一种主动发现网络地理信息服务的主题爬虫

地理信息服务已成为分布式环境下获取地理数据的重要来源,从海量的网络资源中找到地理信息服务,是共享与互操作地理数据的基础。目前,地理信息服务主动搜索主要采用通用搜索引擎的接口或者通用爬虫的抓取方式,但这2种方式存在搜索效率低、搜索结果可用性差等不足。针对这一问题,本文设计了一种搜索地理信息服务的主题爬虫。该算法在最佳优先搜索的基础上进行了改进,综合考虑网页内容的主题相关度和链接文本的主题相关度确定链接优先级,优先爬取与地理信息服务相关的链接,并通过舍弃无关网页中的无关链接,减少无效爬取,进而提高搜索效率。此外,本文采用关键词匹配结合能力文档探测的方式识别地理信息服务,有效筛选出可用的地理信息服务,提高了服务搜索结果的可利用率。最后,本文以OGC WMS为实例,实现爬虫算法的原型系统并进行实验,实验证明该算法有效可行。     

基于自适应混合遗传算法的岩石类材料动态参数反演

将多元函数的下山单纯形法嵌入遗传算法，加强了算法的局部搜索能力，并且将交叉概率、变异概率以及局部搜索概率改进为随遗传个体的适应度值改变和进化代数的增加而调整的自适应型。在此基础上针对岩石类材料的特性，将数值计算值与冲击压缩实验结果之间的相对均方差作为适应度函数，编制了反演分析算法来确定岩石类材料考虑损伤的非线弹性动态本构模型的待定特征参数。结果表明：由动态本构方程得到的再生应力一应变曲线与实验曲线之间具有较好的一致性，从而验证了该反演分析方法是合理可行的以及动态本构模型对于岩石类材料的适用性。     

面向网页文本的地理要素变化检测

地理要素变化检测已成为国家地理信息"十二五"规划和全国地理国情普查的重要组成部分。网页文本中蕴含海量的地理要素信息,尤其是新闻、政府、社交平台等网站的网页文本更新频繁,可为地理要素变化检测提供现势性的数据源。本文针对网页文本中地理要素变化的语言描述特点,构建了表达地理要素变化的语义知识库,设计了搜索引擎和通用主题相结合的网页爬虫,实现了相关网页文本的高效获取;采用规则模型和条件随机场模型,分别进行网页文本中地理要素变化信息抽取,包括地理要素名称、位置(地名)、时间和属性等。实验结果显示,本文设计的网页爬虫具有较高的相关网页文本获取能力,地理要素变化信息抽取的准确率能够达到70%以上,但是,语义知识库的完备程度对于信息抽取性能具有较大影响。研究成果表明,以网页文本为数据源的地理要素变化信息获取方法,能提供一种快速检测地理要素变化的新途径,与实地调绘和遥感影像检测等方法结合应用具有较好的优势互补性,可作为有力的辅助手段解决地理要素的持续更新和实时更新问题。     

面向网页文本的地理要素变化发现

地理要素变化发现是地理信息数据库动态更新的重要组成部分。互联网在信息传播中扮演着越来越重要的角色,网页文本中蕴含着一些现势性很强的地理要素信息,可作为地理要素变化发现的数据源。本文结合网络爬虫和朴素贝叶斯分类模型,提出并实现了一种面向网页文本的地理要素变化发现方法。首先,本文在收集分析地理要素变化新闻锚文本的基础上,构建了网络地理要素变化新闻关键词库,并基于关键词库设计了适于地理要素变化发现的网络爬虫,实现了候选网页文本的主动获取;接着为了提取地理要素变化新闻,本文训练构造了适于地理要素变化发现的朴素贝叶斯分类器,对候选网页文本进行筛选。最后通过实验对比了本文方法与现有方法在准确性和全面性上的表现。     

极坐标系下机器人路径规划算法

针对机器人避障问题,提出一种基于遗传算法的极坐标系下机器人路径规划算法,将传统直角坐标系下采用遗传算法的路径规划改为极坐标系下的路径规划方法;给出极坐标系下的运动模型,引入有障碍物模式和无障碍物模式.其中有障碍物模式采用遗传算法,简化适应度函数,加入重启策略,根据单纯型思想提出新的交叉算子;改进后的算法分为直接向目标点...     

基于非劣排序的多目标优化免疫遗传算法

提出一种基于非劣排序的多目标优化免疫遗传算法。算法基于非劣排序对种群进行分类来评价个体的价值,在选择操作中引入个体浓度保持种群多样性。采用免疫克隆操作为产生新种群和算法实现全局搜索提供了基础,采用遗传种群与父代群体锦标赛竞争的方式保留最优解。仿真实验结果表明:算法在收敛性和分布性方面要优于NSGA-II算法。     

基于遗传算法的智能组卷研究

通过分析智能组卷的要求,建立了组卷问题的数学模型,提出一种基于遗传算法的智能组卷策略.通过引人自适应交叉和变异算子,使遗传算法在一定程度上抑制了"早熟"收敛现象的发生.     

基于遗传算法的针灸处方寻优设计

几千年来针灸处方数据的积累,为现代医务工作者提供了丰富的针灸临床经验,但是,如何借鉴海量的针灸处方生成有价值、最优的针灸处方,则是现代针灸学致力于研究的重点。搜集了跨度几千年的大部分针灸处方数据,在对其进行结构化的基础上,利用遗传算法的思想对每一朝代单独聚类产生各自的适应度函数,然后再对各个朝代的适应度函数按其权重组合形成总的适应度函数,最终通过适应度函数取值的高低获得优化后的针灸处方。将算法用于开发针灸处方决策支持系统,经临床实践,其寻优结果具有较高的适用价值。     

GPS整周模糊度搜索算法的可靠性和时效性比较

研究了GPS载波相位快速静态定位中的整周模糊度搜索算法,对实数编码的改进遗传算法和LAMBDA算法进行了对比分析.算例表明:实数编码的遗传算法在搜索效率和可靠性方面和LAMBDA算法相当.     

基于遗传算法的免疫网络设计

从人体免疫网络抵御抗原与计算机网络抵御入侵的相似性,提出一个基于遗传算法的免疫网络并应用于分布式入侵检测系统.将一个基于每秒网络数据量为参数的时间序列作为检测子的抗体表达形式,在单个网段检测网络数据,通过各个网段之间的抗体交流,实现抗体的优化.在抗体的进化过程中,提出了较好地评价抗体适应度的评估函数,为优化抗体的遗传算法的实现打下了基础.     

基于改进果蝇算法的非线性模型参数估计方法

在对基本果蝇优化算法的寻优流程进行深入分析的基础上,提出一种单方向搜索处理的改进果蝇优化算法（IFOA）。该方法可以对极值点为非零非负的非线性函数进行优化处理,将其应用于非线性模型参数估计。实例表明,IFOA方法在参数估计精度上优于线性近似法与非线性迭代方法;与以遗传算法为代表的智能搜索方法相比,其估计精度相当,并具有参数设置少、寻优过程简单、易于程序实现等优点。     

一种基于知识的非DHT资源搜索算法

描述了一种适用于分布式系统基于知识的非DHT结构的资源搜索算法(KBS).该算法能够从实际环境中自动获取知识,完成知识体系的构建,知识量得到了有效的控制,基于KBS算法的系统具有良好的可扩展性,可以保证系统的负载均衡.     

概率积分法沉陷预计与参数反演优化算法及实现

任意多边形工作面沉陷预计及精确的求取概率积分法反演参数是开采沉陷研究的重点。提出了使用Delaunay三角剖分将任意多边形开采区域划分为若干小三角形,然后进行沉陷预计的方法,解决了任意多边形沉陷预计的难题;综合模矢法和遗传算法优点,提出了组合算法,提高了概率积分法参数反演精度和效率;开发了集实测数据处理、预计模型参数反演和移动变形预计模块于一体的地表移动变形数据处理软件。优化算法的提出及系统开发,可以更好的服务于"三下采煤"、矿区建筑物稳定性评估、矿区土地复垦、采煤塌陷地治理规划设计等工作。     

基于地形数据的长距离越野路径快速规划方法研究

越野环境下机动车辆的快速路径规划在野外搜救、应急抢险及军事作战等领域均具有重要意义,在以上场景中,随着空间维数的增加,传统路径搜索算法计算复杂性急剧增长,可能无法在既定时间内求解可靠路径。为解决上述不足,本文结合越野路径规划不受路网通行限制以及两点之间直线最短的特点,提出以方向指向作为搜索策略的启发式算法,该算法搜索效率大幅提升,却难以保证求解质量。为进一步提高求解质量,提出了带有方向指向的Dijkstra分段算法,该算法在较低精度环境模型下通过Dijkstra算法找到最优路径,并将该路径进行分段,各分段以方向指向作为搜索策略进行路径搜索,从而在长距离越野路径规划中快速规划通行方案。为验证该算法的有效性,本文利用山西省某市的数字高程模型数据进行实验,引入了窗口移动法对地形进行先期的坡度计算和通行性分析,构建越野环境模型,调用路径搜索算法进行规划。实验结果表明,本文所提算法相比Dijkstra算法计算效率得到了大幅提升,且规划路径的长度接近于最优解。     

后缀树聚类在专用搜索引擎中的应用研究与改进

为了提高专用搜索引擎的分类精确度和可控度,提出了一种新算法。根据现有的后缀树文本聚类,通过建立基本分类表,并结合专用搜索引擎的特点进行改进,将文本分类和文本聚类有机地结合起来,使改进后的算法能够通过人工的干预,不断修正自己的分类结果。实验表明,相比传统的文本分类算法,这种算法能通过自我修正能力不断提高分类准确度,并且计算开销和传统文本分类算法相当。因此,该算法通过结合文本分类和文本聚类算法,在专用搜索引擎结果处理上提出了新的思路。     

后缀树聚类在专用搜索引擎中的应用研究与改进

为了提高专用搜索引擎的分类精确度和可控度,提出了一种新算法。根据现有的后缀树文本聚类,通过建立基本分类表,并结合专用搜索引擎的特点进行改进,将文本分类和文本聚类有机地结合起来,使改进后的算法能够通过人工的干预,不断修正自己的分类结果。实验表明,相比传统的文本分类算法,这种算法能通过自我修正能力不断提高分类准确度,并且计算开销和传统文本分类算法相当。因此,该算法通过结合文本分类和文本聚类算法,在专用搜索引擎结果处理上提出了新的思路。     

基于语义的GP服务多层次发现算法

随着云技术的飞速发展,"一切资源皆服务"成为可能,"数字地球"的实现也不例外。观测技术的快速发展使数据资源变得很丰富,但数据利用率低是普遍存在的现象,如何完成空间数据信息的再加工是亟待解决的问题,在云时代,具有数据处理功能的服务是解决此问题的方法之一,如何描述、发现和集成数据处理服务,从云端服务池中发现最优的服务是其关键所在。为了提高服务的查全率和查准率,引入了本体的概念,服务的语义描述很大程度上提高了空间数据处理服务的应用范围,缓解了非专业用户和专业人员之间的沟通障碍。本文分析了相关领域服务匹配算法的优缺点,结合GP服务自身的特点,提出了本体的GP服务的多层次发现算法:通过包含关系和线索关系完成服务间隐含关系的挖掘,主要是父子关系和前驱后继关系的表述;扩展传统本体表达模型,增加包含和线索关系,为服务的查找做准备;服务的多层次查找,第一次筛选主要针对服务预处理中包含和线索关系的表达查找,第二次筛选利用神经网络的突触原理,结合传统的服务匹配算法,完成服务的准确查找。经试验证明,此方法大大地提高了服务的查准率和查全率,具有重要的实践意义。     

一种非线性搜索的Unix目录结构与搜索算法

阐述了一种全新的Hash目录结构,并说明了对这种目录的搜索算法.同时,对现有UMX文件系统进行了简要说明.     

附有基线长约束的改进CLAMBDA算法研究

探讨附有基线长约束的最小二乘模糊度降相关搜索算法(CLAMBDA)的基本原理和实现过程,针对其处理高维模糊度时存在搜索效率低的问题,提出一种基于部分模糊度搜索策略的改进CLAMBDA算法。新算法通过优选部分模糊度子集,在改善搜索空间形状的同时,降低了模糊度搜索空间的维数,有效提高了模糊度的搜索效率。利用澳大利亚科廷大学静态短基线网数据和实测动静态定位数据进行验证,结果表明,改进的模糊度搜索方案可以在保证模糊度固定成功率的情况下,有效地缩短搜索时间,能更好地满足载体实时姿态测量的要求。