁棒性.     

基于随机森林的文本分类模型研究

随着WWW的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术.随机森林模型是决策树的集成，并且由一随机向量决定决策树的构造. 当森林中决策树的数目增大，随机森林的泛化误差将趋向一个上界.将随机森林模型应用于文本分类,在Reuter21578数据集上的实验表明，分类效果比较好，性能比较稳定，将其同C4.5, KNN, SM0, SVM 4种典型的文本分类器进行了比较，结果显示它的分类性能胜于C4.5，同KNN, SMO和SVM方法相当.     

基于互信息的粗糙集信息检索模型

在信息检索过程中，由于文档中存在大量的多义和近义现象，导致不确定性出现，这将影响检索的性能.为此采用基于互信息的粗糙集理论来处理这类不确定性问题.首先计算训练文档集中的词之间的互信息，对互信息做模糊聚类来构造词之间的等价关系，然后借助于该等价关系提出并实现了一个以粗糙集上下近似为基础的信息检索模型，通过实验的测试，该模型能够提高信息检索的效率.     

基于模糊划分的神经网络集成

基于模糊聚类思想,提出了一种神经网络集成方法.由训练数据的模糊聚类结果,把训练数据划分成相交子集,基于各子集生成集成的个体神经网络.由于各子集所包含的数据和数据的类别各不相同,因而个体神经网络性能和结构存在差异.子集个数确定集成中个体神经网络个数.另外,基于隶属度函数计算公式,提出了个体神经网络输出结论结合方法.理论分析和实验结果表明,此方法对模式分类能取得较好的效果.     

一种新的分类方法——属性均值聚类属性支持向量机(AMC-ASVM)

在属性均值聚类(AMC)与支持向量机(SVM)的基础上,提出了一个新的模式分类算法——基于(属性)聚类的属性支持向量机算法(AMC-ASVM)。主要思想是利用属性均值聚类网络得到的具有概率信息(权重)的样本,来训练属性支持向量机,从而得到分类器。这种方法结合了属性聚类的稳定性与属性支持向量机可以利用加权样本的优点,适合处理具有强噪声的数据。另外,该方法也可以看作是堆近邻分类法的自然推广。在实验部分,将其用于结肠癌基因表达数据的处理。实验结果显示了AMC-ASVM在一定程度上优于最近邻,Boosting,堆近邻,SVM等方法。     

国内三大全文电子期刊数据库的比较与分析

对目前国内三种常用的全文电子期刊数据库——《中国期刊网全文数据库》、《维普中文科技期刊数据库》和《万方数据库资源系统数字化期刊》的基本情况、检索策略、检索结果、检索平台四个方面进行了比较与分析，指出它们各自的特点、优势和不足．     

基于LSI和自组织神经网络的高效文本聚类方法

根据隐含语义索引(LSI)理论和动态自组织映射神经网络理论,提出了一种文本聚类的新方法.应用动态自组织映射神经网络来实现文本聚类,不必预先给定聚类个数,可以在任意合适的位置生成一个新的类,具有聚类灵活和精度高等特点,对于高维的文本特征向量来说,聚类速度很低;该方法应用LSI理论来建立文本集的向量空间模型,在词条的权重中引入了语义关系,消减了原词条矩阵中包含的"噪声"因素,从而更加突出了词和文本之间的语义关系.通过奇异值分解(SVD),有效地降低了向量空间的维数,克服了自组织神经网络的聚类缺陷,提高了文本聚类的精度和速度.     

基于VB环境的滚齿刀辅助设计系统

介绍了基于VB环境的滚齿刀CAD系统的构成与主要模块功能．该系统可对滚齿刀的齿形及结构参数进行设计计算，并将结果保存到数据库中进行管理，借助VB的强大功能和AutoCAD与高级语言的接口，可获AutoCAD的图形交换文件DXF，并自动生成滚齿刀的零件图纸等设计文件．     

基于部分匹配方式的可扩展P2P搜索算法

理想的P2P(Peer-to-Peer)搜索算法应该同时具有信息检索水平的查询质量和有效的搜索性能。然而,现有的搜索算法都不能同时较好地满足这两点。基于这两个目标,该文提出一种基于层次聚类的分布层层次聚类(DHC)搜索算法。该算法中首先利用向量空间模型将文件内容表示成向量的形式,然后经过层次聚类操作得到一棵关于全网所有文件向量的层次树,层次树信息分布式地存储于整个网络中,以层次树为路由线索,路由深度不会超过树的高度。初步仿真试验表明,该算法的查全率在80%以上,并具有对数量级的搜索与更新代价。