文本对象查询的相关性计算

本文把特征文件，符号对象模型及时间戳排序等概念引入到文本对象查询系统的设计之中，提出了基于索引调组集的用户查询和文本对象相关性计算，以词组标识解决词组同义词等价性判定问题以及借助于时间戳排序技术充分利用查询反馈信息以提高系统时空效率的算法和方法，并讨论了面向文本数据库管理系统的文本对象查询的优化策略及逻辑实现等问题。     

基于内容的图像检索技术

为了提高图像资源利用率,快速、有效地查询和检索数据库中的图像,基于内容的图像检索技术（CBIR）便应运而生。本文分析和比较了基于颜色、纹理、形状等图像检索技术的主要方法,讨论了相关反馈技术、检索性能的评价等CBIR研究中的关键问题,同时指出了CBIR研究中存在的问题,以及未来的发展趋势和研究方向。     

适用于工艺领域的知识检索方法研究

在对工艺知识的检索需求分析基础上,提出了适用于工艺领域的知识检索方法,并构建了以搜索引擎架构Lucene为基础的检索流程。为解决工艺术语的分词问题,开发了以正向最细分词算法为核心的中文分词器。该检索方法在工艺知识管理系统中的实际应用效果显著。     

基于似然损失函数的组样本排序学习方法*

组样本用于模型训练,为排序学习方法的构造提供一种新的思路.文中改进已有的组样本排序学习方法,构造组样本损失函数,用于排序学习模型的训练.基于似然损失函数,采用样本偏序权重损失函数和最优初始序列选择方法,构造基于神经网络的组排序学习方法,实验证明文中方法能够有效提高排序准确率.     

交通锥回收机械手液压缸铰接点位置优化

基于一种交通锥回收机械手液压缸铰接点位置对交通锥回收稳定性的影响,研究了其液压缸铰接点位置与交通锥运动、受力之间的关系,建立了以最小化交通锥水平加速度峰值为目标的液压缸铰接点位置优化模型,通过罚函数将有约束优化问题转化为无约束优化问题,形成了新的目标函数,利用粒子群优化算法,求得液压缸铰接点位置的最优解。对优化前后的模型进行仿真,仿真结果表明,在满足液压缸最大工作压力限值的前提下,液压缸铰接点位置的优化大幅度降低了交通锥水平加速度的峰值,提高了交通锥回收的稳定性。     

基于空间上下文加权词汇树的图像检索方法

基于词汇树的词袋模型(Bag-of-Words)表示算法是目前图像检索领域中的主流算法.针对传统词汇树方法中空间上下文信息缺失的问题,提出一种基于空间上下文加权词汇树的图像检索方法.该方法在词汇树框架下,首先生成SIFT点的空间上下文信息描述.然后利用SIFT点间的空间上下文相似度对SIFT间的匹配得分进行加权,得到图像间的相似度.最后,通过相似度排序完成图像检索.实验结果表明,该方法能够大幅度提高图像检索的性能,同时,对大规模图像库有较好的适用性.     

基于空间分布差异度的分块彩色图像检索方法

传统的基于颜色直方图的彩色图像检索方法具有计算简单和尺度变化不敏感的优点,但传统的方法普遍存在丢失图像空间信息和特征维数较高的缺点。为克服上述缺陷,提出了一种基于空间分布差异度的分块颜色直方图图像检索新方法。该算法首先将图像进行划分,并计算图像各子块间的相似度;然后,对分块的图像进行空间分布差异度的计算,并由此确定各分块的权值系数;最后,对各子块的相似度进行加权累加从而得到整幅图像的相似度。实验表明,该算法能克服传统方法的弊端,并具有较好的平均查找性能。     

基于优化的DTW算法的人体运动数据检索

随着大量三维人体运动数据库的建立,使得在数据库中实现基于内容的三维人体运动检索面临着诸多困难,文中提出一种分阶段的动态时间变形(DTW)优化算法的人体运动数据检索技术,可有效检索出逻辑上相似的运动。该算法首先对齐两个运动序列的坐标位置,基于窗口距离构造距离矩阵。其次采用基于全局和局部约束的DTW优化算法进行相似度匹配,得到两个运动间的对应关系。最后通过归一化相似度和DTW平均距离分阶段判断运动的相似性。实验结果表明,分阶段的DTW优化算法在提高效率的同时对长度不等的运动能取得较好的检索结果。     

基于Zernike色度分布矩的彩色图像检索算法

以对立色度空间及Zernike矩理论为基础,提出一种基于Zernike色度分布矩的彩色图像检索方法。该方法首先将彩色图像从三维RGB颜色空间转换到二维对立色度空间,以获得图像像素的色差度量值。然后结合Zernike矩相关知识,在二维色度空间中计算出各像素的Zernike色度分布矩,最后将Zernike色度分布矩作为图像颜色特征,并进行彩色图像检索。仿真实验表明,该算法能够准确高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率。     

基于选择关系嵌入算法的图像检索方法

结合流形学习和相关反馈技术的图像检索方法关键是结合低层可视化信息,从少量用户反馈信息中学习用户语义,以获得语义子空间流形。为获得更真实的语义子空间,文中在区分对待低层可视化和用户反馈信息的同时,基于低层可视化信息选择学习反馈信息中的类内和类间关系,提出一种选择关系嵌入算法应用于图像检索。该方法可保留更真实的语义流形结构,从而提高在低维空间中的检索精度。实验结果表明文中方法可将图像映射到更广范围的低维空间,在反馈迭代两次之后检索精度提高最高可达16。3%。