导读:本文包含了多级检索论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:实例检索,分形结构,子空间法,实例模板
多级检索论文文献综述
殷亮,周临震,刘德仿,王伟[1]（2019）在《面向复杂机械产品设计的多级实例检索方法研究》一文中研究指出针对传统的实例检索方法难以解决复杂机械产品设计的多层次和多属性问题,在分析机械产品设计结构整体和局部形态相似性的基础上,采用分形结构"布局—组件—零件"描述复杂机械产品的设计实例。通过基于子空间法的实例分类,提出了一种多级实例检索方法,将检索过程分为实例模板的检索和模板内的实例检索,并采用最邻近法计算实例相似度。最后以某型号洗扫车清扫装置的设计为例,验证了该方法的有效性。(本文来源于《机械设计与制造工程》期刊2019年01期）
祝琳莹,张丰,杜震洪,刘仁义,左玉强[2]（2018）在《基于HBase与静态多级格网索引的地表覆盖数据高效检索方法》一文中研究指出地表覆盖是地理国情监测的重要对象,为地理国情分析评价模型提供了可靠的数据源.高效的地表覆盖数据检索方法是挖掘地表覆盖数据潜在价值的前提.由于地表覆盖数据体量庞大、更新频繁,要素分布密集且不均匀,传统的空间检索方法出现了扩展困难、检索能力不足等问题.提出了一种基于HBase与静态多级格网索引的地表覆盖数据空间检索方法,针对地表覆盖数据特征设计了基于HBase的静态多级格网索引,利用MapReduce实现索引并行构建,通过多级过滤的方式,提高了地表覆盖空间范围的查询效率.实验表明,该方法能快速完成大规模、密集分布的地表覆盖数据的空间索引构建,提升空间检索性能,并具有良好的扩展性,可为其他海量空间矢量数据的检索提供借鉴.(本文来源于《浙江大学学报(理学版)》期刊2018年05期）
叶循澹[3]（2018）在《基于多级索引的音频特征检索比对算法》一文中研究指出本文通过对有声内容智能质检平台项目中音频检索涉及的哈希算法进行研究,在FNV哈希算法基础上,混合了位移、异或等算法的优点,提出了一种FNV混合哈希算法。并且通过对比分析表明,应用FNV混合哈希算法对有声内容智能质检项目中的音频进行特征提取和索引建立,能够有效提高音频重复内容的检出效率。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2018年11期）
张海冬[4]（2018）在《基于多级特征提取的叁维模型检索方法与系统研究》一文中研究指出随着计算机软硬件技术发展,叁维模型在动画、机械、医疗等领域应用更加广泛。随着叁维模型数量增长迅速,随之而来的叁维模型检索与匹配成为了新的研究方向。现有基于文字描述的叁维模型检索具有一定局限。基于内容的叁维模型检索技术能够依据模型自身结构提取特征,具有几何学角度的直观描述和快速检索叁维模型的特点,能够广泛应用在机械零件管理、动画模型检索等方面,研究基于叁维模型自身内容检索方法具有重要意义。依据叁维模型自身结构与特征提取方式,本文针对叁角面片表达的叁维模型研究了基于叁维模型内容的多级特征检索算法,采用多种机器学习方法对多级特征进行模式识别,获得了不同级别特征的识别效率和精度,在此基础上开发了叁维模型检索系统。低级中级特征针对叁角面片表达的叁维模型原始数据具有内部构成点数相差较大,模型姿态不确定等问题,对叁维模型进行网格重新划分,提取归一化的叁维模型点云数据,获得模型低级特征集合;对长径比较大叁维模型,提出柱坐标射线法,提取沿轴分层的射线集合,构成该类模型低级特征集合;对具有复杂表面特征的叁维模型,采用多角度投影法获取叁维模型不同角度二维视图集合,经过灰度处理获得模型中级特征。基于叁维模型中级特征多角度投影获得的模型中级特征集合,利用卷积深度学习网络处理二维图形的高性能特点,采用卷积深度学习网络处理模型中级特征,实现二维图像自动分类,进而实现叁维模型的模式识别。论文方法同其他特征提取算法相比降低了算法设计难度,提高了叁维模型识别率。高级特征采用叁维模型体素化处理方法,将叁维模型空间转化为体素块空间分布,生成了归一化叁维模型体素化数据矩阵,降低叁维模型特征维度,实现叁维模型复杂特征的简化表示,获得模型的高级特征集合。利用机器学习算法对高级特征集合进行分类识别,实现了叁维模型的准确分类。根据以上理论研究开发了面向多级特征的叁维模型检索系统,本文的研究对于大数据中的图像学习和模式识别具有很好的实用价值,对提升不同形状和不同表达形式的叁维模型检索的精度和效率具有很好的理论意义和工具支持。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
祝琳莹[5]（2017）在《基于HBase与多级格网索引的地表覆盖数据存储与检索研究》一文中研究指出地理国情监测是目前测绘地理信息领域的一项重要工作,地表覆盖作为地理国情监测的重要对象,为地理国情分析评价模型提供了可靠的数据源。高效的地表覆盖数据管理方法是挖掘地表覆盖数据潜在价值的前提。由于地表覆盖数据体量庞大、更新频繁,要素分布密集且不均匀,传统的空间数据管理方式出现了扩展困难、检索能力不足等问题。随着云计算技术的蓬勃发展,NoSQL数据库因其高可扩展性、可伸缩性和高性能在多个领域取得了广泛应用,HBase作为其中一种十分流行的列式数据库,能为Hadoop、Spark等分布式计算平台提供无缝的数据集成。为了满足在线地表覆盖普查成果的高并发访问和实时统计分析需求,本文针对基于HBase的地表覆盖数据存储与检索方法展开研究,主要完成了以下几项工作:1、设计了一种地表覆盖数据组织存储策略,按行政区划、地理国情普查内容和时间版本依次分区分类分时组织数据,实现了地表覆盖矢量要素空间、属性和时间信息的一体化管理。2、引入静态多级格网结构,面向地表覆盖数据特征设计了一种地表覆盖多级格网空间索引,并进一步提出了基于MapReduce的索引并行构建算法,提高了索引构建效率。3、提出地表覆盖时空数据模型,既实现了从宏观上提取各时间节点的地表覆盖数据历史版本,也可以从微观上追踪地表覆盖对象在连续时间段内的变更情况。4、针对列式存储环境下空间查询困难的问题,基于地表覆盖数据存储与索引方法,设计地表覆盖属性查询和空间查询算法,有效提高了地表覆盖数据检索效率。属性查询通过构造多线程查询子任务实现,空间查询借助地表覆盖空间索引的数据划分性能和HBase的随机数据访问能力,能快速定位到粗匹配查询范围的地表覆盖要素候选集,然后通过空间关系运算进行要素精确匹配。最后,通过地理国情发布原型系统的构建以及地表覆盖索引与检索方法效率对比实验,证明了本文理论研究的可行性和有效性。本文提出的地表覆盖数据存储与检索方法已经应用于浙江省地理国情数据发布系统中,实践表明,该方法能够满足大规模地表覆盖数据的高效管理、实时检索与统计分析需求,并具有良好的扩展性,为其他海量空间矢量数据管理模式提供了借鉴。(本文来源于《浙江大学》期刊2017-03-10）
熊亚军[6]（2015）在《一种基于本体和多级缓存的视频检索技术研究》一文中研究指出随着互联网技术的迅猛发展和数码产品的普及,视频数据以超越几何级数的速度快速增长,造成视频检索的需求急剧上升,而传统的视频检索方法又难以获得让用户满意的查准率、查全率以及较快的查询响应速度,因此如何帮助检索用户从这些视频数据中准确、快速的获取目标视频数据已成为学术界和工业界的研究热点和难点问题。为此本文提出了一种基于本体和多级缓存的视频检索技术,该技术是在内存、固态硬盘、机械磁盘构成的数据分级缓存与存储机制的基础上,借助于领域本体快速、准确的完成目标视频的标注和检索。即以领域本体的基本概念为关键词通过互联网图像搜索引擎在线获取样本图像,并根据需要建立对应的样本图像组,同时对源视频进行分割并对每个视频片段提取关键帧;然后提取每幅样本图像以及关键帧图像的SIFT特征建立各样本图像特征词典,并以此创建各图像的特征直方图,再运用空间金字塔法分组计算并比较各样本图像组与关键帧图像的特征直方图之间特征相似度,以此实现样本图像组关键词到源视频的迁移,完成视频的自动标注,初始化视频检索库:最后借助于领域本体计算语义相似度,对从用户的查询输入中抽取的关键词进行语义扩展,将以扩展概念集进行检索的结果返回给用户。最后在以固态硬盘为缓存的多级缓存的实验环境中,完成了从样本图像组的获取到视频检索完毕的整个处理过程,实现了基于本体和多级缓存的视频检索技术,并结合实验结果和进行理论分析,证明了本文方法的可行性和有效性。(本文来源于《湖北大学》期刊2015-05-04）
鲍方毅[7]（2015）在《基于深度结构的多级特征提取及其在图像检索中的应用研究》一文中研究指出随着互联网的迅速发展,在线图片的数量呈现爆炸性的增长,尤其在最近移动互联网端的迅猛发展,图片作为其信息呈现的载体逐渐火爆。随着大量图片资源的涌现,在大规模的图像规模下的图像检索需求越发突出,人们对于检索的要求也越来越高,传统的通过文字作为关键字来检索使用标签标记图片的模式愈发不能满足人们对于新型互联网的要求。更多的,通过图片本身的语义来检索相关类似的图片是将来的图片检索的发展方向。如何通过提取图片本身的语义,并且通过其提取出来的信息进行检索,是本论文的主要的研究内容。针对于这个问题,将从传统的视觉单词模式出发,通过结合人对于图片识别的视觉习惯,提出了一种基于深度神经网络的图片多级特征的搜索方法。论文主要研究感兴趣区域的筛选,感兴趣区域的特征提取,图片检索方法。在图像特征提取方面,论文选用了卷及神经网络对图像进行特征提取,选用了采纳SPM结构的ZF5网络模型,使用其第七层,也就是fc7层的激活值作为图像的特征表示。使用了selective-search方式对图片进行了候选框的提取,通过尺寸、长宽比等条件将候选框的数量降低,通过筛选若干个候选框与全图组成一个集合来产生多级特征,使用多级特征表示来代替原有的由全图特征。实验证明,在各个维度下,在基于场景的Holidays数据集上,新的特征组合方式能够良好地保持原有的效果,且在MAP值上有略微的提升,采用了基于KD-Tree的索引结构后,索引准确率比线性比较欧氏距离提高了接近两个百分点。在对象丰富的VOC数据集上,使用多级特征在检索结果的相关性上要明显好于原有的单一特征。使用新的多级特征,能够良好地从复杂的图片当中提取适当的特征表示,保证在无对象、多对象等多种图片环境下的检索正确率。(本文来源于《华中科技大学》期刊2015-05-01）
张建静[8]（2014）在《基于多级缓存的海量感知数据检索优化的研究》一文中研究指出随着物联网、感知电子设备的快速崛起以及计算机技术的迅速发展,如何提高海量感知数据的检索效率已成为亟需解决的问题。现在大部分感知数据研究的重点主要集中在感知数据的实时处理方面,而忽略了对感知数据检索优化的研究。本文主要针对感知数据的查询优化问题,在感知数据的海量性、实时性和与时间有关的特性基础上,以海量交通感知数据为背景,以优化海量感知数据检索效率为目标,主要在海量感知数据的分布式数据处理、基于时间的数据划分以及缓存的命中等问题进行了分析研究。主要研究的工作包括：1.海量感知数据的分布式处理,主要思想是采用数据读写分离,当用户并发访问时,大大减轻了单台数据库服务器的负载。2.对海量感知数据采用基于时间的水平划分,避免数据的全表扫描,有效提高了数据的检索效率。3.结合海量感知数据及缓存服务器Memcached的特点,提出了缓存多级匹配的算法,使缓存命中率得到了显着提高。4.以交通感知数据检测系统为应用背景,对交通感知数据的车辆感知数据进行分布式处理、基于时间的数据水平划分及缓存的多级匹配处理,并进行实验分析。通过对相关工作对比及在交通感知数据检测系统中实验结果的分析表明,本文提出来的技术方案能够有效地优化感知数据检索效率,能够将查询时间控制在毫秒级别,合乎用户的需求。(本文来源于《北方工业大学》期刊2014-06-30）
刘家志[9]（2014）在《基于Hadoop架构和多级索引技术的医学影像存储检索系统研究》一文中研究指出随着数字成像、图像压缩和计算机网络等技术的不断发展,信息技术在医学影像领域的应用也越来越广泛,各级医疗机构的医学影像设备(X射线、超声波、核磁共振等)也越来越多。医学影像检查作为一种基本的医学诊疗辅助手段,其重要性和依赖性在各级医疗机构都日益凸显。然而,由于医学影像具有设备价格高、影像诊断专业性强、数据容灾和备份难度大的特点,这些特点导致基层医疗机构医学影像诊断力量十分薄弱,而这种医疗资源的高成本和分布的不平衡又进一步加剧了群众“看病难,看病贵”这一社会问题的发展,是构建区域协调的新型医疗卫生体制的瓶颈。因此,社会对区域医学影像资源的协同共享具有十分迫切的需求,而要实现区域医学影像资源的协同共享首先就得有一套海量医学影像资源的存储/检索机制。目前,传统医学影像存储架构(FC SAN、NAS等)能基本满足医院单点应用的需求,但是由于其具有成本高、不同厂商间产品兼容性差、不适合数据密集型计算等诸多缺陷,使得它在应对PB级的海量医学影像存储时显得有些力不从心。Hadoop作为一个当前十分流行的开源大数据分布式处理框架具有数据处理效率高、系统可靠性好以及容易拓展等诸多优点,我们可以尝试用它来解决区域海量医学影像的存储与检索问题。本课题作为四川省区域医学影像协同共享平台的预研课题,首先研究了Hadoop开源平台的整体框架和基本组成,然后分析了海量医学影像存储/检索的具体需求,并根据这些需求提出了一套基于Hadoop的海量医学影像存储检索系统架构。为了实现医学影像在Hadoop里的存储管理,我们结合DICOM标准自定义了一套专门针对医学影像的Hadoop I/O类型,包括医学影像序列化类型、医学影像MapReduce作业输入/输出格式等。针对Hadoop中大量医学影像小文件所带来的性能问题,我们在Hadoop Mapfile和Sequencefile的基础上,结合医学影像信息层次模型提出了一个MSFile医学影像归并模型,并用MapReuce程序实现了其归并流程。由于单纯的HDFS文件系统不太适合单条记录随机读取的应用场景,而为了满足基于医学影像元数据检索的需求,我们在HBase数据库和MSFile归并模型的基础上构建了一套基于多级索引的医学影像检索方案。最后,本文还通过实验验证了系统设计的正确性。(本文来源于《电子科技大学》期刊2014-03-25）
杨汝静[10]（2013）在《复杂产品方案设计中多级实例推理检索算法研究》一文中研究指出复杂产品的方案设计是产品设计的核心步骤，它关系到从设计到制造的整个流程，一直是科研设计人员研究的热点。因此，高效的完成复杂产品方案的设计，是当前企业赢得市场的一个重要砝码。本课题针对复杂产品方案设计的繁杂性、创造性等特点，从智能化的设计角度对方案设计中的需求分析、功能映射、多级实例的拆分、多级实例的编码、多级实例库的构建、多级实例的检索、方案实例的评价等问题进行了深入研究。本文通过对复杂产品检索算法的研究与分析，首先，针对数控机床产品的复杂性，将数控机床产品方案设计的需求信息进行分解，运用质量屋完成从需求信息到功能信息的转化，并计算各信息的权值。其次，根据公理化设计的多层级和映射思想，将相关数控机床实例方案进行多层级功能映射，使特征信息转化为功能域、物理域、工艺域的信息，并使用数据库软件将这些信息存储，构建多级实例库。再次，使用知识进化（一级检索）和最近邻法（二级检索）的结合算法，根据新产品的要求，在多级实例库中进行多级实例推理的检索，搜索出与目标设计的产品最相似的实例方案，从而完成该产品的方案设计。最后，在相关理论的基础上，完成了数控机床方案设计数字验证系统的开发，验证了相关理论的可行性。(本文来源于《沈阳理工大学》期刊2013-12-01）
多级检索论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
地表覆盖是地理国情监测的重要对象,为地理国情分析评价模型提供了可靠的数据源.高效的地表覆盖数据检索方法是挖掘地表覆盖数据潜在价值的前提.由于地表覆盖数据体量庞大、更新频繁,要素分布密集且不均匀,传统的空间检索方法出现了扩展困难、检索能力不足等问题.提出了一种基于HBase与静态多级格网索引的地表覆盖数据空间检索方法,针对地表覆盖数据特征设计了基于HBase的静态多级格网索引,利用MapReduce实现索引并行构建,通过多级过滤的方式,提高了地表覆盖空间范围的查询效率.实验表明,该方法能快速完成大规模、密集分布的地表覆盖数据的空间索引构建,提升空间检索性能,并具有良好的扩展性,可为其他海量空间矢量数据的检索提供借鉴.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多级检索论文参考文献
[1].殷亮,周临震,刘德仿,王伟.面向复杂机械产品设计的多级实例检索方法研究[J].机械设计与制造工程.2019
[2].祝琳莹,张丰,杜震洪,刘仁义,左玉强.基于HBase与静态多级格网索引的地表覆盖数据高效检索方法[J].浙江大学学报(理学版).2018
[3].叶循澹.基于多级索引的音频特征检索比对算法[J].电子技术与软件工程.2018
[4].张海冬.基于多级特征提取的叁维模型检索方法与系统研究[D].哈尔滨工业大学.2018
[5].祝琳莹.基于HBase与多级格网索引的地表覆盖数据存储与检索研究[D].浙江大学.2017
[6].熊亚军.一种基于本体和多级缓存的视频检索技术研究[D].湖北大学.2015
[7].鲍方毅.基于深度结构的多级特征提取及其在图像检索中的应用研究[D].华中科技大学.2015
[8].张建静.基于多级缓存的海量感知数据检索优化的研究[D].北方工业大学.2014
[9].刘家志.基于Hadoop架构和多级索引技术的医学影像存储检索系统研究[D].电子科技大学.2014
[10].杨汝静.复杂产品方案设计中多级实例推理检索算法研究[D].沈阳理工大学.2013