利用引用结构来提高科技文献分类的质量

科技文献的分类是科技文献数据库的重要组成部分，设计好的科技文献分类器是建立科技文献数字图书馆的重要任务之一．传统的文献分类法几乎都是基于文本的，这样会使一部分处于类边缘的文献不能准确地分类，事实上科技文献是一种半结构化的文献，它们包含的很多结构信息可以用到文献的分类中．本文利用科技文献的邻居文献所属的类这一信息结合科技文献的文本提出了一种协调的科技文献分类方法，并取得了较好的结果．     

插值算法应用在图像缩放中的研究

给出了图像缩放的原理 ,考虑到几种算法的计算量问题 ,引入JAVA多线程方法 ,并实现了并行计算及在多个CPU上运行。     

智慧政务局部近邻网络节点脆弱性研究——以深圳市政府在线为例

[目的/意义]通过掌握智慧政务网络中部门节点之间的关系，发现重要节点及数据互联规律，有助于解决跨部门信息协同这一智慧政务的核心难点问题。[方法/过程]在面向市民的政务业务流程视角下，政务材料的提供与接纳形成的信息流构成一种特殊的复杂网络——局部近邻网络。以"深圳政府在线"为实例，对深圳市政务局部近邻网络结构进行展开可视化分析，进行同配性计算与部门节点脆弱性度量，建立部门优先级和部门集群。[结果/结论]研究发现，深圳市智慧政务局部近邻网络具有同配性，相较于异配网络更加支持信息的流通，应着力关注节点脆弱性强的部门，优先与关联度高的部门进行数据库建设与共享，进而稳定政务网络，推动智慧政务协调发展。本文研究方法对于分析城市智慧政务网络结构及特征具有良好的适配性。     

K-最邻近算法在文本自动分类中的应用

对文本的自动分类进行了研究,介绍文本分类的基本过程和文本特征选取的方法,重点介绍了一种常用的基于内容的分类算法——K-最邻近算法．利用K-最邻近算法（KNN）并结合改进的词特征权值计算方法和文本相似度的计算方法完成了文本的自动分类．通过KNN方法分类之后的结果的查准率、查全率得以明显提高．     

一种用于车牌识别的图像超分辨率算法

仿效人类的视觉认知过程,提出面向目标的图像超分辨率算法.只需从一幅车牌图像就可以恢复目标的细节信息.该算法使用先检测、后重建的思路,通过联合稀疏编码建立目标高低分辨率图像片之间的关系,以目标可以稀疏表示为先验,检测到目标区域后,通过压缩感知重建图像.实验表明,重建图像的峰值信噪比(PSNR)较传统方法约有2dB的改善.此外,还验证了超分辨率重建改善了车牌识别结果,可以消除20%的错误识别字符.     

一种基于近邻关系的新型离群评估算法

针对传统离群点检测算法的局限性进行研究,利用数据对象之间的相邻关系,提出了一种基于密度和距离相结合的离群检测算法,该算法解决了基于距离的离群检测算法不能准确识别局部离群点的问题,有效避免由于稀疏和密集簇过于邻近的而出现离群点误判的情况。通过在人工模拟数据及真实数据集上的实验测试证明改进算法的可行性,该算法能更有效地检测出数据集中的离群对象。     

第四方物流模式下库存与运输整合优化

库存与运输整合优化问题具有很强的现实意义,已引起了管理界的广泛关注,如何平衡二者之间的效益背反,是其关键性问题。本文引入第四方物流模式建立了供应链分销系统的EOQ模型,并用适合该问题的大规模邻域收索算法加以解决,在该模型中运输过程由多个活动组成,比如先用汽车运输到港口,再报关,最后经水路运输到目的地等等,并且每一个活动又有多个第三方物流代理商可以选择,如果一个第三方物流代理商承当一项任务的连续几个活动或者不同任务的相似几个活动还可以减少成本。本文的目的就是在第四方物流模式下基于活动整合可以减少成本的想法建立起EOQ模型,并计算出最佳运输量和最佳代理商选择以使运输与库存费用最小。     

Nearest neighbor search in metric spaces through Content-Addressable Networks

Most of the peer-to-peer search techniques proposed in the recent years have focused on the single-key retrieval. However, similarity search in metric spaces represents an important paradigm for content-based retrieval in many applications. In this paper we introduce an extension of the well-known Content-Addressable Network paradigm to support storage and retrieval of more generic metric space objects. In particular we address the problem of executing the nearest neighbors queries, and propose three different algorithms of query propagation. An extensive experimental study on real-life data sets explores the performance characteristics of the proposed algorithms by showing their advantages and disadvantages.     

基于改进 K 近邻算法的小型汽车号牌识别系统

为了对现有小型汽车号牌识别系统进行优化,改善车牌字符识别系统性能,借助 OpenCV 图像处理开源库,在车牌图像预处理阶段采用均值滤波方法提高图像质量,采用 Sobel 边缘检测算子对图像边缘进行提取,利用交替的膨胀、腐蚀操作结合车牌长宽比实现车牌轮廓定位,并根据列像素值对车牌字符进行切割,最后采用改进的 K 近邻算法对分割后的单个车牌字符进行识别。实验结果表明,基于改进 K 近邻算法的车牌识别系统处理时间为 2.08s,识别正确率达 91.3%。与传统的 K 近邻算法相比有着更高的识别率,与神经网络法相比,有着更快的识别速度。     

美国拉美政策的调整和早期“睦邻政策”

对于关国“睦邻政策”研究,国内外学者已经研究的相当深入了,而且多数是把它同富兰克林·罗斯福的拉美政策联系在一起的。但是实际上“睦邻政策”并不是从罗斯福上任时才开始的,在他之前早期“睦邻政策”就已经在酝酿之中了。