基于差分算子的和声搜索算法求解非线性l1模极小化问题

针对一类目标函数非光滑的l1模极小化问题,提出了一种改进的和声搜索算法.结合差分进化算法的变异策略,用差分向量算子取代和声搜索算法的音调微调.实验结果表明,改进后的和声搜索算法能够获得原问题的全体解.     

基于OAI-PMH的服务提供者的设计与实现

设计和实现一个基于OAI-PMH的服务提供者.讨论目前数字图书馆中异构数据的检索现状,分析OAI-PMH协议及其互操作框架,基于OAI-PMH协议设计服务提供者系统框架,并提出了OAI-PMH互操作框架中数据快速更新的推/拉模型.完成服务提供者框架中批量获取数据提供者基地址、元数据收获、统一检索3个主要模块的设计与实现.该系统实现了分布异构数据的获取和在此基础上的集中式元数据统一检索,支持数字图书馆中分布式信息资源的可互操作和对用户的透明性,作为数字图书馆中统一检索的一种实现方式.     

基于相似性理论的弹药相似性分析

在介绍相似理论的相关问题的基础上,着重介绍了权重值的计算方法,进而给出了系统相似度的概念和公式。并举实例说明了利用相似理论计算弹药相似度精确值的可能性及在具体计算过程中需要考虑的一些问题。     

了解百度利用百度

在目前的互联网搜索服务行业中,百度是一个处于领先地位的中文搜索引擎。详细介绍了百度的检索技巧和百度的特色产品服务。     

基于空间模糊化表示的图形相似性测度

根据人的视觉感知的模糊性,提出了一种新的图形相似性测度的计算方法。首先将图形在空间上进行模糊化处理,将一个确定的图形模糊化为二维平面上的一个模糊子集,将两个图形间的相似性测度问题转化为图形元素在图形模糊集中的隶属度问题,从而可以定量地表示相似性的程度。最后给出了用模糊相似性测度实现图像检索的例子。实验表明,该测度算法的结果和人的主观感受是基本一致的。     

基于动态时间弯曲的区间值时间序列匹配算法

结合vague集的优点,将区间值的思想应用于时间序列研究,定义了基于区间值的时间序列.同时,在综合分析了不同的vague值(区间值)的相似度量的缺点后,提出了一种新的基于vague值的相似度量,并结合动态时间弯曲的思想,给出了一个基于动态时间弯曲的区间值时间序列的相似性匹配算法.     

几种现代优化算法的比较研究

现代优化算法主要包括遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法。这些算法主要是解决优化问题中的难解问题。由于这些算法在求解时不依赖于梯度信息 ,因而特别适用于传统方法解决不了的大规模复杂问题。介绍了3种算法的基本思想 ,阐述了它们的特点并进行了比较 ,提出了今后研究的方向     

用于文本分类的快速KNN算法

KNN(k Nearest Neighbor)算法是一种简单、有效、非参数的文本分类方法.传统的KNN方法有着样本相似度计算量大的明显缺陷,使其在具有大量高维样本的文本分类中缺乏实用性.提出了一种快速查找精确的k个最近邻的TKNN(Tree-k-Nearest-Neighbor)算法,该算法建立一棵用于查找的树,加速k个最近邻的查找.首先以整个样本集合中心为基准,按照距离中心的距离将所有样本进行排序,并等分L组,作为根结点的孩子,每个孩子以同样方式处理,直到每组样本数量在[k,2k]间为止.根据这棵树查找k个最近邻,减小了查找范围,极大地降低了相似度计算量.     

基于划分的模式匹配改进算法

为提高基于划分窗口的字符串匹配算法(SKIP和KMPSKIP算法)的性能,结合QS算法的优点,通过提前预览下一窗口最后一个字符的移动信息跳过尽可能多的字符进行下一轮匹配,减少了匹配次数,提高了匹配效率.理论分析及实验结果均表明,改进算法在平均时间复杂度方面优于原始算法,在模式较短的情况下,ISKIP算法的平均运行时间仅为BMH算法的65%~85%.     

动态Web页的JSP技术分析

通过对JSP（Java Server Page)原理的分析,用比较的手法描述了ASP（Active Server Page)技术和JSP在Session及Application管理、SSI和数据库的接口等方面的异同。