面向异质可扩展标记语言文档的近似查询算法

提出了一种面向异质可扩展标记语言（XML）文档的近似查询算法（TPQR）．利用模式重写策略，通过对XML模式之间语义相似度及节点映射关系的求解，将原始查询树改写为多种XML模式下的重写查询树，从而解决了XML数据的多样性带来的查询语义缺失问题．将经变异操作序列得到的变异查询树精确地嵌入在XML数据树之中，即可将XML近似查询问题转变为多棵变异查询树的精确查询问题．在汽车外形智能化设计的实验中比较了TPQR算法和静态有序选择算法，结果表明，在查准率、查全率上，前者比后者分别提高了5％～10％和10%～30%．

一种改进的可扩展标记语言查询增量维护算法

为降低可扩展标记数据查询执行器重新构建的代价,提出了一种基于树型结构的可扩展标记语言查询增量维护算法。该算法利用树型结构进行可扩展标记语言数据流查询执行器增量维护,利用自动机来表示状态转换,从而实现了对可扩展标记语言树型结构的动态维护,避免了在没有文档类型定义情况下出现的环形结构的复杂操作,减少了维护时间和状态转换数量。实验表明,基于树型结构的可扩展标记语言查询增量维护算法能够以有限转换路径为代价,有效地完成可扩展标记语言数据流持续查询执行器的动态维护,减少了增量维护时间和状态转换数量。

扩展标记语言文档在数据库动态查询的应用

针对目前在WEB应用中不同用户在IE客户端上请求查询的不确定性,给计算机正确响应用户的请求带来困难的问题,提出应用扩展标记语言模板来保存用户要查询的信息,并把该模板保存到会话中,解决了根据用户的请求正确的查询数据库的内容、正确的显示用户查询的结果的问题。

基于树型结构的可扩展标记语言查询增量维护算法研究

在进行数据统计归纳过程中,可能出现的数据系统结构变化、数据库接口标准的变换等情况,都会对现有的数据查询过程形成影响。为了满足数据查询过程发展要求的提升,本文对基于树型结构的可扩展标记语言增量维护算法进行了研究,研究了增量维护算法的输入设计、输出设计、逻辑设计等内容,完善了现有的数据查询过程应用结构。

浅谈工业过程中自动化标记语言Frame属性的定义及扩展

文章主要介绍了自动化标记语言中Frame属性的定义方法。其中Frame属性一般是基于三维正交右手笛卡尔坐标系进行定义,包括了相对平移子属性和相对旋转子属性,在定义Frame属性的过程中需要对这些子属性进行赋值,同时制定了约束条件,用来建立两个几何AML对象之间的连接。另外,文章还给出了Frame属性的扩展实例,通过矩阵的平移和旋转运算,可以推导出子属性的计算公式。

基于伪相关反馈的跨语言查询扩展

相关反馈是一种重要的查询重构技术，本文分析了两类相关反馈技术，一是按用户是否参与可分为伪相关反馈和交互式相关反馈，二是按作用于查询的方式可分为查询扩展与检索词重新加权。在此基础上，本文重点探讨了将相关反馈技术应用于跨语言信息检索，提出了翻译前查询扩展、翻译后查询扩展、翻译前与翻译后相结合的查询扩展三种方法。最后，本文通过伪相关反馈实验对这三种方法进行了比较，实验结果显示，三种跨语言查询扩展方法都能够有效地提高检索结果的精度，其中翻译后查询扩展方法相对更优越。此外，查询式的长度对不同跨语言查询扩展方法产生着不同程度的影响。

跨语言查询扩展优化

为提高跨语言查询扩展检索精度,在原有跨语言查询扩展基础上,引入降低噪声和孤立点的k-medoid聚类算法,提出避免语义信息丢失或过拟合的择优模型。构建若干个不同维度值的d维模型,结合奇异值分解和非负矩阵分解法计算文本之间的相似度,选取相似度最大的模型建立双语空间,经过跨语言扩展与权值调整,实现查询扩展优化。实验对比结果表明,该方案有效提高了检索精度,为跨语言查询提供了可参考的模型与算法。

基于扩展标记语言的Internet市场的服务描述

作为一种应用系统从位于 Internet上的远程服务结点获取数据和计算性服务并进行集成处理的机制 ,Internet市场受到了广泛重视 .该文给出了一种基于扩展标记语言 (extensible markup language,简称 XML)的Internet市场服务描述方式 .它较好地权衡了市场构架与顾客及服务提供者的观点 .

基于矩阵加权关联规则的跨语言查询译后扩展

首先提出矩阵加权项集支持度计算方法,给出面向跨语言查询扩展的矩阵加权关联模式挖掘算法.然后提出基于矩阵加权关联规则挖掘的跨语言查询译后扩展算法.借助机器翻译进行首次跨语言检索,得到前列初检文档,并经用户相关性判断后得到相关反馈文档.通过计算支持度从相关反馈文档中挖掘含有原查询词的矩阵加权频繁项集,通过置信度-兴趣度评价框架从频繁项集中提取含有原查询词的关联规则,将规则的后件或前件作为扩展词,利用规则的置信度和兴趣度衡量扩展词的重要性,完成跨语言查询译后扩展.在NTCIR-5 CLIR标准测试集上的实验表明,文中算法可以有效提升跨语言查询扩展性能,有利于长查询的跨语言检索,译后后件扩展性能优于前件.

基于项权值排序挖掘的跨语言查询扩展

为了改善自然语言处理应用中长期存在的主题漂移和词不匹配问题,本文首先提出一种加权项集支持度计算方法和基于项权值排序的剪枝方法,给出面向查询扩展的基于项权值排序的加权关联规则挖掘算法,讨论关联规则混合扩展、后件扩展和前件扩展模型,最后提出基于项权值排序挖掘的跨语言查询扩展算法.该算法采用新的支持度和剪枝策略挖掘加权关联规则,根据扩展模型从规则中提取高质量扩展词实现跨语言查询扩展.实验结果表明,与现有基于加权关联规则挖掘的跨语言扩展算法比较,本文扩展算法能有效遏制查询主题漂移和词不匹配问题,可用于各种语言的信息检索以改善检索性能,扩展模型中后件扩展获得最优检索性能,混合扩展的检索性能不如后件扩展和前件扩展,支持度对后件扩展更有效,置信度更有利于提升前件扩展和混合扩展的检索性能.本文挖掘方法可用于文本挖掘、商务数据挖掘和推荐系统以提高其挖掘性能.

基于潜在语义分析的跨语言查询扩展方法

针对传统查询扩展方法存在的问题,提出一种基于潜在语义分析的跨语言扩展方法,利用聚类提高扩展文本集合的精度,并用潜在语义分析实现无需翻译的查询扩展,减轻翻译歧义带来的影响。实验结果表明,该方法能够获得较好的性能。

基于完全加权正负关联模式挖掘的越-英跨语言查询译后扩展

主题漂移和词不匹配是自然语言处理中一个难题,文本挖掘与信息检索的结合有助于解决该问题.鉴于此,本文提出一种基于完全加权正负关联模式挖掘的越-英跨语言查询译后扩展算法.该算法采用新的完全加权正负项集支持度和关联度计算方法以及模式评价框架,对初检用户相关反馈文档集挖掘与原查询词相关的正负关联模式,从模式中提取扩展词实现跨语言查询译后扩展.与现有基于伪相关反馈、加权关联模式挖掘的跨语言扩展算法比较,本文算法能有效地减少查询主题漂移和词不匹配问题,提高跨语言信息检索性能;本文模式挖掘方法可用于推荐系统,提高其准确性.

基于DICOM结构化报告模型和可扩展标记语言的放疗计划电子病历

背景:如何建立DICOM标准与医院信息系统间的互联和共享成为新的研究方向。目的:通过对DICOM结构化报告标准的研究,结合可扩展标记语言结构的特点,设计出适合放射治疗计划的电子病历。方法:根据DICOM结构化报告标准,设计放射治疗计划电子病历的专业模板,使用可扩展标记语言模式对DICOM数据格式进行重定义,以面向对象的方法生成符合结构化报告标准的可扩展标记语言文件,然后进行可扩展样式表语言的转换或者生成符合DICOM结构化报告标准的DICOM文件。结果与结论:针对放射治疗计划对象的特点,设计了放疗计划结构化报告模板,包含36个模板标识符。在VisualC++2008平台编写的软件上可以生成3种格式的电子病历文件,可以很好的与医院信息系统互连,最终实现以电子化的方式管理放疗计划信息,减少人工误差,实现真正的无纸化。

基于可扩展标记语言的典型零部件设计系统研究

针对网络化协同设计的应用需求,研究了典型零部件设计系统组件体系结构,提出了采用可扩展标记语言表达特征的零部件建模方法。利用可扩展标记语言处理组件及参数化驱动组件,阐述了基于可扩展标记语言的零部件模板生成与参数化重构过程,并结合基于组件的典型零部件设计工具包及专家系统,分析了零部件的设计导航以及零部件之间基于坐标系的自动装配。通过一个在异构计算机辅助设计平台之间进行提升机设计的实例,验证了该系统可实现典型零部件从设计到造型乃至装配过程的一体化、快速化与智能化。

可扩展标记语言在数字图书馆中的应用

可扩展标记语言XML是一种元标记语言 ,它使用简单灵活的标准格式 ,为基于Web的应用提供了一个描述数据和交换数据的有效手段。将其应用于数字图书馆 ,不仅可以作为元数据规范的语言基础 ,用于人工智能知识表示、信息检索等 ,而且还可作为一种公认的国际标准格式 ,成为数字图书馆中信息保存和信息交换的理想格式。

STEP-NC的可扩展标记语言实现方法研究

STEP-NC是新发展的数控编程国际标准(ISO 14649),依据该标准生成的数控程序通常采用ISO10303 Part 21物理文件格式。但该格式的数控程序不但不易解释,而且不适合在网上传输。为此,提出了采用可扩展标记语言作为STEP-NC数控程序的文件格式。首先,分析了STEP-NC数据模型核心内容及ISO10303Part 21物理文件格式数控程序的缺点,研究了可扩展标记语言格式STEP-NC数控程序的生成,包括文档结构的选择、EXPRESS向可扩展标记语言的映射等,并将其作为机床控制器的输入。将机床控制器软件划分为3个模块,即可扩展标记语言形式数控程序的解释、微观工艺规划并自动生成刀具路径和控制机床运动的数控指令的生成。重点研究了可扩展标记语言数控程序的解释。

完全加权模式挖掘与相关反馈融合的印尼汉跨语言查询扩展

将完全加权关联规则挖掘应用于印尼汉跨语言查询扩展,给出面向跨语言查询扩展的完全加权词间关联模式挖掘算法(AWAR-CLQE-Miner)和印尼汉跨语言查询扩展模型,提出基于完全加权关联规则挖掘的印尼汉跨语言伪相关反馈查询扩展算法(IC_CLPRF_AWAR),以及印尼汉跨语言用户相关反馈查询扩展算法(IC_CLURF_AWAR).算法将印尼语查询通过机器翻译系统翻译为中文查询进行跨语言检索,分别采用伪相关反馈和用户相关反馈技术构建跨语言初检相关文档集,调用AWAR-CLQE-M iner算法对初检相关文档集挖掘与原查询相关的扩展词实现跨语言查询译后扩展.以标准测试集NTCIR-5CLIR为实验语料,将本文算法与现有算法进行实验比较,实验结果表明,本文算法能提高和改善印尼汉跨语言信息检索性能,对长查询更有效,其中,IC_CLURF_AWAR算法比IC_CLPRF_AWAR算法获得更好的检索性能.

基于可扩展标记语言技术构建中国人大脑MR影像库

医学影像数据库及信息系统是医学影像数据有效检索与分析的重要手段,是医学临床、教育与研究的基础。本文提出一种基于可扩展标记语言(XML)的医学影像数据库及信息系统的构建方法,实现中国正常人脑MR影像库及信息系统,该系统支持医学影像数据的有效组织、存储、检索和挖掘。临床实际应用证明该系统具有可扩展性强、结构稳定、功能独立、存取效率高等特点,满足人脑MR影像数据存储、检索和处理分析的需求,具有良好的应用价值。

基于加权关联模式挖掘的越英跨语言查询扩展

本文探讨加权关联模式挖掘在越英跨语言查询扩展中的应用。首先提出面向跨语言查询扩展的基于支持度-CPIR(Conditional Probability Increment Ratio)-兴趣度评价框架的加权关联模式挖掘算法(WARM-SCPIRICLQE)以及越英跨语言查询扩展模型,然后提出基于词间加权关联模式挖掘的越英跨语言用户相关反馈查询扩展算法。该算法将越南语查询通过机器翻译系统翻译为英文并检索英文文档,提取前列初检文档进行用户相关性判断得到初检相关文档集,采用WARM-SCPIRI-CLQE算法对该文档集挖掘加权关联规则,从规则中提取与原查询相关的扩展词实现越英跨语言查询译后扩展。以NTCIR-5 CLIR为实验语料,将本文算法与现有算法进行实验比较,实验结果表明,本文算法能提高和改善越英跨语言信息检索性能,对长查询更有效。

基于可扩展标记语言的工艺信息描述方法

针对CAPP(Computer Aided Process Planning)系统复杂的工艺信息描述问题,提出了一种基于XML(Extensible Markup Language)的数据描述方法,并设计了一种类似Native-XML数据库的存储方式,把工艺设计中的大部分信息以XML原始格式存储,将关键信息抽取出来以字段的形式存储,减少了存储实现的难度.