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。     

基于空间三维物体重构的光场显示技术综述

目前的三维显示技术,如视差屏障显示、柱镜光栅显示、多投影显示、扫描立体显示,通过运用双目视差、视觉暂留效应使人眼获得三维图像。这些显示技术将物体显示在二维平面上,并不是在空间中重构出三维物体,丢失了深度信息,易引起聚焦辐辏调节冲突。体三维显示和全息显示可以在空间中重构出三维物体,但所需处理的数据量巨大,目前在计算速度、传输速率等方面都有技术限制。基于空间三维物体重构的光场显示技术利用光场在空间中重构出三维物体,主要包括层叠光场显示、快门光场显示、集成成像光场显示和矢量光场显示。该文分析了各种光场显示技术的原理和特点,认为矢量光场显示技术具有广阔的发展前景。     

分布式多Agent局部控制下形成的宏观自组织

集中式协作过滤算法中 ,服务器的负荷过大且成为瓶颈环节 ,该文研究了分布式算法。Agent只有局部视角 ,算法以有限朋友列表和信任度为基础。文中将信任度的控制规则分为比例、积分、微分规则。通过仿真实验研究了比例、积分规则对系统全局性能的影响。实验结果表明 ,各个Agent通过自适应学习 ,逐渐与自己的朋友形成了恰当的信任联系 ,该连接强度反映了合作的密切程度。同时 ,所有这些连接强度构成的加权连接图 ,反映了多 Agent的宏观聚类效果和自组织现象     

光纤同轴电缆混合网络的光节点监控系统

光纤同轴电缆混合HFC(hybridfiberandcoaxial)网络是目前国际上广泛采用的有线电视传输方式。为实现HFC网络核心单元——光节点工作状态的远程自动监控,提出了HFC网络光节点监控系统的硬件组成,分析了该系统的数据速率、调制方式、带宽选取、数据结构以及通信协议。上述原理成功地应用于深圳有线电视网络的光节点监控系统的软件界面和功能模块。同时提出了一种防止安装箱非法开启的解决方法。所提出的原理和方法对于HFC网络光节点监控系统的开发具有指导作用。     

基于柱镜光栅的超多视点大幅面立体画设计

光栅立体画广泛应用于户外大型广告、巨幅海报及舞台背景墙。针对目前光栅立体画视点数少、立体感弱、视点串扰等问题,提出了基于柱镜光栅的超多视点大幅面立体画设计方法。根据人眼的视觉原理和柱镜的光传输特性,推导了柱镜厚度、曲率半径、光栅节距等参数的计算公式。设计了满足观看距离6m、观看区域3m、视点数59个的柱镜光栅。利用光学设计软件LightTools模拟了该系统的视点分布,视点宽度为50mm,小于正常成年人眼瞳距。设计了圆弧形柱镜光栅减小视点串扰,视点串扰值为11.7%～15.8%。对模拟结果进行了实验验证,结果表明所设计的超多视点大幅面立体画满足自由立体观看的要求。     

网络信息过滤中的固定文章集表达方法

为解决在信息过滤（ｉｎｆｏｒｍ ａｔｉｏｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）中表达用户的信息需求困难的问题，提出了一种新方法——固定文章集法（ｆｉｘｅｄ ｄｏｃｕｍ ｅｎｔｓｅｔ， Ｆ Ｄ Ｓ）。在这种方法中，用户可以通过评价一些专门选择的文章来表达自己的信息需求。这避免了用户选择关键词的困难，扩大了用户信息需求表达的空间，同时可以应用于处理多语种信息过滤和社会化过滤问题。选择固定文章集使用选择文章基因法（ｓｅｌｅｃｔｄｏｃｕｍ ｅｎｔ＇ｓｇｅｎｅ， Ｓ Ｄ Ｇ），实验证明， Ｓ Ｄ Ｇ 的性能较其它方法有明显优势     

分布式网络信息查询系统

介绍了“中国公众多媒体业务网”的分布式网络导航系统的设计方案。整个系统由多个相互独立又相互配合的子信息查询系统组成。方案采用分布式的结构 ,具有速度快、网络带宽利用合理、安全性高等优势。提出了数据库小型化、本地化等设计原则。介绍了整体结构和具体模块设计。在此方案中 ,利用用户反馈成功地解决了判断用户对信息的满意程度、选择搜索引擎、更新数据库等关键问题。依赖用户的反馈调整系统运行参数的做法将提高系统的服务质量     

基于显性用户特征的数字电视节目推荐系统

为了解决数字电视系统节目“信息过载”问题。阐述了解决该问题的数字电视节目推荐系统的背景、概念、结构和原理,提出了基于商用播出数字电视平台和显性用户特征的数字电视节目推荐系统中节目特征、用户特征的设计思路,提出了一种修正的基于显性用户特征的推荐算法,设计的数字电视节目推荐系统目前已进入实际运行测试阶段。测试结果表明:该文提出的设计方法与推荐机制产生的推荐结果能够符合用户的收视特性,达到75%以上的正确率。     

交互支持向量机学习算法及其应用

交互支持向量机学习算法能解决一些监督学习问题中学习样本较少的问题,它以支持向量机（ Ｓ Ｖ Ｍ ）方法为基础,将设计分类器变成一个交互的过程,即： 根据对已知样本进行的 Ｓ Ｖ Ｍ 分类器设计,主动采样选择“有用”的新样本,并进行下一步 Ｓ Ｖ Ｍ 分类器的设计。与普通 Ｓ Ｖ Ｍ 法相比,该方法所需的样本量大大降低,而且可能达到更好的推广能力。文本信息过滤问题的实例说明了该算法的有效性。     

Open Bookmark——基于Agent的信息过滤系统

为解决搜索引擎等传统网络信息服务系统的不足 ,提出了一个基于 Agent的信息过滤系统—— OpenBookm ark,它提供了一个开放性的信息组织环境。 OpenBookm ark使用向量空间法和社会过滤两种信息过滤方式帮助用户获取有用信息。向量空间法采用关键词向量描述用户的信息需求 ,通过计算信息之间的相似度 ,从信息数据库中提取符合用户兴趣的信息推荐给用户 ,并根据用户的反馈信息调整关键词向量。系统采用信息 Agent获取用户的信息需求 ,以实现个性化的主动信息服务 ,Agent之间采用 Agent通信语言进行信息协作 ,实现社会过滤。在开放式信息服务系统中使用信息过滤的方法 ,可以帮助用户有效地获取信息。