导读:本文包含了过滤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:海量数据,遥感影像,格网过滤,全覆盖检索
过滤检索论文文献综述
何方园[1]（2017）在《基于空间格网过滤的海量遥感数据检索技术研究》一文中研究指出随着高分辨率对地观测技术日新月异的发展,遥感技术在我国环境监测、农林业资源调查、对抗自然灾害、地质矿产、水资源等方面都得到了广泛的应用,遥感监测的数据量也与日俱增,已经呈现出大数据、海量化的发展趋势。面对日益增加的海量遥感数据的应用需求,如何快速、准确地查找到所需数据正在成为目前遥感数据组织管理研究的问题之一。尽管国内外在遥感数据的组织、管理、检索等方面的研究取得了一定的成果,但同时也存在着仍需解决的问题。根据监测到的遥感数据快速制作一张图,是遥感技术常见的需求,而一次全覆盖检索正是制作一张图的重要一环。但现在的绝大部分研究关注的基本上都是遥感影像区域覆盖相关的内容,而对遥感影像区域单时相一次全覆盖检索的研究还不多。针对这一问题,本文提出了一种基于空间格网过滤的海量遥感数据检索技术。此技术分别采用基于空间二次过滤的单时相全覆盖的无云遥感影像检索技术,以及基于空间格网过滤的无云遥感影像检索技术解决一次全覆盖检索问题,并通过对实验结果进行对比与分析,验证了该技术的可行性,以及在筛选符合要求的遥感数据方面具有自动、高效、准确等特点。本文的主要研究内容有以下几点:1)研究了五层十五级格网切分模型的概念和切分标准,以及五层十五级格网层次选取策略。2)研究了根据图像像素值对每景遥感影像对应的快视图进行分析的方法,以及如何动态选择每景影像对应的云阈值。3)在五层十五级格网模型的基础上,研究了基于空间格网的无云遥感影像数据检索技术,提出基于空间格网过滤的海量遥感数据检索模型,从而达到从无云遥感影像中筛选出单时相全覆盖的遥感影像的目的。4)针对区域一次单时相全覆盖检索问题,提出了基于空间二次过滤的单时相全覆盖检索模型,该模型能够从海量遥感数据中快速、自动、准确地检索出一次单时相全覆盖遥感数据。5)通过对上述两种检索模型的原型实现与验证,得出实验结果,并通过对比对结果进行分析,从而说明了该技术的可行性。本文提出的利用基于空间格网过滤的海量遥感数据检索技术,能快速、自动地实现单时相全覆盖的海量遥感数据检索,为海量遥感数据的检索与应用提供一种全新的检索思路和方法,完善了遥感数据检索的理论,为日后的研究和实践奠定了理论基础。(本文来源于《河南大学》期刊2017-06-01）
皇甫中民[2]（2017）在《叁维CAD模型检索中的快速过滤与聚类索引方法研究》一文中研究指出随着信息化技术在制造业领域的深入发展,依据数字化模型进行产品研发的制造模式受到广泛关注。产品的数字化叁维模型越来越成为产品研发的信息载体和基础,这些模型的数量正以迅猛的速度在企业内和网络平台上增长。若能从这些海量的模型数据中获取所需要的模型,对其中所承载的产品设计和加工信息加以有效重用,必将能够缩短产品研发周期、提高产品研制质量和效率。然而,由于叁维CAD模型的结构复杂性、特征数据的超高维性、海量性等,叁维CAD模型检索无论从精度还是效率方面尚难以满足工程实际的应用。本文为了提高检索中模型特征描述的粒度、局部细节的区别能力以及检索的效率,从特征提取与相似性比较、叁维模型库的聚类划分、叁维模型库的索引过滤机制等方面展开了系统研究。论文的主要研究工作及成果如下:1)提出一种叁维CAD模型的层次化特征描述子提取方法。首先,提出模型的属性标记关联图(Labelled Attribute Adjacency Graph,LAAG)的概念,以描述CAD模型的几何拓扑等属性,并通过从B-Rep表示的模型中提取属性信息,将模型转换为LAAG;然后,依据模型的LAAG,以定义的分割内聚度最大为目标,将训练集中的各CAD模型分割成一系列具有一定工程意义的局部区域;最后,根据图谱原理,基于LAAG局部图谱利用融合空间关系的词袋模式构建CAD模型的层次化特征描述子,自顶而下由粗到精地描述模型的整体至局部属性特征。针对该描述子的特点,采用一种粗精结合的分层检索机制验证了特征描述方法的有效性。实验表明,所提取的特征描述子能够由粗到精逐层深入地对模型进行细致的区别和描述,基于该描述子的的相似比较效率也很高,为高效获取优质的检索结果奠定了良好的基础。2)提出一种鱼群启发的叁维CAD模型库空间聚类划分与检索方法。为克服因线性搜索而导致的检索效率低下问题,将模型库搜索空间聚类划分为若干小的搜索子空间。首先,以提取的层次化特征描述子为基础,定义叁维CAD模型库聚类划分的数学模型;然后,借鉴鱼群运动寻优模式的思想,以一种全局公告信息引导和模糊c均值修正的鱼群寻优方式进行模型库的聚类划分;基于该模型库空间划分,采取将搜索子空间集的快速定位与子空间内模型的精细匹配相结合的两层定位机制来实现CAD模型的检索,以缩小模型检索时的搜索范围,减少模型比较的次数,从而提高检索效率。实验表明,该方法对聚类参数的选取具有较好的鲁棒性,算法的收敛性以及模型库聚类效果好,在不影响检索质量的情况下效率有明显提高。3)提出一种基于聚类层次分解的CAD模型库索引与检索方法。单一的模型库聚类划分在高维环境下各聚簇易发生相互重迭。为进一步提高检索效率,在对模型库空间进行聚类划分的基础上,对各聚簇进行更加细致的分解,并依此构建聚类层次分解索引。该方法首先以各分解子空间的模型数量基本相等为目标,仅依据特征描述子间的距离分布进行层次分解并构建索引,因此索引结构具有良好的平衡性,且各分解的子空间没有重迭,能克服维数灾难;模型检索时,在制定剪枝规则的基础上,提出一种子空间深度优先访问同时动态修正查询半径的自动搜索与剪枝方法,能以很少的数据访问来获取候选模型,最后再对剩余的少数模型进行精细匹配和比较。由实验结果可知,所提索引与检索方法在高维环境下具有良好的索引和剪枝性能,且对聚类和索引参数具有一定鲁棒性,对较大规模测试库的检索效率提高显着,可有效地支持企业对叁维CAD模型检索的实际应用。4)提出一种面向叁维CAD模型局部检索的图索引过滤机制。该方法是针对工程中具有广泛需求的用户对叁维CAD模型指定查询区域的局部检索模式而提出的。将叁维CAD模型转换成的LAAG作为输入源,以图谱的有关原理为理论基础,在模型的LAAG及其各顶点的局部结构两个层次上进行适合于局部检索的索引过滤的编码;然后,分别在LAAG和顶点两个编码层次上提出引理,论证模型局部匹配时两级编码需满足的必要条件;以所提引理为依据,制定LAAG和顶点上由粗到精的过滤规则,并在粗粒度过滤层上建立GraCode-Tree索引;局部检索采取两层过滤索引与局部精细匹配相结合的机制:在LAAG和顶点两个层次上首先快速剪枝掉不符合规则的模型,然后对剩余的极少数模型通过子图匹配来进行验证。由实验结果可知,所提方法在繁琐的模型局部匹配前,通过简单的索引过滤机制即可过滤掉大多数模型,可很大程度缩小局部匹配的搜索范围,局部检索效率提高显着且检索质量没有受到明显影响,可支持局部检索的实际应用。(本文来源于《西北工业大学》期刊2017-04-01）
韩中元[3]（2016）在《基于时间特性的微博检索和微博过滤研究》一文中研究指出随着社交媒体和移动互联网的迅速发展,以微博为代表的短文本信息流的处理技术变得越来越重要。面对海量微博和众多用户多样性的信息需求,微博检索和微博过滤已经成为微博服务不可或缺的重要组成部分。近年来,微博的时间特性引起了研究者的注意。研究表明,微博的时间特性为微博检索性能的提高提出了一个新的解决途径,基于时间的检索技术逐渐成为微博检索的研究热点。本文关注利用时间特性来提升微博检索和微博过滤的性能,围绕查询建模、文档建模、查询与文档相关度计算以及过滤模型展开研究,力图利用微博的时间特性缓解短文本给基于内容的微博检索带来的困境,并利用历史微博的排序信息及时间特性,提高微博过滤的性能。本文研究的具体内容如下。(1)针对微博查询短的问题,提出了基于词语时间分布的查询模型。本文首先分析了扩展词与查询词在时间分布上的特点,在提出词语时间分布的定义和估计方法的基础上,给出了查询词与扩展词的时间分布相似性的度量,以此作为它们的相关度,完成扩展词的选择和查询模型的重估。本文方法利用时间信息而不是内容来扩展查询,避免了基于内容的查询扩展方法因微博内容短而无法准确估计扩展词的不足。(2)针对微博内容短的问题,提出了基于时间的微博文档模型。该模型尝试利用词在爆发期内微博上的分布以及词在时间近邻微博上的分布来估计扩展词的权重,并提出了基于机器学习的扩展词选择方法,据此构建文档扩展模型,并利用该文档扩展模型估计更准确的文档模型。为优化基于时间的文档模型的时间复杂度,本文提出了两个优化的时间文档模型,减轻了文档扩展带来的系统开销。(3)针对短文本给微博与查询的相关度计算带来的影响,将时间特性引入到微博检索中。使得微博检索在考虑内容相关度之外,还考虑了微博与查询在时间上存在的多种相关度,以使排序结果更符合相关微博的时间特性。具体而言,在经典语言模型检索框架下,给出了叁种利用时间关系优化检索结果的方法;在排序学习框架下,提出了一种基于时间敏感的排序学习算法,设计了时间敏感损失函数,提高了微博检索的性能。(4)针对在微博实时过滤中传统分类模型过滤效果不佳的问题,提出了基于历史微博信息的微博实时过滤模型,有效地融合了检索模型和分类模型。具体而言,本文提出了基于历史微博的微博实时过滤模型的框架,将历史微博的排序信息以及时间近邻信息应用在检索模型中构建先验知识,并利用先验知识动态调整分类模型的分类面。进一步,以语言模型和逻辑回归模型为例,实现了该框架的一个实例,并给出了具体参数的估计方法。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2016-05-01）
赵永威,李弼程,彭天强,唐永旺[4]（2016）在《基于E~2LSH过滤与空间一致性度量的目标检索方法》一文中研究指出为了解决传统视觉词典模型(bag of visual words model,Bo VWM)中存在的时间效率低、词典区分性不强的问题,以及由于空间信息的缺失及量化误差等导致的目标检索性能较低的问题。提出一种新的目标检索方法,首先引入精确欧氏位置敏感哈希(exact euclidean locality sensitive hashing,E2LSH)过滤训练图像集中的噪声和相似关键点,提高词典生成效率和质量;然后,引入卡方模型(Chi-square model)移除词典中的视觉停用词增强视觉词典的区分性;最后,采用空间一致性度量准则进行目标检索并对初始结果进行K-近邻(K-nearest neighbors,K-NN)重排序。将提出的方法在数据库Oxford5K和Flickr1上进行目标检索,结果表明,新方法在一定程度上改善了视觉词典的质量,增强了视觉语义分辨能力,有效地提高目标检索性能。(本文来源于《四川大学学报(工程科学版)》期刊2016年02期）
张兴忠,王运生,曾智,牛保宁[5]（2015）在《一种高效过滤提纯音频大数据检索方法》一文中研究指出针对互联网音频大数据的高速检索问题,结合音频指纹技术与过滤-提纯思想,提出一种面向音频大数据的鲁棒高效检索方法.在经典的Philips音频指纹基础上,提出了一种基于bag-of-features(BoF)的音频中间过滤指纹用于快速缩小检索范围,与Fibonacci Hashing检索相比提高检索速度约130倍;并设计了一种基于阈值的固定间隔抽样匹配方法,大幅减少匹配计算量,进一步提高检索速度可达140倍.实验结果显示:使用该方法在约10万首音频中对不同时长的音频片段进行批量检索,平均检索时间均小于1s;对音频进行MP3转换、重采样、随机剪切后再检索,召回率均在99.47%以上,理论准确率接近100%.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2015年09期）
李兆兴,马自堂[6]（2015）在《面向批量处理的大数据检索过滤模型研究》一文中研究指出大数据作为新的战略资源,在信息领域发挥着重要作用。大数据的检索规模往往达到十亿甚至百亿级,导致传统的查询机制效率低下成为常态。因此,提高大数据的查询效率、降低查询负担成为大数据研究的重要方面。为此提出了一种面向批量处理的大数据检索过滤模型IMFM,介绍了其核心思想及工作原理,论证了IMFM对于多维查询的支持,并给出了IMFM的部署策略。在大数据索引结构中的适当位置部署该模型,在检索请求通过节点时对检索请求进行快速过滤,避免无关请求对节点下方索引结构的操作,从而降低检索对性能的消耗。实验证明,在大数据批量处理环境下,该模型可以有效缩短大数据一维和多维查询的路径长度,提高检索效率,大幅减轻大数据存储和处理平台的负担。(本文来源于《计算机科学》期刊2015年09期）
张守京,朱立锋,胥光申[7]（2015）在《叁维模型特征面分级过滤检索技术研究》一文中研究指出为了弥补基于统计特征提取算法对叁维模型的内容描述不够充分,以及识别能力不高的缺陷,提出了叁维模型特征面分级过滤检索方法。在线下阶段对IGES格式的模型文件进行解析,得到模型的面属性信息。在线上阶段手绘输入模型特征面对模型进行多级过滤,再根据归类统计的特征面数据表转化的模型特征向量进行精确检索,并通过距离算法进行相似性计算和排序。实验结果表明:该检索方法在效率和准确率上有所提高,并且能够满足一般工程检索的需要。(本文来源于《机械科学与技术》期刊2015年09期）
王一霈[8]（2015）在《分布式全文检索系统中索引平台和信息过滤的研究与应用》一文中研究指出随着网络时代的飞速发展,数据和信息充斥着社会生活的各个领域。人们的日常行为逐渐和网络密不可分,人们利用网络获取新闻、进行社交活动和即时通讯,发送和记录工作文档等,这些行为产生的数据都被存储在网络中。由于网络和大数据带来的变革,人们日常获取的信息量在急速增加,人们获取信息的方式也更为复杂和多样。分布式计算技术和全文检索技术是应对大数据洪流的有效工具,前者能够负载海量数据,后者能够在大规模数据中快速检索到有用信息。本文的研究背景是分布式全文检索系统,该系统针对海量多格式文件进行存储并支持快速文本检索。系统采用分布式架构设计,能够并发完成文件预处理、建立索引及存储功能,并将文件存储在分布式文件系统中。分布式全文检索系统包含如下结构：文件预处理前端、分布式索引平台、分布式文件存储系统、索引管理平台和web检索平台。其中,文件预处理前端和分布式索引平台协同完成对大规模多格式文件中文本内容的索引任务；索引管理平台和web检索平台协同完成对索引文件的管理和检索任务；分布式文件存储系统负责为系统中的各个模块提供文件存储和管理支持。本文主要设计并实现了分布式全文检索系统中的分布式索引平台,索引平台基于Hadoop分布式计算库构建,实现了对海量文本文档并发建立索引。本文提出了索引平台的基本架构,阐述了索引平台的分布式计算过程、索引平台中的共享与并发机制和索引评分机制等。本文还设计实现了文件预处理前端中的信息过滤模块,信息过滤模块可实现基于关键词的文档过滤功能,识别系统不需要处理的文档。信息过滤模块主要包括以下内容：单模式匹配模块、多模式匹配模块以及与或匹配模块。本文研究了每个模块相关的基本算法,针对算法在中文环境下实际应用中的不足进行了改进,测试结果表明改进后的算法性能得到了进一步提升。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2015-05-01）
皇甫中民,张树生[9]（2015）在《基于图索引过滤机制的叁维CAD模型局部检索》一文中研究指出针对现有叁维CAD模型局部检索方法效率低、难以满足工程实际需要的问题,提出一种基于图索引过滤机制的叁维CAD模型局部检索方法。依据模型的B-Rep表示形式,提取其必要的几何拓扑属性等信息,将叁维CAD模型用属性邻接标记图表示;依据图的谱理论为属性邻接标记图及其各节点的局部结构进行编码,提出引理以论证模型局部匹配需满足的必要条件,并据此提出一种两层过滤的策略,构建了一种图编码索引结构;模型局部检索采用过滤—验证的思想,先依据提出的索引和过滤策略剪枝不符合规则的模型,再对候选集中的模型采用子图匹配的方法进行验证并输出。实验结果表明,所提方法在保证检索质量的基础上能够显着提高局部检索的效率,可满足工程检索的实际需要。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2015年07期）
艾列富,于俊清,管涛,何云峰[10]（2015）在《大规模图像特征检索中查询结果的自适应过滤》一文中研究指出针对大规模图像的快速检索问题,提出了面向倒排索引结构的检索方法中查询结果的自适应过滤方法:全面过滤和不完全过滤.目的是在不影响查询精度的前提下,提高查询效率.根据查询特征所在的空间位置,全面过滤通过构造以查询特征点为球心的超球体并自适应地计算半径,只对位于超球体内部的查询结果进行排序,从而减少需要排序的查询结果数量,提高查询效率.在此基础上,为了降低过滤查询结果的时间开销,不完全过滤将倒排列表划分为若个子倒排列表并将对应的聚类中心用于过滤查询结果.为了验证所提出方法的有效性,以一种典型检索方法:基于残差量化的检索方法为应用实例,分别将全面过滤和不完全过滤与该检索方法相结合.此外,为了提高特征量化效率,将一种欧式距离下限定理与残差量化相结合并用于过滤特征量化过程中非近邻聚类中心.通过在公开数据集进行实验,实验结果表明在保证具有相同平均查全率的前提下,全面过滤和不完全过滤都能明显减少基于残差量化的检索方法的查询时间,不完全过滤比全面过滤具有更快的检索速度.此外,非近邻聚类中心过滤可以有效提高残差量化的特征量化效率.(本文来源于《计算机学报》期刊2015年01期）
过滤检索论文开题报告
（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：
随着信息化技术在制造业领域的深入发展,依据数字化模型进行产品研发的制造模式受到广泛关注。产品的数字化叁维模型越来越成为产品研发的信息载体和基础,这些模型的数量正以迅猛的速度在企业内和网络平台上增长。若能从这些海量的模型数据中获取所需要的模型,对其中所承载的产品设计和加工信息加以有效重用,必将能够缩短产品研发周期、提高产品研制质量和效率。然而,由于叁维CAD模型的结构复杂性、特征数据的超高维性、海量性等,叁维CAD模型检索无论从精度还是效率方面尚难以满足工程实际的应用。本文为了提高检索中模型特征描述的粒度、局部细节的区别能力以及检索的效率,从特征提取与相似性比较、叁维模型库的聚类划分、叁维模型库的索引过滤机制等方面展开了系统研究。论文的主要研究工作及成果如下:1)提出一种叁维CAD模型的层次化特征描述子提取方法。首先,提出模型的属性标记关联图(Labelled Attribute Adjacency Graph,LAAG)的概念,以描述CAD模型的几何拓扑等属性,并通过从B-Rep表示的模型中提取属性信息,将模型转换为LAAG;然后,依据模型的LAAG,以定义的分割内聚度最大为目标,将训练集中的各CAD模型分割成一系列具有一定工程意义的局部区域;最后,根据图谱原理,基于LAAG局部图谱利用融合空间关系的词袋模式构建CAD模型的层次化特征描述子,自顶而下由粗到精地描述模型的整体至局部属性特征。针对该描述子的特点,采用一种粗精结合的分层检索机制验证了特征描述方法的有效性。实验表明,所提取的特征描述子能够由粗到精逐层深入地对模型进行细致的区别和描述,基于该描述子的的相似比较效率也很高,为高效获取优质的检索结果奠定了良好的基础。2)提出一种鱼群启发的叁维CAD模型库空间聚类划分与检索方法。为克服因线性搜索而导致的检索效率低下问题,将模型库搜索空间聚类划分为若干小的搜索子空间。首先,以提取的层次化特征描述子为基础,定义叁维CAD模型库聚类划分的数学模型;然后,借鉴鱼群运动寻优模式的思想,以一种全局公告信息引导和模糊c均值修正的鱼群寻优方式进行模型库的聚类划分;基于该模型库空间划分,采取将搜索子空间集的快速定位与子空间内模型的精细匹配相结合的两层定位机制来实现CAD模型的检索,以缩小模型检索时的搜索范围,减少模型比较的次数,从而提高检索效率。实验表明,该方法对聚类参数的选取具有较好的鲁棒性,算法的收敛性以及模型库聚类效果好,在不影响检索质量的情况下效率有明显提高。3)提出一种基于聚类层次分解的CAD模型库索引与检索方法。单一的模型库聚类划分在高维环境下各聚簇易发生相互重迭。为进一步提高检索效率,在对模型库空间进行聚类划分的基础上,对各聚簇进行更加细致的分解,并依此构建聚类层次分解索引。该方法首先以各分解子空间的模型数量基本相等为目标,仅依据特征描述子间的距离分布进行层次分解并构建索引,因此索引结构具有良好的平衡性,且各分解的子空间没有重迭,能克服维数灾难;模型检索时,在制定剪枝规则的基础上,提出一种子空间深度优先访问同时动态修正查询半径的自动搜索与剪枝方法,能以很少的数据访问来获取候选模型,最后再对剩余的少数模型进行精细匹配和比较。由实验结果可知,所提索引与检索方法在高维环境下具有良好的索引和剪枝性能,且对聚类和索引参数具有一定鲁棒性,对较大规模测试库的检索效率提高显着,可有效地支持企业对叁维CAD模型检索的实际应用。4)提出一种面向叁维CAD模型局部检索的图索引过滤机制。该方法是针对工程中具有广泛需求的用户对叁维CAD模型指定查询区域的局部检索模式而提出的。将叁维CAD模型转换成的LAAG作为输入源,以图谱的有关原理为理论基础,在模型的LAAG及其各顶点的局部结构两个层次上进行适合于局部检索的索引过滤的编码;然后,分别在LAAG和顶点两个编码层次上提出引理,论证模型局部匹配时两级编码需满足的必要条件;以所提引理为依据,制定LAAG和顶点上由粗到精的过滤规则,并在粗粒度过滤层上建立GraCode-Tree索引;局部检索采取两层过滤索引与局部精细匹配相结合的机制:在LAAG和顶点两个层次上首先快速剪枝掉不符合规则的模型,然后对剩余的极少数模型通过子图匹配来进行验证。由实验结果可知,所提方法在繁琐的模型局部匹配前,通过简单的索引过滤机制即可过滤掉大多数模型,可很大程度缩小局部匹配的搜索范围,局部检索效率提高显着且检索质量没有受到明显影响,可支持局部检索的实际应用。
（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。
过滤检索论文参考文献
[1].何方园.基于空间格网过滤的海量遥感数据检索技术研究[D].河南大学.2017
[2].皇甫中民.叁维CAD模型检索中的快速过滤与聚类索引方法研究[D].西北工业大学.2017
[3].韩中元.基于时间特性的微博检索和微博过滤研究[D].哈尔滨工业大学.2016
[4].赵永威,李弼程,彭天强,唐永旺.基于E~2LSH过滤与空间一致性度量的目标检索方法[J].四川大学学报(工程科学版).2016
[5].张兴忠,王运生,曾智,牛保宁.一种高效过滤提纯音频大数据检索方法[J].计算机研究与发展.2015
[6].李兆兴,马自堂.面向批量处理的大数据检索过滤模型研究[J].计算机科学.2015
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[8].王一霈.分布式全文检索系统中索引平台和信息过滤的研究与应用[D].中国科学技术大学.2015
[9].皇甫中民,张树生.基于图索引过滤机制的叁维CAD模型局部检索[J].计算机集成制造系统.2015
[10].艾列富,于俊清,管涛,何云峰.大规模图像特征检索中查询结果的自适应过滤[J].计算机学报.2015