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针对知识发现中的模糊信息查询问题,提出了一种基于反馈网络的模糊概念聚类及模式联想设计方法.按照分类要求对所要查询的概念集合进行量化编码,并对编码后的数据进行规整处理.对于概念聚类采用多层反馈神经网络的FP聚类算法,而概念联想采用自反馈神经网络的椭球学习算法实现.将基于上述算法开发出的信息模糊查询系统应用于图书信息查询,实验结果证明了该方法的有效性. 相似文献
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基于MPEG-7标准处理模式,采用分层方式进行视频特征标注和聚类索引,构造一种分层组织的视频信息检索模型。考虑用户需求描述和查询历史数据对检索性能的影响,提出了一种表达用户查询需求的形式化方法和构建查询记录知识库,并引入视频属性的权重自动更新机制,解决视频特征与用户检索需求的分离、查询特征分析和多模态查询的结果融合问题,实现一个标准的、通用的视频信息检索平台。实验证明,该视频检索模型不仅具有较高的查询效率,而且能够得到较好的查全率和查准率。 相似文献
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互联网和信息数字化的高度发展为信息查询带来了新的挑战,如何改善查询模式使用户从海量的数据中快速找到真正需要的信息成为了当前业界亟待解决的课题。本文描述了一种个性化信息服务模型,使用DeepWeb数据集成技术设计了一个图书馆数字资源个性化信息服务系统,实现了以用户为中心的图书馆信息服务。 相似文献
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为了保证查询者能够在云平台上更快速地得到相应的数据信息,本文首先构建了PR-CAN的整体层次,通过双层索引建立起本地-云端的索引形式,在各个服务器形成分布式的查询索引网络。在本地索引PR-tree结点和全局CAN结点之间找到合适的映射关系,并证明了该方式能够保证CAN索引覆盖到每一个PR-tree结点,保证了本系统查询的准确性。仿真实验表明:PR-CAN索引查询系统能够在搭建的实验云环境中正常运行,运行效率、可靠性、安全性均表现良好,能够有效适应各类云计算应用。 相似文献
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针对知识发现中的模糊信息查询问题，提出了一种基于反馈网络的模糊概念聚类及模式联想设计方法。首先按照分类要求对所要查询的概念集合进行量化编码，然后对编码后的数据进行规整处理。对于概念聚类采用多层反馈神经网络的FP聚类算法，而概念联想采用白反馈神经网络的椭球学习算法实现。将基于上述算法开发出的信息模糊查询系统应用于图书信息查询，实验结果征明了该方法的有效性。 相似文献
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目前,常用的全文搜索引擎都是基于关键词检索的,其查准率和查全率都较低,并且返回记录太多,重复信息过多,使得搜索引擎的查询效率很低。基于此,提出了一种基于本体的搜索引擎模型,通过提取的文档中概念,确定其所属的领域本体,以此归类,并用文档—概念匹配系数建立索引。搜索时,采用基于概念匹配的方式进行检索,对属于不同领域本体的文档,分类输出。提高搜索引擎的查准率和查全率,减少冗余信息,从而提高搜索引擎的查询效率。 相似文献