档案管理中半结构化数据智能检索研究

档案数据形式多样、数据量巨大,特别是半结构化数据结构复杂,给档案管理工作造成巨大困难.针对这种情况提出了一种基于本体的智能档案信息检索系统.该系统的处理过程分为两个部分:第一部分是半结构化数据的处理,采用特征数据提取的方法对半结构化数据进行特征提取,进而重组成为结构化数据;第二部分是智能检索的实现,利用基于本体的逻辑推理实现语义层次的智能检索.实验结果表明,该智能检索系统较基于关键字的传统检索在查全率和查准率上都有了较大提高.     

基于内容图像检索的关键技术研究

基于文本的图像检索技术 20世纪70年代末期,基于文本的图像检索技术（text-based image retrieval）是将图像作为数据库中存储的一个对象,用关键字或自由文本对其进行描述。查询操作是基于该图像的文本描述进行精确匹配或概率匹配,有些系统的检索模型还有词典支持。另外,图像数据模型、多维索引、查询评价等技术都在这样一个框架下发展起来。然而,完全基于文本的图像检索技术存在着严重的问题。     

面向用户的本体爬虫研究与设计

针对传统搜索引擎不能满足用户个性化、专业化需求的缺点,提出了一种面向用户和领域本体的搜索策略,设计了一个面向用户的本体爬虫系统.该系统采用改进的获取领域相关信息的检索策略来获取信息,并且在爬虫内部设计了用户定义的优先队列.实验证明,该系统提高了页面查询的精确率和召回率.     

基于VB的中国主要阔叶材信息化研究

采用Access数据管理和Visual Basic开发技术,对中国主要阁叶材的树种名称、主要产地、用途、构造与识别、物理性质、加工性质、木材宏观微观图像等多方面数据进行了信息整理和程序设计,实现了中国主要阔叶材按木材名称、木材特征和木材用途等多方向、多关键字的计算机查询检索.     

基于本体的连衣裙款式检索研究

服装款式丰富多样,服装属性语义复杂。针对关键词难以表述消费者检索需求的问题,文章以款式复杂的连衣裙为例,提出了一种基于本体的连衣裙款式知识库构建方法,对其他类别服装语义检索具有普遍适用指导意义。通过汇总和归纳连衣裙款式概念及其关系,利用Protégé工具,建立款式关键词的关联性,构建连衣裙款式本体模型。并结合本体语义扩展方法,提出了基于语义信息的连衣裙款式检索模型,实现基于语义的连衣裙款式智能搜索,提高款式检索的查全率和查准率。     

基于本体的纺织服装主题搜索引擎系统研究

主题搜索引擎就是针对某一特定领域的搜索引擎,能够取得比百度等通用搜索引擎更准确更专业的搜索效果,是当前搜索研究的热点。文章构建较完整纺织服装领域本体,进行该领域的语义相似度定义和语义推理研究。结合领域本体从主题爬虫、网页语义分类、查询结果排序、排序及关键词扩展查询方面设计算法,构建了一个纺织服装领域的搜索引擎原型系统,实验效果较好,为主题搜索引擎研究提供帮助。     

基于迁移学习的小样本织物图像自动分类与检索系统

针对织物图像在电子商务、库存管理等领域的应用存在分类繁琐、检索精度不高等问题，提出了一种基于迁移学习的小样本织物图像自动分类与检索系统。首先，设计并改进了基于迁移学习的深度学习模型，对其进行微调；然后基于小样本织物图像集训练，生成新的分类模型，实现织物图像自动分类；最后，去除新模型中的分类层，提取数据集所有织物图像的图像特征，存储到Milvus向量数据库中，输入待检索织物图像，选择相似度计算方法，实现织物图像top k检索。实验结果表明：预训练模型经重新设计及训练后，织物图像识别精度可达99.5%,top 5检索的平均精度均值为0.992,平均查准率为99.65%,平均检索时间0.165 3 s。通过系统的实施，可为小样本织物图像分类与检索领域现存问题提供可行的解决方案。     

网络一家人

“j?。“》’#, 《’ky加靠●k爹啦一d蔓7随着网上信息的爆炸式增长和内容形式花样的不断翻新,能够在浩如烟海的互联网信息中快速、准确地找到用户所需的信息已经成为网络用户们最关心的问题。 搜索引擎提供丰富有效的目录指南服务和全文检索服务..各有丰富的数据库资源和内容详尽的各个专业数据库。I.分类目录查询: 搜索引擎的分类目录是按照用户的查找习惯进行归类的.每个大类下面又有多层的子类。用户可以根据想要信息的大致范围选择合适的类别进行查找。2.相关检索词:进入“关键词搜索"页面输入关键字,并点击“搜索",或敲回车键结果页…     

利用相关反馈技术和形状特征的服装图像检索算法

基于内容的图像检索在服装电子商务中是受关注的研究热点。形状特征是服装图像的最重要的视觉特征之一,但基于形状特征的图像检索一直是图像处理领域多年的难题。为了提高准确性,提出一种利用通用Fourier描述子与改进的相关反馈技术来提高服装图像检索精度的算法。通用Fourier描述子在所有形式的Fourier描述子中性能突出,同时根据样本的概率分布改进了查询向量优化算法中的权值计算方式,使相关尺度更加合理。实验结果表明所提出的算法相较于传统算法的优势。     

基于多标记有向树模型的XML文档片段相似度量方法研究

结构化查询系统和XML数据信息的融合提升了信息检索服务的有效性,改变了传统信息查询工作的低准确性、高误差局面。本文提出了一种基于多标记有向树模型的XML文档片段相似度量方法,深入了解了多标记有向树模型内容,对相似度方法中的计算节点相似度、XML匹配算法、边优化方法进行了设计,帮助用户在输入关键字后迅速搜索出高相似度的信息结果,通过实验结果表明,该方法查准率和查全率极高,实现了对信息检索技术的新提升。