匹配预处理对XML查询的优化

在基于匹配预处理的XML查询算法中,利用现有的三种树匹配模型,按照匹配代价高低得出数据集匹配结果。并在此基础上对现有算法加以改进,引入"匹配预处理"功能,进行一系列的实验。结果表明,当数据规模庞大时,该算法去除树中的无用结点,提高了数据集的查询效率,特别是查全率、查准率以及平均响应时间均令人满意。该算法应用于科技资源数据库的统一检索系统中,实现了资源导航,缩小了查找范围,提高系统的易用度。

基于WM-CoSaMP重构算法的压缩感知在步态识别中的应用研究

针对步态识别中步态特征提取高维处理的复杂性,在研究压缩感知理论的基础上,提出将压缩感知理论应用于步态识别中的步态特征提取方面。在充分利用步态图像稀疏性的前提下,利用观测矩阵对步态图像进行投影观测,得到的观测值作为步态特征用于步态识别中,实现了特征提取的降维处理,大大降低了计算的复杂性。在步态图像的重构方面,在压缩采样匹配追踪(CoSaMP)的基础上,提出了基于小波树模型的压缩采样匹配(wavelet model-CoSaMP,WM-CoSaMP)的重构算法,进一步提高了重构精度。通过对比实验,验证了WM-CoSaMP重构算法的优越性,以及压缩感知在步态特征提取方面的优越性。

电子资源元数据的自动识别研究

针对电子资源元数据的特征,重点探讨了实现电子资源元数据自动识别的有效途径,其目的是识别出符合标准的电子资源元数据。借鉴树匹配方法,构建了适合于电子资源元数据识别的元数据树匹配模型。首先将电子资源元数据转换为有根无序树结构;之后与元数据标准模板树进行名称匹配和结构匹配;最后得到匹配成功的元数据。元数据树匹配模型可以用于元数据的自动提取、分类、存储和检索等电子资源管理研究与实践。