基于IBL算法的CBR系统中索引与检索机制研究

文章介绍了基于示例学习算法IBL的概况,并对其加以改进,提出了一个新的算法IBL－Cluster。它主要由概念描述形成算法和概念描述修改算法构成。在此基础上建立了应用在基于事例的推理系统CBR中的基于IBL算法的索引与检索机制。实验表明新算法IBL－Cluster在存储空间及测试正确率方面均有改善。     

基于案例系统的不确定案例索引和检索方法

将粗集理论引入基于案例的推理系统,充分利用案例库中冗冗余属性的简化,形成案例的多个索引,从而可根据不同问题按不同索引进行检索并得出结论。计算实例表明,该方法既能有效地解决不确定问题,又能提高系统的性能。     

基于LSH索引的快速图像检索

高维空间中点数据的索引及检索是基于内容图像检索领域的关键问题,文中将LSH(localitysensitivehashing)索引算法应用于基于内容图像检索系统中,与传统的索引方法相比,该算法具有复杂度比较低、支持非常高的维数、极低的I/O代价等特点。实验结果证明,将该索引算法应用于基于内容图像检索系统中,其性能优于传统的索引方法.     

基于内容的图像检索中多维索引技术研究

基于内容图像检索越来越受到人们的关注,而多维索引技术是基于内容图像检索的关键技术之一.全面分析多维索引的相关技术,主要包括多维索引技术的发展现状、多维数据厦多维索引结构的特点、多维索引结构的查询方式,并且着重分析常见的六种有代表性的索引结构.     

一种新的通用聚类索引树及其相似检索算法

1.引言数据库的查询操作一般依赖于物理层的特殊算法的支持,尤其在许多面向对象和空间数据库的应用领域,如在文献数据库、多媒体数据库、金融数据库、CAD数据库等的检索操作中,都需要特殊检索算法支持对象的相似检索。数据库中的对象常常用高维特征矢量表示,因此对象的相似检索问题实际上归结为高维特征矢量的相似检索问题。由于用于表示对象的多维特征矢量的维数一般都很高(从几十到几百都是可     

基于聚类索引的多关键字排序密文检索方案

为了提高密文检索的效率和精度,提出基于聚类索引的多关键字排序密文检索方案.首先利用改进的Chameleon算法对文件向量聚类,聚类过程中通过记录关键字位置对文件向量进行降维处理.其次,提出适合聚类索引的检索算法,使得在查询过程中可以排除大量与查询向量无关的文件向量,减少了不必要的计算消耗.再次,在聚类过程中引入杰卡德相似系数来计算文件向量之间的相似度以及设定合适的阈值提高聚类质量.在真实数据集上进行了实验,理论分析和实验结果表明：在保障数据隐私安全的前提下,该方案较传统的密文检索方案有效地提高了密文检索的效率与精度.     

基于倒排索引的密文数据库检索方法研究

针对实际密文数据库的应用,在全文检索倒排索引技术的基础上,设计了一种通过密文倒排索引文件对其进行快速检索的方法。密文索引文件中主要包含有索引项、相对应的记录主键等信息。检索时,通过用检索词匹配索引文件中的索引项,找到对应的记录主键集合,再根据记录主键集合查询密文数据库,获取相应的密文数据,进行解密即可获取明文数据信息。整个检索过程中不对数据库进行解密,从而实现了在不解密的情况下对密文数据库的快速检索。     

基于内容的图像检索中的一种多维索引算法

由于图像信息越来越丰富,因此,基于内容的图像检索成为一个重要研究课题。在基于内容的图像检索中,需要解决的关键问题之一就是如何快速、有效地搜索。该文提出了一种与特征维数相关性极小的多维索引方法,从而提高了检索效率。该方法尤其适合于用户对查准率要求不高的情况下相关图像的查询。     

用神经网络来实现基于范例的推理系统

范例推理与神经网络有一种自然的联系，神经网络有许多优点，利用神经网络来实现范例推理可以取得非常好的效果。文章首先详细探讨了在范你推理中使用的神经网络模型与技术，并给出了其上的搜索与学习算法以及数据挖掘算法，旨在提高范例推理系统的鲁棒性和知识获取的自动化程度。     

基于倒排索引的密文数据库检索方法研究

密文数据库检索方法是数据库加密技术研究的难点和重点,目前,对于密文数据库检索方法的研究还处于起步的阶段,在各个方面的技术还存在着许多的不成熟的地方,存在着一定的弊端,这就要求从事密文数据库检索工作的工作人员在不断的实践中探索出解决问题的方法,改善这些弊端。许多的数据库都是带密码的,不是随便就能进去的,这就给许多需要下载资料的用户带来了很大程度上的不方便。这对这种现象,本文将从全文检索倒排所以技术的基础上,对通过密文倒排索引文件对其进行快速检索的方法的进行研究。力求将这种不需要了解密文的情况下对密文数据库实施检索的方法进行具体的阐述。     

进化算法的选择机制分析

一、引言进化算法(EA)是受自然进化所启发的搜索和优化技术,它包括:遗传算法(GA),进化规划(EP),进化策略(ES),和遗传编程(GP)。 GA是John Holland〔,]等人于1975年在美国密歇根大学应用自然选择过程来解决机器学习问题时提出的,它在于搜索有高的适应值的基因结构;ES在于搜索与适应值函     

机读词典快速检索杂凑算法的实现

本文按照参考文献I给出的词汇T-Y码，T-Z码和机读词典Hash索引文件的定义以及在Hash索引文件中冲突次数的计算公式和处理冲突的策略，为一个实用的机读词典建立了各级索引文件，试验结果具有参考价值。     

电子商务中的基于内容的图像检索研究

CBR(基于内容的检索)是按照图像或视频等对象的自身特征去搜索,与传统上先对多媒体对象进行文本描述,搜索时采用关键字匹配的方式是不同的.MPEG-7标准是提供多媒体信息的标准化描述,以实现快速有效的搜索.CBR和MPEG-7的发展为商务网站的搜索设计提供了新的模式,可以为用户提供基于图像或视频内容的检索方式,方便用户的查询.     

面向XML文档的二级索引技术及其在XML关键词检索中的应用研究

随着互联网上XML文档的大量增加,如何高效地索引、存储和检索这些XML数据成为一个非常值得深入研究的课题.目前,在XML关键词检索方面,主流的检索系统都是建立在一级索引的基础上.一级索引存在两个明显的缺点:1)索引的冗余度比较高;2)索引的可扩展性和灵活性较差.通过结合传统倒排索引和基于杜威编码的XML节点索引的优点,提出面向XML文档的二级索引模型,并把该模型应用于求解XML关键词检索中的SLCA,实现了基于二级索引的求解SLCA的栈算法.实验表明,二级索引模型能够节省约30%的空间开销,在时间效率方面,基于二级索引的栈算法在效率上比基于一级索引的栈算法要高1个数量级左右,并且随着关键词数目的增加,这种效率优势会越加明显.     

基于Android系统的联系人最大匹配检索算法设计与实现

基于Android平台联系人检索方法的分析,介绍一种新的联系人检索算法,可以处理拼音分词,进行拼音检索、英文名检索、联系人电话号码检索、混合模糊匹配以及多音字检索。算法首先对检索内容进行拼音分词,其次按照字母索引表快速定位首字母,最后按照最大匹配方式检索其余内容。此算法采用StfingBuilder节省了内存空间,同时每次检索都会重复使用上一次检索结果,减少重复检索。本算法不仅在效率上能满足Android要求,而且在内存开销上也能满足Android平台限制。     

定题检索MultiAgent的研究与设计

本文详细介绍了定题检索Agent的系统结构和技术特点。通过对Agnet的信息搜索原理以及关键技术的剖析，提出了一种以Multiagent技术为基础，多个分布Agent之间的协同工作，共同完成网络信息发现的系统设计思想。     

基于时间戳索引的日志文件并行检索技术研究

对当今两种主流检索引擎进行分析和比较,针对日志文件检索系统的特殊性,选择合适的高效检索引擎。提出了一个适合日志文件系统有效的时间戳索引策略。最后在前两步的基础上,设计一个完整的日志文件检索系统,并对串行和并行两种检索技术进行分析和比较。     

基于刻面的构件检索算法研究

如何从构件库中准确快速找到需要的构件,是每个构件库系统需要解决的一个主要问题。本文通过匹配的思想进行研究构件的特点,提出了一种基于刻面的检索算法的研究,它主要是通过后缀字典进行排查,用于提高查询的效率,通过该算法能够在保证构件检索的查询速度,在短时间内能够迅速的查找到刻面的内容。     

在线学习视频索引与检索方法

针对交互式的多媒体学习系统的特点,提出了一种基于自然语言的方法来实现基于内容的视频检索,用户可以用自然语言和系统进行交互,从而方便快捷地找到自己想要的视频片段.该方法集成了自然语言处理、实体名提取,基于帧的索引以及信息检索等技术,从而使系统能够处理用户提出的自然语言问题,根据问题构建简洁明了的问题模板,用问题模板与系统中已建的描述视频的模板进行匹配,从而降低了视频检索问题的复杂度,提高了系统的易用性.