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1.
李素若 《荆门职业技术学院学报》2015,(2)
由于照相机等设备的便携化和互联网的触手可得,每天有海量互联网图像产生。针对这种情况,提出了基于MapReduce的互联网图像相似性度量算法。算法首先提取了语义级的图像特征,包括图像的主要颜色、形状和构图等,然后基于上述图像特征归一化,设计合理的Map方法和Reduce方法,并行计算出输入图像与图像库中的图像的相似性评分,排序得到最相似图像的几幅图形,最后构建了基于MapReduce的互联网相似图像搜索系统。实验结果表明,基于MapReduce的图像相似性度量算法,同样适用于互联网海量图像,并比传统的图像相似性度量算法具有更好的灵活性和可扩展性。 相似文献
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针对信息集成中的语义异构问题,提出了一个基于本体的语义信息集成模型OSII,并给出了逻辑框架.OSII采用混和本体方式建模,以OWL描述本体,通过局部本体与全局本体之间的映射获得多源统一视图.提出了一种基于树结构的多策略本体映射算法,该算法包含4个步骤,即预处理,名称映射,子树映射和映射矫正.其特点在于:按照数据类型分类进行映射,并采用启发式规则,提高映射效率;同时考虑概念的语言相似性和结构相似性,提高相似度计算的准确性;采用迭代矫正,最终得到正确而完整的映射对.通过一个挑战性的实例说明了算法的有效性.OSII能很好地解决信息集成中的语义异构难点,实现多信息源之间的互操作. 相似文献
3.
为了满足基于Web的XML数据信息的近似搜索、数据挖掘、信息分类以及数据交换的需求,分析了XML文档相似性度量方法一集合度量方法、线性度量方法和代价度量方法。提出基于权重代价的机器学习的XML文档相似性度量算法。实验表明该算法扩展了XML文档查询范围,提高了文档的查全率和查准率。 相似文献
4.
为描述两粗糙集间的相似性,本文从包含度的角度出发给出了粗糙集间的一种相似性度量方法,指出粗糙集间的相似性度量可以由包含度诱导出． 相似文献
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当前Web页面基于HTML语言,缺乏语义信息,语义网络是对现有Web的扩展.OWL是Web Ontology的一种最新的W3C提出的表示语言,是实现语义Web的语言工具,它的逻辑基础是描述逻辑.结合OWL语言,提出一种基于描述逻辑的知识建模语言(KDL),给出了知识描述语言的语义解释,并提出了基于Tableau算法的推理算法. 相似文献
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当前Web页面基于HTML语言,缺乏语义信息,语义网络是对现有Web的扩展.OWL是WebOntology的一种最新的W3C提出的表示语言,是实现语义Web的语言工具,它的逻辑基础是描述逻辑.结合OWL语言,提出一种基于描述逻辑的知识建模语言(KDL),给出了知识描述语言的语义解释,并提出了基于Tableau算法的推理算法. 相似文献
8.
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刘晨 《喀什师范学院学报》2014,(6):45-49
为了降低图像噪声对分水岭算法产生的过分割的影响,在分水岭算法之前进行滤波预处理.而滤波算法在平滑噪声的同时会丢失图像的边缘结构信息,为了保持在滤波预处理过程中图像的边缘结构信息,使用相似性度量的滤波函数,并且相似性度量从基于像素点的方法扩展到基于图像块的方法. 相似文献
10.
随着网格规模的不断扩大,如何更好地为用户的请求匹配最佳资源显得尤为重要.本文分析了基于本体论的各种服务匹配技术,提出了一种基于本体论的加权服务匹配方法,描述了服务的基本流程,给出了主要算法.所做工作为网格的服务匹配提供了新的思路. 相似文献
11.
李明 《顺德职业技术学院学报》2013,(2):11-14
为了保证矿山的安全生产,利用工程试验研究方法讨论建立矿区地面控制测量系统的关键技术。研究表明,在地面建立卫星定位控制网是建立矿区控制测量系统的重要方法和途径;整个控制测量系统的建立,方法先进,精度可靠,不但为矿区安全生产提供了技术保障,而且对数字矿山、智慧矿山、矿山物联网、矿山六大系统的建设及矿山防灾减灾提供了基础地理框架。 相似文献
12.
为提高园林绿植地被植物引种成功率,在高维数据聚类中采用相似性度量算法分析地被植物引种气候指标间相似度。选取原产于我国新疆维吾尔自治区的皱叶剪秋罗作为地被植物引种品种,新疆哈密地区为引种源地,兰州、武汉、北京、广州等市为目标引种地。以 5 座城市 2015 年气候年值数据中的 8 项气候指标作为分析指标,采用高维数据聚类分析相似性度量算法计算引种地和引种源地间气候环境相似度,依据相似度大小次序,分析遴选出与哈密地区气候环境接近的目标引种地。实验结果表明,基于高维数据聚类分析的相似性度量算法在地被植物引种气候相似性分析中可较好体现引种源地与目标引种地气候相似度,实验结果与实际情况相符。相似性度量算法可为地被植物异地引种提供辅助决策分析,使园林绿植引种更科学。 相似文献
13.
针对FIHC文本聚类算法基于频繁词集实现聚类而未考虑词语间潜在语义联系的缺陷，对FIHC算法进行了有效改进。通过把基于知网的语义相似度计算方法归并到FIHC的Score函数中，有效的改善了score函数单纯的基于向量空间模型的不足。通过实现证明，改进后的FIHC算法明显的提高了聚类质量。 相似文献
14.
基于均匀网格的自适应密度快速聚类算法 总被引：1，自引：1，他引：0
牟廉明 《内江师范学院学报》2008,23(8):32-36
提出了一种基于均匀网格的自适应密度快速聚类新算法．首先引入均匀网格和边界网格概念,然后给出了网格均匀度的计算方法和自适应网格划分技术．每次聚类都从均匀度最高的网格开始逐步向周围扩展均匀网格,直到遇到边界网格为止．算法除具有一般网格聚类算法的优点外,还能自适应地发现不同密度的类及其边界,能够有效地识别孤立点并具有较好的扩展性．最后,通过实验验证了该算法的有效性． 相似文献
15.
针对传统协同过滤推荐算法在大数据环境下存在数据稀疏性及计算复杂性等问题,提出一种双向聚类协同过滤推荐算法。该算法首先从用户维度和项目维度两个方向分别进行属性聚类,然后在目标用户和目标项目所在类簇中分别使用改进后的相似度计算方法进行协同过滤推荐,最后通过平衡因子综合预测评分并形成最终推荐列表。在 MovieLens 公开数据集上进行实验,结果表明,该算法（DCF）相比传统协同过滤推荐算法（TCF）、基于用户聚类的协同过滤推荐算法（UCF）以及基于项目聚类的协同过滤推荐算法（ICF）,在平均绝对误差上分别降低了 16%、8.1%、7.5%,有效提高了推荐精度。 相似文献
16.
针对数据流的特点,提出了一种新的网格密度结合的GCTS算法.它采用了双层架构,在线层实现了网格密度参数的自设定,离线层以网格单元的重心为中心点,建立一个最大的子网格,使候选网格中的局部密集区域转化成了密集网格.最后使用最小生成树的算法生成进行聚类结果.提高了聚类效果. 相似文献
17.
Image feature optimization is an important means to deal with high-dimensional image data in image semantic un- derstanding and its applications. We formulate image feature optimization as the establishment of a mapping between high- and low-dimensional space via a five-tuple model. Nonlinear dimensionality reduction based on manifold learning provides a feasible way for solving such a problem. We propose a novel globular neighborhood based locally linear embedding （GNLLE） algorithm using neighborhood update and an incremental neighbor search scheme, which not only can handle sparse datasets but also has strong anti-noise capability and good topological stability. Given that the distance measure adopted in nonlinear dimensionality reduction is usually based on pairwise similarity calculation, we also present a globular neighborhood and path clustering based locally linear embedding （GNPCLLE） algorithm based on path-based clustering. Due to its full consideration of correlations between image data, GNPCLLE can eliminate the distortion of the overall topological structure within the dataset on the manifold. Experimental results on two image sets show the effectiveness and efficiency of the proposed algorithms. 相似文献
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A non-local denoising （NLD） algorithm for point-sampled surfaces （PSSs） is presented based on similarities, including geometry intensity and features of sample points. By using the trilateral filtering operator, the differential signal of each sample point is determined and called ＂geometry intensity＂. Based on covariance analysis, a regular grid of geometry intensity of a sample point is constructed, and the geometry-intensity similarity of two points is measured according to their grids. Based on mean shift clustering, the PSSs are clustered in terms of the local geometry-features similarity. The smoothed geometry intensity, i.e., offset distance, of the sample point is estimated according to the two similarities. Using the resulting intensity, the noise component from PSSs is finally removed by adjusting the position of each sample point along its own normal direction. Experimental results demonstrate that the algorithm is robust and can produce a more accurate denoising result while having better feature preservation. 相似文献