基于RDF的数字图书馆内容管理

随着互联网和数字图书馆的进一步发展，对网络信息资源的描述与组织变得越来越重要，资源描述模式架（RDF）主要是为元数据（Metadata）在因特网上的各种应用提供一个基础架构，使应用程序之间能够在因特网上交换元数据，以促进网络资源的自动化处理。在介绍FDF的数据模型及语法的基础上，讨论了基于RDF的数字图书馆内容管理的关键技术、管理方式和实现机制等，并对其特点作了说明。     

代码组件重用支撑环境CCRSE的设计策略

介绍了基于代码组件库的代码组件动态组合重用的支撑环境CCRSE的设计策略,包括代码组件及其组合机制的设计、CCRSE体系结构及其功能的设计.通过集成支持各种重用活动的一系列工具,CCRSE能够为代码组件动态组合重用的全过程提供系统全面的技术支持.     

产品追溯中基于多企业合作模式的制造过程编码研究

通过对多企业合作模式下制造过程编码的需求和信息要素分析, 以产品制造信息追溯为目的, 基于层级分类思路, 提出了类—级—层的编码结构模型, 制定了编码规则及编码属性, 并以QR Code二维码的形式进行表达, 支持产品的信息追溯.     

一种基于GIS的维汉双语新疆县域动态天气服务客户端研制

面向Android手机用户,特别是其中母语为维吾尔语的少数民族群众,提供一种对新疆县域天气情况可进行维汉双语查询的动态天气服务移动GIS系统客户端.解决方案：在移动终端设备安装自主研发获取的动态天气服务移动GIS系统客户端APK文件及维吾尔文MultiLing输入法,将服务端Google Maps API地图服务组件与实时Yahoo Weather RSS天气信息集成,在微软网页自定义字体技术的支持下,为移动用户提供维汉双语的动态天气信息查询系统.     

一种启发式的支持向量机多分类层次树结构构造方法

支持向量机在处理大样本数据多分类问题时,往往会出现数据集偏斜、基分类器过多、编码方法适应性差等问题,从而导致精度和效率大幅下降。本文提出了一种启发式的支持向量机多分类层次树结构构造方法,构造出由若干子分类器协同计算的多分类层次树结构,一定程度上改善了基分类器过多、数据集偏斜、数据训练时间过长等问题。通过实验证明,该方法与常规方法相比,具有更优秀的精度和效率,在处理大样本、多特征数、多类别的样本分类时,优势更加明显。本研究方法为支持向量机多分类方面的研究提供了一种新的思路,对于本体领域内的分类和回归问题的研究也具有一定的理论参考意义。     

排序支持的交互数据分类算法及其应用

交互分类是解决数据复杂分类问题的主要手段之一。在现有的大多交互分类系统中，用户能准确识别数据类别，但在有些分类场景中,类别之间的顺序关系更容易被识别，为此，提出一种排序支持的交互数据分类算法。为提升交互分类精度，引入数据的顺序信息，为降低标记难度，提出候选样本推荐策略。另外,提出一种评估分类算法性能的可视化方法，用包含基本车况、交通违法记录、交通事故记录等信息的车辆数据集进行实验验证，将相关车辆分为高危车辆、中危车辆、低危车辆3类，算法的分类结果模型一致度达近98%，验证了方法的有效性。     

一种基于ebXML规范构建组件库的方法

针对软组件的管理要求，本文在扩充OASIS bXML注册信息模型的基础上，提出了一种基于ebXML注册库和存储库标准，管理软组件资源的方案，并给出了该软组件库的组件注册框架结构，该方案符合OASIS的ebXML注册信息模型规范和ebXML注册服务规范，具有通用性和推广应用价值并举例说明了组件注册框架的使用过程。     

一种基于多光谱波段选择的白细胞图像分类法

基于多光谱波段的优化理论，在白细胞图像各波段问相关性分析的基础上，对传统最大似然分类法进行改进，提出一种对白细胞图像选择最有效部分波段进行识别的分类方法．该方法通过贝叶斯理论与其他先验知识进行融合，提高了分类准确度，克服了传统最大似然分类法在图像识别过程中具有的数据量庞大、计算程度繁冗和识别速度慢等缺点．实验结果表明，在保证分类精度基本不变的条件下使计算效率提高了2倍以上，为今后图像特征提取和图像分割奠定良好的基础。     

基于XML的组件搜索引擎技术

分析了目前通用搜索引擎用于组件搜索的局限性,提出一种专用于组件的搜索引擎技术.该技术通过组件分类方法对组件资源进行统一描述,并利用组件库技术能有效的针对组件进行搜索.     

一种动态实时的遥感专题应用系统定制框架

遥感专题应用系统广泛用于遥感影像的加载、分析、专题提取、出图等.为实现遥感专题应用系统动态、实时和可扩展的定制化开发,设计了一套基于组件的遥感专题应用系统定制框架：定义了组件划分方式,将专题系统划分为功能类组件和容器类组件,建立了组件属性和组件间的关系;采用XML文件描述遥感专题应用系统中的组件,并提供从XML到遥感专题应用系统的解析方法;设计了遥感专题应用系统定制平台,提出一种动态实时的软件设计方法,可以“所见即所得”地定制遥感专题应用系统,并将其保存为XML文件.采用该定制平台定制的多个专题系统已应用于相关部门.该框架为快速高效定制遥感专题应用系统提供了一种新的开发设计模式,降低了遥感数据在多行业应用的技术门槛,减少重复性开发工作.     

基于Map/Reduce的索引数据云存储模型研究

针对目前搜索引擎引擎系统存在的数据量庞大、访问用户高并发性和搜索延迟性的特点,提出了基于云存储的文档索引分类存储模型,并在索引数据分类存储算法实现过程中,采用基于Map/Reduce编程模型的二次索引词权重计算,以降低分类过程中的模糊粒度.通过实验验证基于该存储模型的算法不仅可以提高海量数据索引库的数据处理效率,而且在一定程度上降低了检索系统查询延迟,提高了搜索效率.     

基于模糊聚类的构件检索方法

在构件的检索过程中,由于用户对于构件的描述形式或者机制不是很理解,因此很难把自己的需求以专业的术语或者表达形式表示出来,从而影响了检索的效率。引入了刻面权重的定义,将用户的需求有效的具象化,并提出了基于模糊聚类分析的构件检索方法,利用一定的聚类准则将构件库里的构件集合划分为不同的类别,降低构件检索的规模,提高构件检索的效率,同时具有较好的查全率和查准率。实验结果证明了该方法的可行性与有效性。     

一种支持潜在无限结构的软件体系结构组合方法

潜在无限结构的建模需要使用递归机制,为此基于Wright语言构造了一种兼具组件和连接器特征的对象,提出了组件化连接器的概念.利用这一概念及软件体系结构组合机制,设计了一种规范潜在无限结构的形式化方法.实例表明该方法能为软件体系结构提供一种增量式的开发方式,从而能适用于体系结构重用的目的.     

融合遥感与社会感知数据的城市土地利用分类方法

传统的土地利用分类方法大多基于对资料或影像的人工解译,存在一定的局限性。近年来,结合空间大数据和自然语言处理技术进行低成本快速的土地资源管理已成为研究热点。以美国纽约市曼哈顿区为例,提出了融合遥感影像和社会感知数据的城市土地利用分类方法。从遥感影像中提取光谱特征、从推特数据中提取用户活动时空和主题特征,基于随机森林法和深度神经网络法,构建了细粒度的城市土地利用分类模型。通过对比不同特征组合分类方法的精度,得到结合光谱特征和用户活动时空、主题特征的深度神经网络方法的结果最优,总体精度达82.65%,Kappa系数为70.1%。结果表明,社会感知数据中隐含的用户活动时空模式和活动主题信息均有助于提高城市土地利用分类的精度,而神经网络法可有效融合多源数据,为快速、低成本获取城市土地利用信息提供了新的途径。     

基于Nutch的医疗搜索引擎的研究与开发

针对当前大众借助网络获取医疗信息的需求日益增强,以及通用搜索引擎获取专业领域信息时准确性差、效率低下的缺点,本文设计了基于nutch组件的医疗垂直搜索引擎。该系统实现了中文分词功能,通过文本训练得出了专业词库,运用空间向量模型算法对网页进行医疗主题相关度的计算,实现了网页过滤功能,并在排序算法中加入了主题相关因素。测试结果表明：该系统相对于通用搜索引擎,在获取医疗行业信息方面具有更高查准率,减少了不相关信息的干扰,使医疗信息的查找与定位更精确,能够为大众提供更具针对性的服务。     

模式评价理论模型及其应用

基于事前评价过程和自然界生物进化过程的相似性，提出了系统结构、系统结构模式和系统环境模式矩阵的概念，并根据系统结构、系统结构模式与系统环境模式矩阵的适应程度，建立了模式评价决策模型，制定了评价系统的评价分类准则，并对评价系统作了一定的理论分析．将此模型和方法应用于城市生态安全评价中，通过与模糊综合评价法的比较，表明了该评价模型和方法的优越性．     

一种基于Intranet的企业信息系统体系结构

首先描述了信息系统体系结构应具有的特征;提出了一种基于Ｉｎｔｒａｎｅｔ并能够对Ｎ 层Ｃ／Ｓ结构和Ｂ／Ｓ结构提供有效支持的企业信息系统体系结构;文章着重分析了支持该体系结构的３ 种关键技术：实现系统各构件之间相互通信同步和数据访问的构件标准,构件的开发和物理分布,以及数据（库）的设计和物理分布．     

基于改进的DenseNet-BC对少数民族服饰的识别

随着信息技术的发展，数字技术越来越多地应用于民族文化数字化保护，民族服饰的数字化及分类问题也日益受关注。相比一般服饰，少数民族服饰具有更多的细节特征信息，对其进行分类识别具有很大挑战。选用卷积神经网络DenseNet-BC作为基础网络结构，设计并使用了多尺度密集连接单元，用不同大小的卷积提取不同尺度的特征信息，以提高网络的学习能力；此外，为进一步提高网络的鲁棒性，提出一种局部和全局注意力机制方法进行分类识别。实验结果表明，改进的DenseNet-BC模型对少数民族服饰的识别准确率达95.18%，较ResNet-18、ResNet-34和DenseNet模型的识别准确率分别提升了3.84%、2.27%和1.18%。改进的DenseNet-BC模型具有更好的特征提取能力，能够提取更多的细节特征信息，一定程度上解决了普通模型提取特征尺度单一、特征丰富度低的问题。     

基于构件的企业信息系统架构模式的研究与应用

本文针对企业信息化进程中传统软件模式存在的问题,在探究具体构件技术,比如：基于构件开发方式过程阶段的划分、构件模型的选择、构件的分类和层次结构的基础上,结合具体工程实践,提出了一种基于构件的企业信息系统架构模式,并就其具体应用效果进行了说明．